Investigadores del Georgia Tech han desarrollado un modelo de aprendizaje automático que facilita enormemente a los científicos de materiales el desarrollo de nuevos polímeros.
Los polímeros son moléculas de gran tamaño formadas por largas cadenas de bloques químicos. Todos los días utilizamos polímeros sintéticos como el nailon, el poliéster o los envases de plástico.
Los científicos de materiales intentan encontrar nuevas combinaciones de polímeros para fabricar materiales con propiedades específicas. Si queremos un material ligero, elástico, impermeable y resistente al calor, podemos fabricar un polímero con todas esas propiedades.
El problema es que averiguar qué combinación de sustancias químicas crearía un polímero con esas propiedades es una tarea ingente. Hay infinitas combinaciones y es extremadamente difícil predecir qué propiedades tendrá un nuevo polímero.
En Investigadores del Georgia Tech entrenaron su LLM, llamado polyBERT, con un conjunto de datos de 80 millones de estructuras químicas de polímeros. El resultado es un modelo que entiende el lenguaje de las sustancias químicas.
Del mismo modo que los LLM se forman en un idioma como el inglés, polyBERT entiende ahora la gramática y la sintaxis de cómo se combinan las sustancias químicas y los átomos para crear polímeros.
La Fundación Nacional de la Ciencia (NSF) financió la investigación en la que se basa polyBERT. Su directora de programa, Debora Rodrigues, dijo que los investigadores estaban "desarrollando una nueva herramienta de inteligencia artificial para superar el reto de determinar qué combinaciones de sustancias químicas darán lugar a los polímeros más eficaces."
Con polyBERT, los científicos de materiales pueden trabajar con combinaciones de sustancias químicas más de 100 veces más rápido que antes. El resultado de utilizar el modelo es un conjunto de datos que incluye 100 millones de polímeros hipotéticos y sus predicciones para 29 propiedades.
Si eres un científico de materiales que busca un nuevo material con propiedades muy específicas, no necesitas experimentar y esperar lo mejor, basta con que consultes el conjunto de datos que ha generado la IA.
Aunque los investigadores entrenaron a polyBERT en el campo de los polímeros, afirmaron que, en teoría, también podría utilizarse para otras investigaciones químicas.
La posibilidad de crear materiales más sostenibles o eficientes desde el punto de vista energético supone un beneficio inmediato en el mundo real de la aplicación de este tipo de inteligencia artificial.
