La IA y la automatización están acelerando la ciencia y la química al ayudar a los científicos a elegir qué experimentos realizar y concentrarse en nuevos materiales prometedores.

Ilustración de un brazo robótico que sostiene un modelo de una molécula.
Ilustración: Gabriella Turrisi/Axios

Actualmente existe presión en estos campos para producir nuevos materiales de manera más rápida y más barata para respaldar y potenciar tecnologías que podrían transformar industrias y economías.

En este panorama se necesitan nuevos materiales y moléculas para las baterías, los medicamentos y los semiconductores previstos para sustentar una red verde, una medicina precisa y la próxima generación de computación y comunicaciones.

A medida que algunas tareas de laboratorio se automatizan y la IA se integra en el análisis de datos científicos, los científicos y químicos de materiales utilizan el aprendizaje automático y otras herramientas para realizar cálculos y simulaciones que pueden orientarlos hacia nuevos catalizadores, polímeros y otros materiales con características únicas.

También están utilizando modelos de IA para eliminar el ruido en los datos generados en los experimentos o microscopios directos a áreas de interés, reduciendo el tiempo que los investigadores pueden dedicar a ellos.

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