Aunque en mis penúltimos años trabajando en la Petrolera tuve ocasión de probar suerte en el desarrollo de nuevos materiales empleando técnicas de Química Cuántica me parece que el desarrollo de dicha disciplina no era suficiente para lo que pretendíamos. Ahora cada vez está más claro que la Ciencia avanza a mucha mayor velocidad gracias a la Inteligencia Artificial y a la informática en general.

En cualquier caso, hasta que la Computación Cuántica no haya avanzado lo suficiente los cálculos necesarios para el desarrollo de nuevos materiales son muy complejos requiriendo gran cantidad de tiempo de computación. De ahí que en el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley (LBNL) estén trabajando en utilizar  la inteligencia artificial (IA) y la robótica para acelerar no solo para definir nuevos materiales sino para sintetizarlos y probarlos.

La IA hace una mejor estimación de una receta para un material deseado y luego itera las condiciones de reacción a medida que los robots intentan crear muestras físicas.

El nuevo sistema, conocido como A-Lab, ya está sintetizando alrededor de 100 veces más materiales nuevos por día de lo que los humanos en el laboratorio pueden manejar.

Aunque los ordenadores pueden predecir qué compuestos finales deberían conducir a mejores dispositivos, (todavía) no existe una teoría para la síntesis que nos diga qué se puede hacer y qué no.

Esfuerzos previos de automatización mezclaron aleatoriamente compuestos en busca de nuevos materiales pero el nuevo enfoque impulsado por IA es más parecido a la forma en que los químicos tradicionales hacen su trabajo. La IA comienza por idear una forma plausible de sintetizar un material, utilizando su comprensión de la química.

Luego esta IA guía a los brazos robóticos para seleccionar entre casi 200 materiales de partida en polvo diferentes, que contienen elementos como litio, níquel, cobre, hierro y manganeso.

Después de mezclar los precursores, otro robot distribuye la mezcla en un conjunto de crisoles, que se cargan en hornos donde se pueden mezclar con gases como nitrógeno, oxígeno e hidrógeno.

Luego, la IA determina cuánto tiempo hornear las diferentes mezclas, las temperaturas, los tiempos de secado, etc. Después de la cocción, un dispensador agrega un rodamiento de bolas a cada crisol y lo agita para moler la nueva sustancia hasta convertirla en un polvo fino que se carga en un portaobjetos.

Después un brazo robótico toma cada muestra y la desliza dentro de una máquina de rayos X u otro equipo para su análisis.

Los resultados se retroalimentan a la base de datos de estructuras y propiedades de materiales, y si el resultado no es el previsto, el algoritmo / IA itera las condiciones de reacción y el proceso comienza de nuevo.

En el proceso, hasta ahora A-Lab ha producido más de 40 materiales objetivo, aproximadamente el 70 % de los compuestos que se ha propuesto producir.

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