Google Deepmind no solo ha ampliado nuestro conocimiento de materiales ¡sino que ha revolucionado la forma en que los descubrimos!

Con la introducción de GNoME, la herramienta de aprendizaje profundo de Google Deepmind, se ha producido un tsunami en la investigación de materiales. ¡Han sido capaces de encontrar 2.2 millones de nuevos cristales, equivalente a casi 800 años de conocimiento acumulado!

Hacia una tecnología transformadora

Estos cristales no son solo cifras; 380,000 de ellos son increíblemente estables y podrían impulsar las tecnologías del futuro. Desde superconductores hasta baterías de última generación, ¡las posibilidades son infinitas!

Google Deepmind ha liberado las predicciones de GNoME a la comunidad de investigación, contribuyendo con 380,000 materiales considerados estables al Proyecto de Materiales. Esta colaboración global podría desencadenar avances significativos en la investigación de cristales inorgánicos y desbloquear el potencial de las herramientas de aprendizaje automático como guías para la experimentación.

Transformando el proceso de pescubrimiento de materiales

Históricamente, descubrir nuevos cristales ha sido una tarea lenta y costosa ya que la Química teórica requiere de mucho tiempo y recursos informáticos. Sin embargo, GNoME ha cambiado el juego, multiplicando el número de materiales viables tecnológicamente conocidos. ¡Este descubrimiento equivaldría a 800 años de conocimiento acumulado y establece un nuevo estándar en términos de escala y precisión en predicciones!

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De la teoría a la práctica: Laboratorio Autónomo de Berkeley

La colaboración con el Laboratorio Nacional de Berkeley ha llevado estas predicciones de IA a la realidad. Han demostrado que un laboratorio robótico puede sintetizar más de 41 nuevos materiales utilizando las ideas de estabilidad proporcionadas por GNoME. ¡La revolución en la síntesis de materiales está en marcha!

Visionando el futuro con la IA

GNoME no solo es una herramienta de predicción, sino una guía para la experimentación y la síntesis de materiales. Los investigadores externos ya han creado 736 de los nuevos materiales sugeridos por GNoME en sus laboratorios, validando su capacidad para prever estructuras cristalinas estables.

Cerrando la brecha entre predicción y realidad

Este proyecto tiene como objetivo reducir los costos de descubrimiento de nuevos materiales, y ya estamos viendo resultados tangibles. La liberación de la base de datos de cristales recién descubiertos permitirá que los científicos exploren y prueben las mejores “recetas” para nuevos materiales.

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