Científicos han demostrado con éxito que un método autónomo puede descubrir nuevos materiales complejos.
Esta técnica basada en la inteligencia artificial ha permitido descubrir tres nuevas nanoestructuras, entre ellas una de un tipo nunca antes logrado.
Las estructuras recién descubiertas se formaron mediante un proceso denominado autoensamblaje, en el que las moléculas de un material se organizan por sí mismas formando patrones específicos.
El equipo de Gregory Doerk y Kevin Yager, del Laboratorio Nacional estadounidense de Brookhaven, ya cuenta con experiencia en dirigir procesos de autoensamblaje, creando plantillas que hagan que los materiales adquieran las configuraciones deseadas para aplicaciones en microelectrónica, catálisis y más.
Ahora, su obtención de la citada nanoestructura de un tipo nunca antes logrado, descriptible como una escalera a nanoescala, así como la obtención fácil de otras nanoestructuras amplía aún más el alcance de las aplicaciones del autoensamblaje.
En estudios anteriores, estos científicos demostraron que es posible crear nuevos tipos de patrones mezclando dos materiales autoensamblables.
“El hecho de que ahora podamos crear una estructura en escalera, que nunca nadie creyó posible, es asombroso”, subraya Yager.
“El autoensamblaje tradicional solo puede formar estructuras relativamente simples, como cilindros, láminas y esferas.
Pero mezclando dos materiales y utilizando la plantilla química adecuada, hemos descubierto que son posibles estructuras totalmente nuevas“.
La mezcla de materiales autoensamblables ha permitido al equipo de Doerk y Yager obtener nanoestructuras sin precedentes, pero también ha creado nuevos retos.
Con muchos más parámetros que controlar en el proceso de autoensamblaje, encontrar la combinación adecuada de parámetros para crear estructuras nuevas y útiles consume una cantidad de tiempo enorme.
Para acelerar su investigación, los científicos aprovecharon una nueva capacidad de la inteligencia artificial: la experimentación autónoma.
En colaboración con el Centro de Matemáticas Avanzadas para Aplicaciones de Investigación Energética (CAMERA) del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley en Estados Unidos, Doerk y sus colegas han estado desarrollando un sistema de inteligencia artificial capaz de definir y realizar de forma autónoma todos los pasos de un experimento.
El algoritmo gpCAM de CAMERA dirige la toma de decisiones autónoma del sistema.
La última investigación es la primera demostración con éxito de la capacidad del algoritmo para descubrir nuevos materiales.
Fuente: Science Advances
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