Nuevos compuestos de tierras raras podrían alimentar su teléfono

Un nuevo método para encontrar compuestos de tierras raras usando inteligencia artificial podría conducir a descubrimientos que revolucionarían la electrónica personal, dicen los expertos.

Investigadores del Laboratorio Ames y la Universidad Texas A&M entrenaron un modelo de aprendizaje automático (ML) para evaluar la estabilidad de compuestos de tierras raras. Los elementos de tierras raras tienen muchos usos, incluidas las tecnologías de energía limpia, el almacenamiento de energía y los imanes permanentes.

"Los nuevos compuestos pueden habilitar tecnologías futuras que aún no podemos imaginar",

Yaroslav Mudrik, el supervisor del proyecto, le dijo a Lifewire en una entrevista por correo electrónico.

Encontrar minerales

Para mejorar la búsqueda de nuevos compuestos, los científicos utilizaron el aprendizaje automático, una forma de inteligencia artificial (IA) impulsada por algoritmos informáticos que mejoran a través del uso de datos y la experiencia. Los investigadores también utilizaron la detección de alto rendimiento, un esquema computacional que permite a los investigadores probar cientos de modelos rápidamente. Su trabajo fue descrito en un artículo reciente publicado en Acta Materialía.

Antes de la IA, el descubrimiento de nuevos materiales se basaba principalmente en prueba y error, Prashant Singh, uno de los miembros del equipo, dijo en un correo electrónico a Lifewire. La IA y el aprendizaje automático permiten a los investigadores utilizar bases de datos de materiales y técnicas computacionales para mapear tanto la estabilidad química como las propiedades físicas de compuestos nuevos y existentes.

"Por ejemplo, llevar un material recién descubierto del laboratorio al mercado puede llevar de 20 a 30 años, pero AI/ML puede acelerar significativamente este proceso simulando las propiedades de los materiales en computadoras antes de poner un pie en un laboratorio", Singh dijo.

La IA supera a los métodos más antiguos para encontrar nuevos compuestos, Josué M. pearce, el Juan M. Thompson en Tecnología de la Información e Innovación en Western University, dijo en una entrevista por correo electrónico.

"La cantidad de compuestos potenciales, combinaciones, compuestos y materiales novedosos es alucinante", agregó. "En lugar de tomarse el tiempo y el dinero para fabricar y evaluar cada uno para una aplicación específica, la IA se puede usar para ayudar a predecir materiales con propiedades útiles. Entonces los científicos pueden enfocar sus esfuerzos".

Marcos J. Buehler, el profesor de ingeniería de McAfee en el MIT, dijo en una entrevista por correo electrónico que el nuevo artículo muestra el poder del uso del aprendizaje automático.

"Es una forma dramáticamente distinta de hacer tales descubrimientos de lo que hemos sido capaces de hacer anteriormente, los descubrimientos ahora son más rápidos, más eficientes y pueden estar más dirigidos a las aplicaciones", dijo Bühler. "Lo emocionante del trabajo de Singh et al es que combinan herramientas de materiales de vanguardia (Teoría funcional de la densidad, una forma de resolver problemas cuánticos) con herramientas de informática de materiales. Definitivamente es una forma que se puede aplicar a muchos otros problemas de diseño de materiales".

Posibilidades infinitas

Los compuestos de tierras raras se encuentran en muchos productos de alta tecnología, como teléfonos celulares, relojes y tabletas. Por ejemplo, en las pantallas, estos compuestos se agregan para dotar a los materiales de propiedades ópticas específicas. También se utilizan en la cámara de su teléfono celular.

"Son, de alguna manera, una especie de material maravilloso que sirve como un elemento importante en la civilización moderna", dijo Buehler. "Sin embargo, existen desafíos en la forma en que se extraen y se suministran. Por lo tanto, necesitamos explorar mejores formas de usarlos de manera más efectiva o reemplazar las funciones con nuevas combinaciones de materiales alternativos".

No son solo los compuestos minerales los que pueden beneficiarse del enfoque de aprendizaje automático utilizado por los autores del nuevo artículo. La IA se puede aplicar a muchas áreas donde los problemas son tan complejos que los científicos no pueden desarrollar soluciones convencionales a través de las matemáticas o simulaciones de la física conocida, dijo Buehler.

"Después de todo, todavía no tenemos los modelos correctos para relacionar la estructura de un material con sus propiedades", agregó. "Un área es la biología, específicamente el plegamiento de proteínas. ¿Por qué algunas proteínas, después de tener un pequeño cambio genético, conducen a la enfermedad? ¿Cómo podemos desarrollar nuevos compuestos químicos para tratar enfermedades o desarrollar nuevos medicamentos?".

Otra posibilidad es encontrar una manera de mejorar el desempeño del concreto para reducir su impacto de carbono, dijo Buehler. Por ejemplo, la geometría molecular del material podría organizarse de manera diferente para hacer que los materiales sean más efectivos, de modo que tengamos más resistencia con menos uso de materiales y que los materiales duren más.

"La IA está revolucionando la forma en que pensamos sobre la solución de muchos de estos problemas complejos de alta dimensión y abre una nueva forma de pensar sobre las oportunidades futuras", agregó. "Estamos apenas al comienzo de un momento emocionante".