Microsoft ha presentado el modelo de IA generativa MatterGen, destinado a abordar las ineficiencias en el diseño tradicional de materiales. El CEO Satya Nadella anunció el modelo en Twitter, destacando su potencial para crear nuevos materiales inorgánicos con propiedades específicas, aplicables en áreas como la tecnología de baterías y la captura de carbono.
Publicado en la revista Nature, MatterGen puede generar materiales con propiedades químicas, mecánicas, electrónicas o magnéticas específicas, superando las limitaciones de los métodos convencionales que dependen en gran medida de la experimentación por prueba y error. Los enfoques tradicionales a menudo requieren filtrar millones de candidatos para encontrar materiales adecuados, lo que convierte a MatterGen en un avance significativo en la ciencia de materiales.
El modelo utiliza una arquitectura de difusión diseñada específicamente para materiales inorgánicos, lo que le permite manejar estructuras periódicas y tridimensionales. Genera materiales estables imitando los procesos de reducción de ruido que se encuentran en los modelos de generación de imágenes, basándose en un conjunto de datos de entrenamiento de 600,000 materiales estables de bases de datos autorizadas como Materials Project y Alexandria.
Una de las características clave de MatterGen es su capacidad de generación condicional, que permite la síntesis dirigida de materiales según composiciones químicas especificadas o simetrías cristalinas. Esta flexibilidad apoya la optimización de propiedades físicas como características mecánicas, electrónicas y magnéticas.
En comparación con los métodos de filtrado tradicionales, MatterGen puede generar continuamente nuevos y estables materiales candidatos, logrando más del doble de la producción de los métodos existentes. El equipo de investigación también ha desarrollado un nuevo algoritmo de coincidencia estructural que redefine los estándares de novedad y singularidad en la generación de materiales.
Colaborando con el Instituto de Tecnología Avanzada de Shenzhen en China, el equipo de MatterGen ha sintetizado con éxito un nuevo material, TaCr₂O₆. El objetivo del módulo diseñado era de 200 GPa, y el módulo medido fue de 169 GPa, con un margen de error inferior al 20%, demostrando la alta precisión y viabilidad del modelo. Esta tecnología promete aplicaciones en materiales de baterías y magnéticos, acelerando potencialmente el diseño de materiales para células solares eficientes y soluciones de almacenamiento de energía rentables, abordando desafíos energéticos y ambientales globales.