Integrar la IA en la investigación y el desarrollo puede acelerar la creación de materiales y generar soluciones sostenibles y de alto rendimiento para el futuro.
Por Rishi Gurnani
En el panorama en constante evolución de la ciencia de materiales, la inteligencia artificial (IA) se destaca como una fuerza transformadora con el potencial de revolucionar industrias que van desde el almacenamiento de energía hasta los no tejidos y las fibras. Matmerize Inc., una empresa emergente con sede en Atlanta y surgida del Instituto de Tecnología de Georgia, tiene la misión de aprovechar el poder de la IA para acelerar el diseño y la fabricación de materiales.
El Poder Transformador de la IA en la Ciencia de Materiales
La IA no es solo una tendencia tecnológica; representa un cambio de paradigma en la forma en que se puede abordar la ciencia de materiales. Al aprovechar la IA, es posible analizar grandes volúmenes de datos, predecir propiedades de materiales con alta precisión y automatizar procesos complejos que antes dependían de métodos laboriosos de prueba y error. Para comprender completamente el potencial de la IA, es útil hacer paralelismos con otros avances tecnológicos históricos que han transformado industrias. Como se muestra en la Figura 1, la máquina de vapor, introducida en 1712, revolucionó la manufactura y el transporte al proporcionar una fuente de energía confiable y portátil. La bombilla eléctrica extendió las horas productivas más allá de la luz del día, mejorando significativamente la productividad y la calidad de vida. Más recientemente, el internet ha transformado la comunicación y la difusión de información, fomentando una conectividad y colaboración global sin precedentes. De manera similar, la IA está en camino de dejar una huella imborrable en las industrias de materiales y no tejidos, impulsando avances que antes parecían inalcanzables.
Ventajas Únicas de la IA, Ciencia de Materiales
La IA ofrece varias ventajas únicas que la hacen especialmente adecuada para el avance de la ciencia de materiales. Estas ventajas — la preservación del conocimiento, el aprendizaje en alta dimensión y la búsqueda personalizada — son fundamentales para superar los desafíos tradicionales en el diseño y la fabricación de materiales.
Preservación del Conocimiento: Uno de los beneficios más significativos de la IA es su capacidad para preservar y retener el conocimiento existente. Consideremos ChatGPT, un modelo de IA entrenado con vastas cantidades de datos de internet que encapsula una gran parte del conocimiento humano registrado. Cuando se le hace una pregunta, recurre a la sabiduría colectiva de expertos presente en sus datos de entrenamiento. Aplicando este concepto a un entorno corporativo, la IA puede capturar y retener la experiencia de empleados que dejan la empresa, asegurando que el conocimiento institucional valioso no se pierda. Tradicionalmente, cuando un colaborador clave se va, su conocimiento desaparece con él, obligando a las organizaciones a repetir experimentos, entrenar nuevos empleados desde cero o aceptar la pérdida de información crítica. La IA mitiga este problema al preservar el conocimiento dentro de sus modelos, proporcionando continuidad y reduciendo los costos asociados a la pérdida de conocimiento.
Aprendizaje en Alta Dimensión: La IA sobresale en la generación de nuevo conocimiento, especialmente cuando se trata de problemas de alta dimensionalidad que superan la capacidad cognitiva humana. El aprendizaje en alta dimensión se refiere a la capacidad de los sistemas de IA para procesar y analizar datos con numerosas variables e interdependencias complejas. Ejemplos históricos como DeepBlue y AlphaGo ilustran el poder de la IA en el dominio de áreas intrincadas como el ajedrez y el Go, donde estos sistemas han superado a campeones humanos. En la ciencia de materiales, esta capacidad se traduce en la comprensión y predicción del comportamiento de materiales complejos con múltiples componentes interactivos. La IA puede descubrir patrones y relaciones dentro de conjuntos de datos de alta dimensión que los humanos podrían pasar por alto, lo que conduce al descubrimiento de nuevos materiales y a la optimización de procesos de fabricación que impulsan la innovación.
Búsqueda Personalizada: La IA también revoluciona la manera en que realizamos búsquedas al permitir capacidades de búsqueda personalizada. A diferencia de los motores de búsqueda tradicionales como Google, que proporcionan resultados genéricos basados en consultas amplias, la IA puede adaptar los resultados a contextos específicos y necesidades individuales.
Por ejemplo, imagina planear una escapada sorpresa para un ser querido mientras se equilibran el presupuesto, los intereses y las restricciones de tiempo. Hoy en día, las herramientas de IA pueden generar un itinerario personalizado que capture una visión única, convirtiendo una tarea abrumadora en una experiencia memorable. Antes, una planificación tan detallada y hecha a la medida implicaba una investigación interminable en sitios de viajes impersonales.
De manera similar, en la ciencia de materiales, las capacidades de búsqueda personalizada permiten a los investigadores ingresar requisitos altamente específicos en los modelos de IA — como restricciones de reacción, inventarios químicos y listas de proveedores — para recibir información y recomendaciones personalizadas que se alineen exactamente con los objetivos y limitaciones del proyecto.
Informática de Materiales: Acelerando el Descubrimiento de Materiales
La integración de la inteligencia artificial (IA) en la ciencia de materiales ha dado lugar a un campo especializado conocido como informática de materiales. Este enfoque interdisciplinario combina el aprendizaje automático, el análisis de datos y la ciencia de materiales para desarrollar modelos de estructura-propiedad que predicen el comportamiento de los materiales en función de sus estructuras químicas y físicas. Los orígenes de la informática de materiales se remontan a décadas de trabajo en el descubrimiento de fármacos, donde se empleaban modelos de IA para predecir propiedades de medicamentos a partir de sus estructuras moleculares. Esta metodología ha sido adaptada con éxito a polímeros y otros materiales complejos, permitiendo a los investigadores anticipar propiedades como la temperatura de transición vítrea (Tg), la resistencia mecánica y las constantes dieléctricas con una precisión notable.
Modelos de Estructura-Propiedad: El Núcleo del Diseño de Materiales Impulsado por IA
En el corazón de la informática de materiales se encuentran los modelos de estructura-propiedad. Estos modelos sirven como herramientas predictivas para estimar propiedades de los materiales en función de sus características estructurales. En el caso de los polímeros, esto implica convertir estructuras químicas en vectores numéricos mediante técnicas de “huellas digitales” (fingerprinting). Estos vectores numéricos se introducen en algoritmos de aprendizaje automático para prever propiedades sin necesidad de realizar experimentos físicos. Esta capacidad reduce significativamente tanto el tiempo como la inversión financiera que tradicionalmente se requieren para el desarrollo de materiales. Por ejemplo, la predicción precisa de la Tg puede orientar decisiones sobre la selección de polímeros y las condiciones de procesamiento, optimizando así el ciclo de desarrollo.
Técnicas Avanzadas de IA: Mejorando la Precisión y Eficiencia de los Modelos
El desarrollo de modelos de estructura-propiedad confiables requiere técnicas avanzadas de IA, especialmente cuando se trabaja con datos de alta dimensionalidad y conjuntos de datos limitados, un desafío común en la ciencia de materiales. Tres enfoques avanzados abordan estos retos:
- Aprendizaje Activo: Este proceso iterativo comienza con el entrenamiento de un modelo inicial en un conjunto de datos pequeño. Luego, el modelo identifica y diseña nuevos materiales candidatos, que posteriormente se validan experimentalmente. Los datos obtenidos se incorporan al conjunto de datos, y el modelo se reentrena, refinando progresivamente su capacidad predictiva. Este método optimiza el proceso de aprendizaje, asegurando que cada ensayo experimental proporcione el máximo valor informativo.
- Aprendizaje Multi-Tarea: En lugar de desarrollar modelos independientes para cada propiedad, el aprendizaje multi-tarea integra conjuntos de datos de múltiples propiedades correlacionadas y entrena un único modelo. Este enfoque aprovecha las interdependencias entre diferentes propiedades de los materiales, mejorando la precisión general del modelo y permitiendo un diseño de materiales más integral. Por ejemplo, un solo modelo podría predecir simultáneamente tanto la Tg como la temperatura de fusión, descubriendo correlaciones subyacentes que mejoran el rendimiento predictivo.
- Aprendizaje Basado en Física: Los modelos tradicionales de IA a menudo ignoran las leyes físicas establecidas que rigen el comportamiento de los materiales. El aprendizaje basado en física integra estas leyes en los modelos de aprendizaje automático, garantizando que las predicciones se alineen con principios físicos conocidos. Este enfoque híbrido combina la potencia de la IA con el rigor de las teorías científicas, dando lugar a modelos que no solo son precisos, sino también interpretables y confiables.
El Poder Transformador de la IA en la Ciencia de Materiales Matmerize: Potenciando la I+D con IA
Si bien la IA ofrece un potencial incomparable, su implementación tradicional ha sido limitada por la necesidad de conocimientos especializados. Matmerize busca democratizar el uso de la IA en la ciencia de materiales al eliminar estas barreras. Su plataforma de software está diseñada para conectar a investigadores sin experiencia en IA con herramientas avanzadas a través de una interfaz intuitiva y sin código, transformando datos experimentales en modelos predictivos. Esta accesibilidad permite a los investigadores centrarse en la innovación en lugar de en la gestión de datos y el desarrollo de modelos.
La plataforma de Matmerize fue desarrollada con varias capacidades clave en mente:
- Modelado Jerárquico de Estructura-Propiedad — Matmerize emplea algoritmos de vanguardia para construir modelos jerárquicos de estructura-propiedad que capturan relaciones en diferentes escalas físicas mediante técnicas propietarias de “huellas digitales” (fingerprinting). En la ciencia de polímeros, por ejemplo, los modelos incorporan tríadas atómicas, descriptores a nivel de bloques y características a nivel de cadena para predecir propiedades como la temperatura de transición vítrea (Tg) con alta precisión. Este enfoque multiescala no solo mejora la exactitud de las predicciones, sino que también facilita la exploración de materiales complejos como copolímeros, mezclas y sistemas reticulados. Al comprender cómo las estructuras moleculares influyen en las propiedades macroscópicas, los investigadores pueden diseñar materiales con funcionalidades específicas.
- Interfaz Intuitiva y Automatización — La plataforma de Matmerize prioriza la experiencia del usuario. Su interfaz intuitiva permite a los equipos de I+D navegar sin esfuerzo por tareas de procesamiento de datos, entrenamiento de modelos y predicciones. Las funciones de automatización minimizan la necesidad de intervención manual, lo que permite generar modelos predictivos en minutos en lugar de semanas. Esta eficiencia acelera el ritmo de la innovación, permitiendo iteraciones rápidas y la exploración de una mayor variedad de materiales sin verse limitados por complejidades técnicas.
- Aprendizaje Activo y Refinamiento de Modelos — Matmerize incorpora ciclos de aprendizaje activo para mejorar continuamente la precisión de los modelos. El software sugiere nuevos experimentos basados en predicciones del modelo, los cuales luego se validan y se agregan al conjunto de datos. Este proceso iterativo asegura que los modelos evolucionen con los datos más recientes, manteniendo su relevancia y precisión con el tiempo, incluso cuando empleados clave dejan la organización. Al facilitar la mejora continua, Matmerize ayuda a las empresas a mantenerse a la vanguardia de la innovación en materiales.
Aplicaciones Reales: Estudios de Caso en No Tejidos
Los siguientes estudios de caso ilustran el impacto práctico de la IA en la ciencia de materiales y destacan cómo puede facilitar avances significativos.
Caso de Estudio 1: Uso de IA para Descubrir Dieléctricos de Alto Rendimiento en Materiales para Almacenamiento de Energía
El almacenamiento de energía es un área clave con aplicaciones en defensa, aeroespacial, transporte y electrónica de consumo. Los capacitores electrostáticos, apreciados por sus altas densidades de potencia, son componentes esenciales en estos sectores. Tradicionalmente, materiales como el polipropileno biorientado (BOPP) han sido utilizados como dieléctricos en capacitores debido a sus propiedades favorables, como alto campo de ruptura, baja pérdida de energía y costo accesible. Sin embargo, la baja constante dieléctrica del BOPP limita la densidad de energía de los capacitores, especialmente a altas temperaturas.
Utilizando modelos de IA, Matmerize examinó miles de polímeros candidatos para identificar materiales con propiedades dieléctricas superiores a altas temperaturas. Estos modelos predijeron la densidad de energía de los polímeros en función de sus características estructurales, priorizando aquellos con mayor potencial. Este enfoque dirigido llevó al descubrimiento de nuevos polímeros, como el PONB-2Me5Cl, que alcanzó densidades de energía récord a 200°C, un parámetro crítico para aplicaciones en el sector aeroespacial y vehículos eléctricos1. Estos avances demuestran la capacidad de la IA para superar las tecnologías convencionales.
Caso de Estudio 2: Diseño de Materiales de Última Generación para 6G con Resonac
A medida que la industria de las telecomunicaciones avanza hacia la tecnología 6G, la demanda de materiales con propiedades electromagnéticas específicas ha aumentado significativamente. La empresa japonesa Resonac, anteriormente conocida como Showa Denko, se asoció con Matmerize2 para diseñar materiales optimizados para aplicaciones 6G, ya que los métodos tradicionales de diseño no estaban cumpliendo con los estrictos criterios de desempeño requeridos.
Matmerize se especializa en el desarrollo de modelos estructura-propiedad que predicen el comportamiento de los materiales con una precisión excepcional. Resonac comparó los modelos de Matmerize con tres alternativas de terceros y descubrió que sus soluciones ofrecían capacidades predictivas superiores y mejor adaptadas a sus necesidades específicas. Gracias a la precisión mejorada de los modelos impulsados por IA de Matmerize, Resonac logró optimizar su proceso de diseño de materiales, reduciendo significativamente el tiempo y los recursos requeridos para aplicaciones especializadas.
Impresionado por el desempeño de los modelos, Resonac estableció una alianza estratégica con Matmerize para colaborar en el diseño y desarrollo de nuevos materiales destinados a la tecnología 6G de próxima generación.
Caso de Estudio 3: Desarrollo de Polímeros Biodegradables para Kimberly-Clark
La sostenibilidad es una prioridad en las industrias de materiales y no tejidos. La empresa Kimberly-Clark, con sede en Irving, Texas, buscaba desarrollar polímeros biodegradables para sustituir los plásticos convencionales, reduciendo su impacto ambiental sin comprometer el rendimiento de sus productos.
El software de Matmerize permitió a Kimberly-Clark examinar más de 20,000 biopolímeros candidatos, identificando más de una docena de composiciones químicas prometedoras con propiedades mecánicas deseables. Los modelos de IA evaluaron tanto las estructuras químicas como las condiciones de procesamiento, optimizando métricas clave como la resistencia a la tracción y la flexibilidad. Los polímeros seleccionados actualmente se encuentran en fase de evaluación rigurosa para garantizar que cumplan con los estándares de sostenibilidad y desempeño de Kimberly-Clark. Este proyecto demuestra el potencial de la IA para impulsar la innovación sostenible, permitiendo a las empresas desarrollar materiales ecológicos que se alineen con sus objetivos ambientales.
Caso de Estudio 4: Optimización del Reciclaje Mecánico con Modelos Predictivos
El reciclaje mecánico de plásticos implica reprocesar materiales para convertirlos en nuevos productos, un proceso que requiere un control preciso sobre la composición de las películas y los parámetros de procesamiento para garantizar calidad y consistencia. Las empresas que buscan alinear sus productos reciclados con estrictas regulaciones gubernamentales deben someter sus materiales a rigurosas pruebas para cumplir con las directrices establecidas por la Association of Plastic Recyclers (APR). Obtener la certificación de la APR es un desafío considerable, ya que exige extensos y costosos ensayos para validar que las películas recicladas cumplen con los altos estándares requeridos.
Matmerize desarrolló un modelo predictivo para un cliente que buscaba producir películas multicapa certificadas por la APR. Su modelo de IA podía predecir resultados de aprobación/rechazo en función de la composición de la película y los parámetros de procesamiento, reduciendo significativamente la cantidad de ensayos experimentales necesarios. Al prever con precisión qué formulaciones cumplirían con los estándares de certificación, el cliente pudo eliminar decenas o incluso cientos de pruebas de laboratorio costosas, ahorrando tiempo y recursos. Los resultados iniciales han sido prometedores, con el cliente comparando el desempeño del modelo con las predicciones de sus expertos internos y observando un rendimiento excepcional.
Construyendo una Organización de I+D Preparada para la IA
La integración de IA en la investigación y el desarrollo (I+D) no es solo una cuestión tecnológica; requiere una alineación a nivel cultural y organizacional (ver Figura 3). El éxito en la implementación de IA depende de una gestión robusta de datos, la asignación de roles específicos y la inversión estratégica en áreas clave. A partir de la interacción con numerosas empresas, han surgido varios elementos críticos para construir una organización de I+D preparada para la IA.
Gestión de Datos: La Base de la IA
Los datos son la piedra angular de todos los modelos de IA. Una gestión de datos efectiva implica recopilar, organizar y mantener conjuntos de datos de alta calidad, que representen con precisión los materiales y procesos en estudio. Algunos de los desafíos más comunes incluyen fuentes de datos dispersas, formatos inconsistentes y registros incompletos. Para abordar estos problemas, las organizaciones deben:
- Centralizar el Almacenamiento de Datos: Implementar bases de datos centralizadas o data lakes que consoliden información de diversas fuentes, garantizando fácil acceso y coherencia.
- Establecer Políticas de Gobernanza de Datos: Definir protocolos claros para la recolección, almacenamiento y compartición de datos, asegurando calidad y cumplimiento con los estándares de la industria.
Funciones Clave para el Éxito de la IA
Crear un equipo de I+D competente impulsado por la IA implica delinear roles específicos que se alineen con los objetivos de IA de la organización. Tres roles principales son cruciales:
- Campeones de IA: estas personas son responsables de gestionar y estructurar los datos, asegurando que estén listos para el entrenamiento y el análisis del modelo. Cubren la brecha entre los datos sin procesar y los conocimientos prácticos, lo que los hace indispensables para las iniciativas de IA.
- Consumidores de IA: estos miembros del equipo utilizan modelos predictivos para informar los procesos de toma de decisiones. Aprovechan los conocimientos generados por la IA para planificar simulaciones, diseñar experimentos e impulsar la innovación.
- Actores de IA: son los investigadores y técnicos prácticos que ejecutan experimentos planificados. Generan nuevos datos, los alimentan a los modelos de IA y permiten la mejora continua.
Invierta en Herramientas y Capacitación Esenciales
Para aprovechar al máximo el potencial de la IA, las organizaciones deben equipar a sus campeones, consumidores y actores de la IA con herramientas y programas de capacitación clave:
- Cuadernos de Laboratorio Electrónicos: las herramientas convierten automáticamente los datos sin procesar en datos estructurados, lo que alivia la carga de los campeones de la IA.
- Software de Modelado: herramientas como la plataforma de Matmerize convierten automáticamente datos estructurados en modelos fáciles de usar, aliviando la carga de los defensores y consumidores de la IA.
- Capacitación y Educación: proporcione programas de capacitación integrales para equipar a los miembros del equipo con las habilidades y conocimientos necesarios para utilizar de manera efectiva las herramientas de IA e interpretar sus resultados. Esto garantiza que todas las partes interesadas puedan contribuir y beneficiarse de las iniciativas de IA.
Conclusión: dar Forma al Futuro de los Materiales Utilizando IA
Al permitir un descubrimiento y una optimización de materiales más rápidos y precisos, la IA está impulsando la innovación, reduciendo costos y fomentando la sostenibilidad.
A medida que la industria continúa evolucionando, adoptar la IA será esencial para las organizaciones que buscan mantener una ventaja competitiva y abordar los desafíos emergentes. La integración de la IA en los procesos de I+D no solo acelera el desarrollo de materiales, sino que también abre nuevas vías para materiales sostenibles y de alto rendimiento que satisfagan las demandas del futuro.
Referencias:
- https://www.nature.com/articles/s41578-024-00708-8
- https://www.resonac.com/news/2023/09/22/2672.html
Nota del editor: Rishi Gurnani, director de software de Matmerize, lidera el desarrollo de soluciones impulsadas por IA para el diseño y la fabricación de materiales. Con un doctorado en Ciencia de Materiales y experiencia en inteligencia artificial, ha colaborado con clientes de diversas industrias, incluido el almacenamiento de energía y los no tejidos, para resolver desafíos de materiales complejos utilizando tecnologías de inteligencia artificial de vanguardia. Para obtener más información sobre la empresa, visite matmerize.com.
Primera Edición de 2025
