Investigadores de Georgia Tech han desarrollado lo que describen como los primeros modelos de IA generativa para el diseño de polímeros que también fueron confirmados mediante pruebas de laboratorio. El sistema permite a los usuarios introducir las propiedades que quieren en un polímero, y luego el modelo propone estructuras químicas que podrían cumplir con esas necesidades. Al respecto Coe.gatech.edu informa.
El proyecto fue dirigido por el científico de materiales Rampi Ramprasad y presentado en la revista npj Artificial Intelligence. La nueva herramienta, llamada POLYT5, fue creada para comprender la “gramática” y la “semántica” de la química, de forma muy similar a como los modelos de lenguaje aprenden cómo encajan las palabras en las oraciones. Según el equipo, esto ayuda a la IA a evitar sugerir estructuras imposibles o químicamente inválidas.
Los investigadores dijeron que los métodos anteriores de IA a menudo producían ideas de polímeros que en realidad no podían fabricarse en un laboratorio. POLYT5 fue entrenado con más de 12.000 polímeros producidos experimentalmente, así como con más de 100 millones de candidatos hipotéticos, con un enfoque en estructuras realistas de fabricar. Un modelo relacionado, polyBART, también fue desarrollado como parte de este esfuerzo.
Para poner a prueba el enfoque, el equipo pidió a los modelos que diseñaran dieléctricos poliméricos, materiales utilizados en dispositivos que necesitan breves ráfagas de energía, incluidos los vehículos eléctricos y los desfibriladores. Después, los investigadores crearon y validaron un material de prueba en el laboratorio, aportando evidencia física de que los diseños generados por la IA pueden funcionar fuera de una simulación por computadora.
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