IBM busca crear materiales para dispositivos más sostenibles

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El impulso que la Inteligencia Artificial está dando al diseño molecular tradicional y a la computación cuántica abre paso a la aceleración del descubrimiento rápido de materiales avanzados que son vitales para la fabricación de productos sostenibles que podrían ayudar a hacer frente a los desafíos globales, desde el cambio climático hasta la reducción de desechos y la seguridad alimentaria y energética.

Investigadores de IBM aplican un nuevo enfoque impulsado por la Inteligencia Artificial para el diseño de materiales sostenibles, asimismo, un equipo ha creado unas moléculas denominadas generadores de fotoácidos, estas podrían ayudar a producir dispositivos informáticos amigables con el medio ambiente.

Dan Sanders, investigador de IBM y experto en materiales electrónicos, dijo que los investigadores usarían su propio conocimiento para diseñar un generador de fotoácidos con la esperanza de que sean más sostenibles.

“Con base en el diseño inicial, y después de varias pruebas se han logrado crear generadores satisfactorios, pero por lo general esto lleva meses y a veces años para alcanzar los resultados deseados”, detalló Sanders.

De acuerdo con IBM el uso de la Inteligencia Artificial en la ciencia de los materiales no es nuevo, pues hace solo cinco años esta era principalmente buena para predecir las características de un material.

El enfoque de descubrimiento acelerado impulsado por Inteligencia Artificial y la combinación de tecnologías informáticas avanzadas permite a los investigadores de todo el mundo realizar descubrimientos moleculares a través de la nube.

El equipo dirigido por Sanders ha trabajado con expertos en materiales fotorresistentes para determinar las propiedades de rendimiento y sostenibilidad necesarias para sus generadores de fotoácidos.

Los investigadores han utilizado la Inteligencia Artificial de IBM Deep Search, desarrollada en el laboratorio de investigación de IBM en Zúrich, para compilar y explorar el conocimiento científico conocido para los generadores de fotoácidos.

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Las nuevas moléculas no son el único éxito inicial del método de descubrimiento acelerado, pues también se utilizó el modelo generativo para diseñar una nueva membrana de polímero que absorbe dióxido de carbono mejor que las membranas que utilizan actualmente en las tecnologías de captura de carbono.

En el futuro, uno de los objetivos es expandir las capacidades de la Inteligencia Artificial a una gama más amplia de dominios de materiales, incluido el orgánico, esto podría ayudar a crear baterías más sostenibles.