La IA acelerará drásticamente los descubrimientos científicos
El PNNL inicia una colaboración plurianual con Microsoft para el almacenamiento de energía y el descubrimiento científico
La urgente necesidad de cumplir los objetivos mundiales de energía limpia hace que los líderes mundiales busquen soluciones más rápidas. Para responder a esa llamada, el Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico del Departamento de Energía se ha asociado con Microsoft para utilizar la computación de alto rendimiento en la nube y la inteligencia artificial avanzada para acelerar los descubrimientos científicos a una escala nunca antes demostrada. El objetivo inicial de la asociación es la química y la ciencia de los materiales, dos campos científicos en los que se basan las soluciones a los retos energéticos mundiales.
PNNL y Microsoft aprovecharán la IA, la nube y la computación de alto rendimiento para acelerar los descubrimientos científicos en una nueva colaboración plurianual.
Cortland Johnson | Pacific Northwest National Laboratory
"La intersección de la IA, la nube y la computación de alto rendimiento, junto con los científicos humanos, creemos que es clave para acelerar el camino hacia resultados científicos significativos", dijo el Director Adjunto de Ciencia y Tecnología del PNNL, Tony Peurrung. "Nuestra colaboración con Microsoft consiste en poner la IA al alcance de los científicos. Vemos el potencial de la IA para sacar a la luz un material o un enfoque inesperado o poco convencional, pero que merece la pena investigar. Este es un primer paso en lo que promete ser un interesante viaje para acelerar el ritmo de los descubrimientos científicos."
¿En qué se diferencia este desarrollo de la IA?
Las dos organizaciones se centran en aprovechar lo que mejor sabe hacer la IA: sintetizar miles de millones de bits de información -más de lo que cualquier ser humano podría absorber- y presentar rápidamente conclusiones basadas en su análisis. La plataforma Azure Quantum Elements de Microsoft utiliza modelos avanzados de IA creados específicamente para ayudar al descubrimiento científico. Los investigadores del PNNL están probando su capacidad para identificar nuevos materiales prometedores para aplicaciones energéticas. Las dos organizaciones se han comprometido a aprovechar los modelos avanzados de IA para encontrar nuevos materiales viables y las químicas necesarias para proporcionar energía a la carta, preservando al mismo tiempo los recursos de la Tierra para las generaciones futuras.
"Estamos en los albores de una nueva era de descubrimientos científicos que pueden transformar nuestro mundo para mejor.Con una IA novedosa y capacidades de hiperescala, podemos acelerar la investigación y desbloquear el descubrimiento de nuevas moléculas que pueden abordar algunos de los problemas más acuciantes de nuestro tiempo, desde la energía limpia a la eliminación de productos químicos tóxicos y más allá. Tenemos el honor de trabajar con instituciones científicas de talla mundial como el Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico. Nuestro gran avance en el uso de AQE para encontrar nuevos materiales para baterías es sólo uno de los muchos ejemplos de cómo nuestro enfoque innovador de la investigación de materiales puede mejorar nuestra vida cotidiana", dijo Jason Zander, Vicepresidente Ejecutivo de Misiones Estratégicas y Tecnologías de Microsoft.
El almacenamiento de energía como caso de prueba
El acuerdo recién firmado entre las dos organizaciones formaliza la siguiente fase de la actual relación del PNNL con Microsoft. Durante los próximos años, la asociación Microsoft-PNNL prevé un viaje transformador hacia avances pioneros en el descubrimiento científico y la energía sostenible, aprovechando las tecnologías informáticas y de inteligencia artificial más avanzadas para abordar algunos de los retos más acuciantes del mundo. La asociación se centrará inicialmente en la química computacional y la ciencia de los materiales.
En el Centro de Ciencias de la Energía del PNNL, los científicos de materiales Vijay Murugesan, Shannon Lee, Dan Thien Nguyen y Ajay Karakoti sintetizaron y probaron el nuevo compuesto. El proceso completo, desde la recepción de los candidatos simulados hasta la producción de una batería funcional, duró menos de nueve meses, un abrir y cerrar de ojos en comparación con los métodos tradicionales. Para que el compuesto sea competitivo con los de referencia publicados, se requiere una optimización adicional y las investigaciones iniciales sugieren nuevas vías para seguir explorando las propiedades funcionales del nuevo material.
"Los resultados de la nueva batería son sólo un ejemplo, un punto de prueba si se quiere", dijo el Director Digital del PNNL, Brian Abrahamson. "Desde el principio nos dimos cuenta de que la magia reside en la rapidez con la que la IA ayuda a identificar materiales prometedores y en nuestra capacidad para poner en práctica inmediatamente esas ideas en el laboratorio. Estamos entusiasmados por llevar esto al siguiente nivel en la asociación entre Microsoft y el PNNL. Planeamos ampliar los límites de lo posible mediante la fusión de tecnología punta y conocimientos científicos."
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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