yointeligencia artificial también entra en la búsqueda de tierras rarasen particular materiales magnéticos avanzados. La innovación proviene de la Universidad de New Hampshire, que creó un Base de datos con capacidad de búsqueda sobre 67.573 compuestos magnéticos y 25 materiales. Aún no se reconocen como imanes.
El proyecto es gestionado por Suman Itaniestudiante de doctorado en física y autor del estudio, quien comentó así su trabajo: “Al acelerar el descubrimiento de materiales magnéticos sostenibles, podemos reducir la dependencia de elementos de tierras raras, reducir el costo de los vehículos eléctricos y los sistemas de energía renovable y fortalecer la base manufacturera de EE. UU.“.
La base de datos se llama Materiales del norestecreado para simplificar el trabajo de los científicos bajo tierra. Los imanes se utilizan en muchas industrias, desde teléfonos inteligentes, dispositivos médicos, generadores de energía, vehículos eléctricos y cualquier otro dispositivo electrónico de consumo. Los imanes más potentes dependen de las tierras raras, que son cada vez más difíciles de encontrar y extraer.
El físico Zang, una IA disciplinaria y multipropósito, habla de los difíciles desafíos en la ciencia de los materiales y las bases de datos bien construidas ahorran tiempo y dinero.
El sistema de base de datos de IA lee artículos científicos y otros recursos, extrae los datos más importantes, incluidos los datos experimentales, y los clasifica. La información que salió fue utilizada para entrenar modelos informáticos útiles para analizar un material y definirlo como magnéticoya sea alta o baja temperatura, duración del magnetismo. Así surgió la tabla de elementos completa y consultable. Muchos datos se desconocen y, por verificar, abrirán nuevas investigaciones. Los científicos explican en el artículo de Nature que se han ahorrado años de trabajo de laboratorio y también dinero.
Aquí están las palabras de un coautor, el profesor de física. Jiadong Zang: “Estamos abordando uno de los desafíos más difíciles en la ciencia de los materiales: descubrir alternativas sustentables a los imanes permanentes, y somos optimistas de que nuestra base de datos experimental y las crecientes tecnologías de inteligencia artificial harán que este objetivo sea alcanzable.“.
Este trabajo, para un campo muy técnico y científico, inspira una nueva enseñanza académica pero también escolar. Los modelos de lenguaje grandes y avanzados pueden crear otras bases de datos útiles para la capacitación. Los textos avanzados se pueden transformar en imágenes y las conservaciones de bibliotecas o archivos se pueden actualizar.