Investigadores del Lawrence Berkeley National Laboratory y el MIT han utilizado inteligencia artificial para predecir 2.2 millones de nuevos materiales cristalinos estables, de los cuales 380 ya han sido sintetizados en laboratorio.El proyecto, llamado GNoME (Graph Networks for Materials Exploration), fue publicado en Nature el 29 de noviembre de 2023 y podría revolucionar sectores como energías renovables y electrónica.
– Metodología: GNoME empleó algoritmos de aprendizaje automático para simular estructuras atómicas estables, reduciendo años de experimentación a segundos.
– Materiales destacados:
– Superconductores que operan a temperatura ambiente.
– Electrolitos sólidos para baterías más seguras que las de litio.
– Catalizadores para producción de hidrógeno verde.
Empresas como Tesla y laboratorios europeos ya están probando prototipos con estos materiales. El Departamento de Energía de EE.UU., financiador del proyecto, destacó su potencial para “acelerar la innovación en energías limpias”.
