El descubrimiento de materiales avanzados es esencial para el bienestar humano y para la obtención de energía limpia y sustentable. Vinculado a esto, un nuevo requerimiento para químicos, ingenieros químicos y científicos se impone como necesario para manejar las herramientas para el estudio y desarrollo de nuevos materiales. Nature reporta que el Materials Project, por ejemplo, está utilizando supercomputadoras para predecir las propiedades de todos los materiales conocidos al presente. Actualmente ha listado las propiedades previstas para los más de 700.000 materiales. Pero aún queda el traducir estos datos en aplicaciones industriales y comerciales.
El aprendizaje automatizado (machine learning) podría acelerar enormemente el descubrimiento de materiales especialmente aptos para el sector de la energía. Ya se ha utilizado con éxito para identificar potenciales moléculas y materiales aptos para baterías de flujo, diodos orgánicos de emisión de luz (OLED), células fotovoltaicas orgánicas y catalizadores de conversión de dióxido de carbono. Los algoritmos pueden predecir resultados en pocos minutos, en comparación con los cientos de horas que se necesita para ejecutar las simulaciones correspondientes.
Fuente: http://iopscience.iop.org
