La habilidad para descubrir y dominar materiales nuevos ha definido etapas sucesivas en el desarrollo económico: madera y arcilla; bronce y acero; papel; plásticos; semiconductores. Es el dominio de la silicona el que ha permitido el despliegue de la revolución digital. Ahora se puede aprovechar el poder de las tecnologías digitales para el descubrimiento de materiales nuevos, al matrimoniar Inteligencia Artificial (IA) con la Ciencia de los Materiales. Estamos dentro de una revolución de las ciencias de los materiales – AI está cambiando la forma en la cual se descubren materiales nuevos.
Por Laszlo Beke
A través de los últimos años la innovación digital pura ha atraído la mayor atención y también la inversión. Se le dedica mucho más tiempo a los mundo virtuales en-línea, pero simultáneamente aumenta el número de paquetes de Amazon que llegan a las casas. Vivimos en un mundo material donde la calidad de vida depende de mejoras en productos físicos y en servicios: comida, vivienda, salud, transporte, energía. La convergencia de mente y materia, de las tecnologías digitales y físicas están en el corazón de la cuarta revolución industrial y por ello es importante y una oportunidad acelerar el desarrollo de materiales nuevos.
Ciencias de los Materiales & IA
La combinación de IA con las ciencias de los materiales puede incrementar productividad en manufactura e innovaciones en una realidad tangible podrían probar ser tan excitantes como las de la realidad virtual y aumentada. El rol de IA en las ciencias de los materiales es permitirle a los científicos formular mejores hipótesis a un ritmo más veloz y probarlas más rápidamente, donde la experticia humana continua siendo determinante. IA puede recortar el tiempo promedio necesario para el desarrollo de nuevos materiales de los 10-20 años actuales a 1-2 dos años.
Manufactura & IA
Manufactura hoy en día se beneficia de tres olas de innovación que son interdependientes y de refuerzo mutuo y donde IA ayuda a romper constreñimientos mentales creados a través de décadas de métodos tradicionales de manufactura:
1. Métodos nuevos de diseño (como diseño generativo – también impulsado por IA) – encontrando nuevas geometrías que requieren un enfoque diferente para el diseño.
2. Materiales nuevos – permitiendo el rango de posibles soluciones de diseño.
3. Técnicas nuevas de producción (como Impresión 3D) – permiten la fabricación de componentes de diferentes geometrías, brindando mayor resistencia, menor peso y mejor desempeño.
Descubrimiento de Materiales
En las ciencias de los materiales, IA ofrece una posibilidad de acelerar el proceso de descubrimiento de materiales. Tradicionalmente, los científicos diseñan un nuevo material, lo hacen y entonces lo prueban, pero este enfoque tiene limitaciones. Aprendizaje de Máquina provee una herramienta para buscar dentro de un espacio inmenso de información y hacerlo en un corto lapso de tiempo. En la misma forma en la cual los humanos requieren información para desarrollar criterios informados, IA necesita data para proveer resultados. Aprendizaje de Máquina requiere insumos para saber que se busca, donde ubicarlo y la data de la cual la máquina pueda aprender. La extraordinaria cantidad de data existente sobre materiales – desde la composición química de ellos hasta su comportamiento bajo diferentes condiciones – combinados con la capacidad ampliada de computación es lo que permite la posibilidad de la aplicación de métodos de IA en la ciencia de los materiales.
Los materiales nuevos
A futuro probablemente se sentirá el poderoso impacto de nuevos materiales a través de una variedad de sectores: baterías más eficientes para vehículos eléctricos, plásticos y tintes más amigables para el ambiente. Las empresas que operan en el espacio de los materiales tendrán que adaptarse. Si en el pasado las fases de desarrollo económico se han caracterizado por estar asociadas a unos pocos materiales dominantes; el futuro se orientará hacia una mayor especialización, hacia una gama más amplia de materiales nuevos adecuados individualmente a aplicaciones específicas. Para los proveedores en el espacio de materiales su éxito dependerá de su habilidad para responder a las prioridades cambiantes de sus clientes. Las empresas requerirán un conjunto de habilidades diferentes, a la vez que la capacidad de reunir científicos de los materiales y de la data y cada vez más a expertos familiarizados con ambas ciencias.
Se hace referencia a “ Mind Over Matter: Artificial Intelligence Can Slash The Time Needed To Develop New Materials” y “Materials science meets artificial intelligence” https://bit.ly/2LdIiWY. También aparece en mi blog http://bit.ly/2M5mwVM.