Ingenioso método de IA podría encontrar valiosos nuevos compuestos de tierras raras

Extraños elementos de la Tierra son componentes cruciales en todo tipo de productos electrónicos, desde teléfonos inteligentes y cables de banda ancha hasta turbinas eólicas y automóviles eléctricos. Pero encontrar compuestos útiles que puedan expandir nuestro uso práctico de las tierras raras es notoriamente difícil, con resultados impredecibles.

Ahora, los científicos han ideado una forma inteligente de ayudar en la búsqueda de nuevos compuestos de tierras raras: un sistema de inteligencia artificial recientemente desarrollado con poderes predictivos que nos llevará más allá de lo que sería posible para los humanos en el laboratorio.

El tipo de IA que se usa aquí es aprendizaje automático

: como sugiere el nombre, es donde el software estudia una base de datos de información (en este caso, sobre compuestos de tierras raras), reconociendo patrones y correlaciones que luego le permiten detectar nuevas coincidencias potenciales para dicha base de datos.

“El aprendizaje automático es realmente importante aquí porque cuando hablamos de nuevas composiciones, todos los materiales ordenados son muy conocidos en la comunidad de tierras raras”. dice el científico de materiales Prashant Singhdel Laboratorio Ames de la Universidad Estatal de Iowa.

“Sin embargo, cuando agrega desorden a los materiales conocidos, es muy diferente. El número de composiciones se vuelve significativamente mayor, a menudo miles o millones, y no puede investigar todas las combinaciones posibles usando teoría o experimentos”.

En la ciencia de los materiales, orden y desorden se refieren a cómo se disponen las partículas en el material (por ejemplo, en una red cristalina perfecta o en una disposición más caótica y dispersa), lo que influye directamente en las propiedades y usos de dicho material.

En este caso, el modelo de aprendizaje automático se construyó utilizando una base de datos de tierras raras y algunas ideas de teoría funcional de la densidad (DFT), que se ocupa del análisis de estructuras materiales, perfecto para este tipo de investigación.

La forma en que se construyó el modelo significa que se pueden probar rápidamente cientos de permutaciones y luego se puede evaluar la estabilidad de fase de cada una. En otras palabras, la IA puede juzgar si una combinación de tierras raras será viable o no, por ejemplo, si no se desmoronará.

Luego, estos cálculos se complementan con información adicional de la web, que se encuentra a través de algoritmos personalizados, antes de finalmente validarse y pasar por varias comprobaciones para asegurarse de que permanezcan en el ámbito de la realidad.

“En realidad no está destinado a descubrir un compuesto en particular”, dice el científico de materiales Yaroslav Mudryk, del Laboratorio Ames. “Fue, ¿cómo diseñamos un nuevo enfoque o una nueva herramienta para el descubrimiento y la predicción de compuestos de tierras raras? Y eso es lo que hicimos”.

Los datos experimentales también se pueden retroalimentar al sistema de aprendizaje automático, mejorando aún más su precisión y reduciendo la posibilidad de errores, como encontrar compuestos de tierras raras que en realidad no funcionarían.

En este momento, el modelo aún se está evaluando y ajustando antes de que continúe con la tarea de buscar estos compuestos de tierras raras, pero los investigadores prometen que esto es solo el comienzo del sistema recientemente desarrollado.

Aún mejor, las técnicas que el equipo está usando aquí también deberían funcionar en la búsqueda de otros tipos de materiales escurridizos en el futuro. Eventualmente, no deberíamos depender tanto de la casualidad para hacer este tipo de descubrimientos.

“Nuestro enfoque será útil para descubrir nuevos y complejos compuestos de tierras raras con nuevas funcionalidades”, concluyen los investigadores en su artículo publicado.

La investigación ha sido publicada en Revista de materiales.

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