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Uso de la Inteligencia Artificial para fabricar nuevos materiales

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Investigaciones recientes pretenden utilizar inteligencia artificial para acelerar el desarrollo de nuevos materiales. Por ejemplo, en abril de 2018, investigadores de la Universidad Northwestern utilizaron máquinas que aprendían a desarrollar un nuevo material de vidrio metálico a un ritmo 200 veces más rápido que el proceso tradicional de experimentación en laboratorio. La convergencia de la IA con el desarrollo y la fabricación de materiales avanzados puede transformar muchos sectores. Industrias como la de semiconductores, aeroespacial y automotriz están experimentando con la IA para desarrollar materiales avanzados, proyectos estratégicos y obtener una ventaja competitiva.
La IA no sólo ofrece un enfoque para descubrir y crear nuevos materiales, sino que también puede acortar significativamente el período de desarrollo y análisis de datos, que requiere mucho tiempo antes del lanzamiento. La infusión de Inteligencia Artificial presenta un enfoque para analizar y probar materiales a un ritmo sin precedentes, así como para retroalimentar los datos en los algoritmos a fin de reforzar las predicciones y los conocimientos. Sin embargo, un problema constante es la dispersión y escasez de datos para el entrenamiento, que es un ingrediente clave.

Ejemplos de desarrollos en investigación

  • Investigadores de Northwestern utilizaron IA para desarrollar un nuevo vidrio metálico, un material que tiene aplicación en dispositivos inteligentes y en la industria aeroespacial​
  • Investigadores del MIT desarrollaron una red neuronal para analizar un conjunto de datos de entrenamiento con el fin de encontrar patrones para crear recetas más eficientes y rentables y descubrir nuevos materiales
  • Equipo de Stanford utilizo machine learning para desarrollar electrolitos mejorados para baterías de iones de litio. Los resultados actuales muestran que el modo de machine learning supera a los expertos en sus predicciones
  • Investigadores de Maryland están utilizando machine learning para la investigación y la evaluación de los superconductores
  • Investigadores japoneses utilizaron un sistema de IA, inicialmente desarrollado para videojuegos, para analizar y explorar el diseño de estructuras de aleación de silicio-germanio más eficiente térmicamente

Ejemplos de desarrollos en empresas

  • IBM y MIT han anunciado un acuerdo de 10 años y una inversión de 240 millones de dólares en el MIT-IBM Watson AI Lab centrado en el avance de IA y la exploración de nuevos materiales, hardware y computación cuántica
  • ​Toyota posee el Instituto de Investigación de Toyota (TRI) donde se han invertido 35 millones de dólares a lo largo de 4 años en un esfuerzo colaborativo de investigación y desarrollo para aplicar la IA al diseño y descubrimiento de nuevos materiales relacionados con el almacenamiento de energía. Entre los socios se encuentran MIT, Stanford, la Universidad de Michigan y la empresa de materiales Ilika
  • Boeing trabaja con la unidad de Sensores y Materiales de los laboratorios HRL para desarrollar una nueva receta de polvo de aluminio y otros elementos para imprimir en 3D una pieza metálica para aviones de nueva generación
  • Citrine Informatics desarrolló una plataforma que utiliza el aprendizaje automático para consolidar los conjuntos de datos de productos químicos y materiales en un depósito central para el análisis de recetas

Guidance

  • El potencial es significativo, tanto para las empresas individuales que buscan lograr una ventaja competitiva, realizar ahorros y reducir los años de investigación y desarrollo, como para las industrias que han estado atadas a paradigmas de tecnología heredada, estructuras de costos y modelos de negocios. Por ejemplo las baterías y los semiconductores más eficientes pueden apoyar a las nuevas generaciones de vehículos autónomos, sensores y sistemas de movilidad, al tiempo que ayudan a satisfacer la demanda energética futuro
  • ​Además del desarrollo de nuevos materiales también se observa un uso creciente de análisis y computación avanzados para identificar formulaciones downstream de las principales empresas químicas. Por ejemplo empresas como P&G han confiado en las empresas químicas para desarrollar las recetas de sus principales productos. Ahora, la informática y el Advanced Analytics les esta permitiendo traer de vuelta parte del proceso a la empresa, permitiendo un mayor control sobre el desarrollo de productos y contratando a proveedores de menor coste
  • Uno de los mayores desafíos del uso de la IA para el análisis y el desarrollo de nuevos materiales es la información limitada. Aunque el conjunto de datos este creciendo, los datos incompletos seguirán siendo un obstáculo y necesitaran supervisión humana hasta que las redes neuronales tengan la capacidad de aprender y ser más inteligentes. El proyecto del MIT que trabajaba con la aplicación de IA para analizar documentos y extraer recetas de materiales tuvo grandes obstáculos asociados a la limitación de la información
  • Aunque la combinación entre modelos químicos e inteligencia artificial para el desarrollo de nuevos productos tiene mucho potencial, se pueden esperar mayores avances cuando la combinación de computación súper y cuántica se aplique al I+D. Las empresas están llegando ahora a un punto en el que podría ser posible utilizar los avances en la potencia computacional, la técnica analítica y los enfoques matemáticos para llevar a cabo «experimentos in silico”

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Artículos: Artificial intelligence aids material fabrication; The AI company that helps Boeing cook new metals for Jets







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