Publicado 14/03/2024 09:01

NEC Laboratories Europe avanza en el diseño de materiales con la plataforma MateriAI basada en IA

Figura: Flujo de trabajo de diseño de materiales MateriAI
Figura: Flujo de trabajo de diseño de materiales MateriAI - NEC LABORATORIES EUROPE GMBH/PR NEWSWIRE
(Información remitida por la empresa firmante)

HEIDELBERG, Alemania, 14 de marzo de 2024 /PRNewswire/ -- NEC Laboratories Europe y NEC Laboratories America han desarrollado MateriAI, una plataforma de diseño de materiales basada en IA que acelera el desarrollo de nuevos materiales respetuosos con el medioambiente.

La plataforma prototipo se diseñó inicialmente para superar los principales obstáculos en la creación de nuevos polímeros sintéticos, orgánicos y de base biológica, como el caucho y los plásticos. Koichi Funaya, Arquitecto Jefe de Tecnología de NEC Laboratories Europe, explica: «Para desarrollar cualquier material nuevo, los científicos primero deben lidiar con inmensas cantidades información existente sobre materiales, relacionados y luego preseleccionar posibles nuevas estructuras moleculares para el desarrollo de nuevos materiales. MateriAI agiliza este proceso haciéndolo mucho más rápido, semiautomatizando la agregación de datos y utilizando la IA para sugerir nuevos polímeros para el diseño de materiales».

MateriAI utiliza un modelo grande de lenguaje basado en polímeros para recopilar información sobre polímeros y, a continuación, aplica novedosos métodos de aprendizaje automático guiado por principios físicos para maximizar la capacidad de captar la complejidad de los materiales, incluidas las estructuras micro y macroscópicas de los polímeros. El gran modelo lingüístico de la plataforma se entrena con una gran cantidad de datos para recopilar y vincular conocimientos sobre materiales, información crítica sobre diseño y procesos, lo que enriquece enormemente la información utilizada para el diseño de nuevos materiales.

Los métodos computacionales analíticos estándar, incluso cuando se utiliza la informática de alto rendimiento, no son adecuados para gestionar la complejidad de las estructuras de biomateriales. Sin embargo, las mejoras introducidas en la forma en que MateriAI procesa la información compleja permiten que la plataforma funcione en sistemas informáticos basados en CPU y GPU diseñados para cargas de trabajo computacionales estándar.

Funaya afirma: «Muchos polímeros orgánicos tienen cadenas largas y entrelazadas, lo que dificulta el cálculo de su posible interacción con otros polímeros. También hay que tener en cuenta una gran cantidad de información complementaria sobre los procesos de fabricación. Por ejemplo, al desarrollar nuevos tipos de caucho, es necesario comprender la relación entre las cadenas poliméricas, las cargas y los aditivos en las mezclas de caucho y la reticulación de los materiales de caucho».

Basándose en su gran modelo de lenguaje, MateriAI integra estas capas de complejidad y utiliza el aprendizaje automático basado en la física para proporcionar información sobre la creación de nuevos materiales. Este enfoque elimina la necesidad de un complejo sistema de procesamiento del lenguaje natural.

Gracias a la intuitiva interfaz de usuario de la plataforma, los usuarios introducen las propiedades mecánicas, de temperatura y eléctricas del polímero que desean desarrollar, incluidas las condiciones de sus métodos de fabricación. Las moléculas candidatas se muestran visualmente y las condiciones se pueden actualizar sobre la marcha. Los cambios en los modelos se muestran en tiempo real.

El Dr. Martin Renqiang Min, Jefe de Departamento de Aprendizaje Automático de NEC Laboratories America explica: MateriAI aprende incluso con la cantidad más pequeña de datos gracias a la aplicación de técnicas para el aprendizaje automático guiado por principios físico. Nuestro modelo predice con precisión las propiedades físicas de polímeros. La plataforma permite a los científicos de materiales centrarse en tareas de diseño de materiales, eliminando la carga de la investigación de los antecedentes y las predicciones sobre las propiedades de los materiales».

Este enfoque supone un cambio radical con respecto a anteriores marcos de diseño de materiales, ya que permite a los científicos de materiales diseñar materiales para casos de uso en los que se desconoce una gran parte del conocimiento de materiales existente.

En los próximos meses, NEC ampliará las pruebas de MateriAI con un cliente en el ámbito de mercado de polímeros y en un futuro próximo extenderá su aplicación a otras industrias. El lanzamiento comercial de la plataforma prototipo está previsto en los próximos 12 meses.

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