Lanzan una red global de descubrimiento de materiales junto con socios de la industria solar

CuspAI, una empresa emergente de descubrimiento de materiales mediante inteligencia artificial con sede en Cambridge, Inglaterra, anunció el lanzamiento de su Fundición de Materiales con IA, una red global que combina la experiencia de más de 45 organizaciones asociadas para descubrir nuevos materiales útiles.

El grupo fundador incluye a NVIDIA, que proporcionará la infraestructura informática, y al equipo de Investigación Fundamental en Inteligencia Artificial de Meta, cuyos integrantes desarrollan el Modelo Universal para Átomos (UMA), un modelo avanzado de química atomística para la ciencia de materiales.

La Fundición de Materiales con IA se centrará en descubrir nuevos semiconductores y otros materiales útiles para la energía limpia y la fabricación avanzada. La empresa afirma que la Fundición de Materiales con IA ofrece cuatro atributos clave necesarios para que el descubrimiento de materiales basado en software tenga éxito:

• Datos de entrenamiento de alta calidad y a gran escala para que las predicciones de la IA sean confiables
• Capacidad informática suficiente para analizar miles de millones de candidatos con resolución molecular
• Infraestructura de síntesis para pasar del diseño digital a la realidad física
• Conocimientos especializados para interpretar lo que encuentra la máquina y saber qué hacer con ello.

“El mundo necesita materiales que todavía no existen”, afirmó en un comunicado el Dr. Chad Edwards, fundador y director ejecutivo de CuspAI, quien sostuvo que los próximos 50 años de progreso industrial podrían verse limitados por la falta de nuevos materiales si no se avanza rápidamente en los descubrimientos. “Eso es lo que nos proponemos resolver: combinar IA agéntica de vanguardia con profundos conocimientos especializados, acceso exclusivo a datos y una estrecha colaboración con los clientes”, añadió. “Nos complace contar con más de 45 líderes en sus respectivos campos para impulsar el descubrimiento de materiales”.

Entre los socios se encuentran empresas vinculadas con la industria solar, como Caelux y Oxford PV, especializadas en perovskita; el fabricante de encapsulantes Mitsui Chemicals; y el proveedor de tecnología de procesos para semiconductores Applied Materials. También se suman 3M y Fujifilm, empresas con amplias carteras de productos que incluyen materiales solares.

“Creemos que el descubrimiento de materiales impulsado por IA puede acelerar significativamente el paso de los conocimientos científicos al impacto comercial”, afirmó Ed Crossland, director de tecnología de Oxford PV. “A través de la Fundición de Materiales con IA, esperamos aportar nuestra experiencia en materiales fotovoltaicos avanzados y colaborar con una red de socios de primer nivel para acelerar la innovación en energía limpia”.

En una declaración facilitada a pv magazine, Scott Graybeal, director ejecutivo de Caelux, afirmó lo siguiente:

“Caelux se siente honrada de ser miembro fundador de la ‘Fundición de Materiales con IA’ de CuspAI junto con otras empresas tecnológicas líderes. A medida que seguimos desarrollando la forma de generación de energía de menor costo mediante nuestra tecnología solar de perovskita, el acceso al principal conjunto de datos del mundo acelerará nuestros esfuerzos. Nuestra propia investigación y desarrollo ha demostrado cómo diferentes combinaciones de materiales pueden mejorar el rendimiento de la perovskita. A medida que iniciamos la comercialización de nuestros productos, esto permitirá seguir avanzando en nuestra tecnología y cumplir nuestra promesa de ofrecer más potencia, más energía y menores LCOE a nuestros clientes”.

Cómo funciona la plataforma de CuspAI

CuspAI utilizará su plataforma de IA MIRA para coordinar el proceso de descubrimiento de nuevos materiales mediante lo que la empresa denomina “los mayores conjuntos de datos experimentales seleccionados sobre materiales del mundo”.

La plataforma de descubrimiento puede implementarse como una instancia privada dentro del proceso de investigación y desarrollo existente de una empresa, con MIRA funcionando como un agente autónomo de IA que genera candidatos para simulación y pruebas a partir de una lista de atributos proporcionada por los socios sobre los materiales que buscan.

Los materiales y sus propiedades físicas pueden simularse mediante un conjunto de herramientas de simulación molecular de código abierto denominado kUPS, desarrollado por CuspAI en colaboración con el equipo ALCHEMI de NVIDIA, el Laboratorio de IA para la Innovación en Química y Materiales. La herramienta utiliza el UMA de Meta para simular interacciones atómicas en toda la tabla periódica.

Como ejemplo de una implementación exitosa de su tecnología, CuspAI señala un proyecto realizado para la empresa química finlandesa Kemira, en el que su sistema analizó hasta 300 billones de posibles estructuras moleculares para encontrar 20 candidatos destinados a nuevas pruebas y validaciones. La empresa afirmó que esto permitió a Kemira completar en seis meses lo que habría requerido años con su proceso anterior.

Aplicaciones de la IA en la energía limpia

La práctica de descubrir nuevos materiales mediante IA ha crecido rápidamente en los últimos años. Una iniciativa destacada es Graph Networks for Materials Exploration (GNoME), de Google, que hasta la fecha ha descubierto más de 380.000 materiales altamente estables y ha publicado un conjunto de datos de 520.000 materiales. Sus descubrimientos incluyen miles de nuevos compuestos estratificados, como conductores de iones de litio que podrían mejorar el rendimiento de las baterías.

MatterGen, de Microsoft —un modelo generativo de difusión para el diseño de materiales inorgánicos—, realiza algo similar a lo que promete el sistema de CuspAI, al generar nuevas estructuras atómicas a partir de las propiedades específicas solicitadas por los usuarios.

En la industria solar, científicos de la Universidad de California en San Diego y de la Universidad del Sur de Dinamarca utilizaron aprendizaje automático para desarrollar y probar nuevos materiales de perovskita, con lo que impulsaron los esfuerzos para crear células solares de perovskita que permanezcan estables durante largos períodos de exposición a condiciones reales.

Fuera del descubrimiento de materiales, el aprendizaje automático también se utiliza para estudiar las propiedades físicas de instalaciones solares en operación, lo que permite aplicar prácticas de operación y mantenimiento más eficientes y eficaces.