Microsoft y el PNNL se unen para descubrir un nuevo material para fabricar baterías con la ayuda de la IA

El trabajo conjunto de Microsoft y el Departamento de Energía del Laboratorio Nacional del Pacífico Noroeste de Estados Unidos (PNNL) ha dado como fruto el descubrimiento de un material alternativo al litio para la fabricación de baterías. La verdadera noticia es que este hallazgo se ha conseguido en un tiempo récord de 80 horas por el uso combinado de la tecnología IA y ordenadores de alto rendimiento (HPC).

El PNNL realiza investigaciones en diversos campos como la biología, la química y la ciencia de datos. El objetivo de la colaboración con Microsoft, que se lleva realizando desde septiembre desde el año pasado, es desarrollar las posibilidades de la IA y otras tecnologías para conseguir cambios globales.

Según palabras en una reciente rueda de prensa de Tony Peurrung, subdirector de ciencia y tecnología del PNNL, "Vemos el potencial de la IA para sacar a la luz un material o un enfoque que es inesperado o poco convencional, pero que vale la pena investigar".

Para Jason Zander, vicepresidente ejecutivo de misiones estratégicas y tecnológicas de Microsoft el papel de la IA es clave ya que se puede “acelerar la investigación y desbloquear el descubrimiento de nuevas moléculas que pueden abordar algunos de los problemas prioritarios de nuestro tiempo, desde el uso de la energía limpia hasta la eliminación de productos químicos tóxicos y más”.

La IA como herramienta para acelerar los descubrimientos científicos

Una de las piezas claves para lograr el descubrimiento de este nuevo material para la fabricación de baterías ha sido el uso de la tecnología Azure Quantum Elements de Microsoft. Esta herramienta de computación ha conseguido reducir una base de datos que contenía un listado de 32,6 millones de posibles materiales a tan sólo 18 en tan solo 4 días.

Esto se ha logrado gracias al uso conjunto de la IA y ordenadores cuánticos. Este tipo de sistema computacional permite que los investigadores acelerar su trabajo y que se produzcan descubrimientos científicos mucho más rápidamente. Azure Quantum puede usar tantos cálculos tradicionales como algoritmos híbridos de nueva generación que proporcionan una nueva perspectiva a los investigadores.

Gracias a este método la gran base de datos de materiales se redujo primero a 500.000, después a 500 y luego a tan sólo 18 posibilidades adecuadas para sustituir al litio. Si se hubieran seguido los métodos de investigación habituales, este proceso podría haberse alargado años.

El proceso tradicional para lograr descubrimientos científicos requiere de mucho tiempo. Se deben realizar hipótesis, diferentes aproximaciones y pruebas para sacar conclusiones. La tecnología es clave para reducir estos plazos y obtener resultados mucho más pronto.

Gracias al uso de la IA y de las computadoras de alto rendimiento, el PNNL ya tiene localizado un material con el que puede hacer pruebas para comprobar si es idóneo para la fabricación de baterías.

Otras tecnologías IA para obtener progresos científicos en menos tiempo

Microsoft no es el único proveedor de tecnología con propuestas de herramientas para acelerar el proceso científico. IBM también cuenta con su propio laboratorio para desarrollar la IA como herramienta para la investigación. Es un sistema con el que los científicos pueden acceder a la información y establecer procesos de trabajo optimizados. Se puede acceder a los resultados de un experimento y reproducirlo en cualquier momento y lugar gracias al uso de nubes de datos híbridas.

Google Cloud, por su lado, ha anunciado el desarrollo de dos soluciones IA para acelerar el descubrimiento de nuevos fármacos que puede ser usado por empresas de biotecnología, por el sector público y por las farmacéuticas. Una de ellas permite a los investigadores una identificación más precisa de la función de los aminoácidos y predecir la estructura de las proteínas. La otra herramienta se usa para la interpretación de los datos genómicos para conseguir tratamientos más precisos.