Normalmente lleva una década o dos obtener un material desde el descubrimiento hasta su uso comercial, pero la Inteligencia Artificial (IA) puede reducir ostensiblemente ese tiempo y, además, en una fracción de su coste.
Para probarlo, investigadores del SLAC National Accelerator Laboratory aprovecharon un sistema de la fuente de luz de radiación sincrotrón de Stanford que combina el aprendizaje automático para acelerar el descubrimiento de vidrio metálico.
Vidrio metálico
La Inteligencia Artificial va a cambiar el panorama de cómo se hace la ciencia de los materiales, y este es el primer paso. Según el profesor de la Universidad Northwestern Chris Wolverton, coautor de este estudio:
Este es un gran paso para tratar de reducir ese tiempo. Podrías comenzar con nada más que una lista de propiedades que deseas en un material y, usando inteligencia artificial, reducir rápidamente el enorme campo de materiales potenciales a unos pocos buenos candidatos.
De esta forma, si durante el último medio siglo se ha investigado alrededor de 6.000 combinaciones de ingredientes que forman vidrio metálico, con este sistema en el que participa la IA la cifra llegó a 20.000 en solo un año. El vidrio metálico es una aleación amorfa, con sus átomos dispuestos en todas direcciones, que no solo resiste mejor el desgaste y la corrosión, sino que es más fuerte y ligero que el acero.
Según Jason Hattrick-Simpers, un ingeniero de investigación de materiales en NIST:
Uno de los aspectos más emocionantes de esto es que podemos hacer predicciones con tanta rapidez y hacer que los experimentos pasen tan rápido que podemos permitirnos investigar materiales que no siguen nuestras reglas generales sobre si un material formará o no un vaso.