La inteligencia artificial generativa ha sido la protagonista de este año tecnológico. Herramientas como ChatGPT, que hoy cumple un año, han acercado esta tecnología al gran público, siendo una revolución tanto en España como en muchos otros países. Sin embargo, no solo sirve para escribir correos o trabajos para el colegio, la IA lleva tiempo siendo un apoyo para la ciencia. Ahora Google Deepmind quiere acelerar la creación de miles de materiales que serán la base de nuevos inventos y tecnologías como, por ejemplo, mejores baterías para los coches eléctricos, placas solares o chips para los ordenadores del mañana.

Durante varios siglos, los científicos han sintetizado cientos de miles de compuestos inorgánicos, es decir, materiales que no siguen la cadena de átomos de carbono característica de la química orgánica. Estos compuestos fruto de la mano del ser humano ha supuesto la creación de muchos materiales e inventos que hoy pueblan la Tierra. 

Sin embargo, los estudios sugieren que todavía hay miles de millones de materiales inorgánicos relativamente simples esperando ser descubiertos. El problema es cómo abordar esta inmensidad de trabajo y acelerar el proceso para no tardar otros tantos siglos. La solución propuesta por Google DeepMind y el LBNL de California es un laboratorio robótico, tal y como explican en un extenso artículo en la revista científica Nature.

El ChatGPT químico

Proyectos como el del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley (LBNL) en California, han producido cerca de 48.000 materiales que, según predicen, serán estables cuando se consigan fabricar. Google DeepMind ahora ha ampliado este enfoque con un sistema de inteligencia artificial llamado redes de gráficos para exploración de materiales (GNoME, en inglés). Tras analizar los datos extraídos del Proyecto de Materiales de Berkeley y bases de datos similares, GNoME modificó la composición de materiales conocidos para generar 2,2 millones de compuestos potenciales.

El siguiente paso era calcular si estos materiales serían estables y predecir sus estructuras cristalinas. Por último, la cifra se ajustó a un recuento final de 381.000 nuevos compuestos inorgánicos para agregar a la base de datos del proyecto inicial. Es lo que los propios científicos han descrito como "el ChatGPT para el descubrimiento de materiales", ha dicho Carla Gomes, codirectora del Instituto de IA para Ciencias de la Universidad de Cornell en Ítaca, Nueva York.

Nuevos materiales sintenizados Laboratorio Berkeley/Departamento de Energía de EE. UU. Omicrono

GNoME juega con las composiciones sin miedo, variando el número de iones de litio que se sustituyen por magnesio en un compuesto, todo mediante computación. No hay problema si no funciona, el sistema elimina después todo lo que no sea estable y aprende de sus errores, como hace ChatGPT con las palabras a la hora de redactar texto.

Robótica de laboratorio

Después de predecir la existencia de un material y calcular su estabilidad, queda otro proceso laborioso que la tecnología podría acelerar, la fabricación del mismo en el laboratorio. El A-Lab, ubicado en LBNL, utiliza la robótica para mezclar y calentar ingredientes sólidos en polvo y luego analiza el resultado. La suma de este robot con la IA ha permitido que el proceso sea prácticamente autónomo, capaz de planificar los experimentos, interpretar los datos y tomar decisiones para mejorar la síntesis del compuesto.

La instalación de 2 millones de dólares tardó 18 meses en construirse. En total, el A-Lab tardó 17 días en producir 41 nuevos materiales inorgánicos, 9 de mejorando la síntesis con el aprendizaje automático. Aún así, por ahora esta tecnología no implica la desaparición de puestos de trabajo en los laboratorios, algunos de los materiales sintetizados no se obtuvieron hasta que los humanos intervinieron, por ejemplo, moliendo una mezcla a mitad de una reacción.

Las posibles aplicaciones de esta investigación incluyen la producción de nuevas baterías, paneles solares y chips para ordenadores con mejor rendimiento, como solución a los desafíos climáticos que la ciencia aspira a erradicar."Es esencialmente un mapa de la reactividad de los sólidos comunes. Y eso es lo que cambiará el mundo: no el A-Lab en sí, sino el conocimiento y la información que genera", explica Andy Cooper, director académico de la Fábrica de Innovación de Materiales de la Universidad de Liverpool, Reino Unido, para el artículo en Nature.

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