Microsoft Research ha presentado MatterGen, un potente sistema de inteligencia artificial capaz de generar nuevos materiales con propiedades específicas, lo que podría acelerar el desarrollo de tecnologías clave como baterías y paneles solares. El lanzamiento de MatterGen representa un cambio radical en la forma en que los científicos descubren nuevos materiales. A diferencia de los métodos tradicionales, MatterGen no se limita a examinar millones de compuestos existentes, sino que genera directamente nuevos materiales en función de las propiedades deseadas, de forma similar a como los generadores de imágenes con IA crean imágenes a partir de descripciones de texto.

El sistema GNoME de Google DeepMind predice 400.000 sustancias estables, y el sistema autónomo A-Lab las sintetiza con éxito en el laboratorio. GNoME propone 2,2 millones de compuestos potenciales, y A-Lab, utilizando la robótica más avanzada, sintetiza 41 nuevos materiales inorgánicos en tan solo 18 días. Este avance tecnológico podría acelerar el descubrimiento de materiales en áreas como las energías limpias y los dispositivos electrónicos, marcando un nuevo capítulo para la IA en el ámbito del descubrimiento científico. El equipo de A-Lab, mediante algoritmos de aprendizaje activo, ha logrado mejorar con éxito el proceso de síntesis, produciendo...

El sistema de IA A-Lab creó de forma independiente 41 nuevos materiales en 17 días, a un ritmo de más de 2 por día, superando con creces la velocidad humana. El modelo GNoME de Google DeepMind contribuyó con casi 400.000 datos de nuevos compuestos para el proyecto de materiales. A-Lab sintetizó con éxito 41 de los 58 materiales predichos, logrando una tasa de éxito del 71%. GNoME mejoró la precisión de la predicción de la estabilidad estructural, lo que aumentó significativamente la eficiencia del descubrimiento de materiales. La IA ayuda a fabricar y probar rápidamente nuevos materiales, lo que permite centrarse en el desarrollo de materiales para tecnologías futuras clave.

DeepMind de Google ha descubierto 2,2 millones de estructuras cristalinas teóricamente estables pero no realizadas mediante herramientas de IA. Esto podría suponer un avance potencial para campos como las energías renovables y la computación avanzada. Se planea poner a disposición de otros científicos las 381.000 estructuras más prometedoras. El potencial de la IA para simplificar el trabajo experimental. Los nuevos materiales descubiertos podrían utilizarse en materiales multifuncionales en capas y en aplicaciones de computación biomimética.

Samsung está aumentando su inversión en el desarrollo de chips de memoria de mayor densidad para satisfacer el creciente aumento de la demanda de computación de IA. Samsung se dedica a la investigación y el desarrollo de nuevos materiales para superar los límites del rendimiento y la fabricación de chips. Samsung está aumentando la producción de chips de memoria HBM de alto ancho de banda para satisfacer la demanda de computación de IA. Samsung se centra en la personalización de chips de memoria HBM para satisfacer las necesidades de computación de IA de diferentes clientes. Samsung continuará optimizando y mejorando su cartera de productos de chips de memoria para respaldar la entrega de chips de IA a largo plazo.