Acelerar el descubrimiento en ciencia para construir un futuro más sostenible

Para abordar con éxito el cambio climático necesitamos una forma nueva y mucho más eficiente de descubrir nuevos materiales, utilizando ciencia y tecnología de vanguardia. El método científico tradicional de prueba y error, con siglos de antigüedad, ha sido muy útil para la sociedad, pero es increíblemente costoso y requiere mucho tiempo. Con el clima, no tenemos tiempo que perder; por eso es urgente acelerar el descubrimiento con la ayuda de la inteligencia artificial (IA), la nube híbrida, la robótica y, eventualmente, la computación cuántica.

El descubrimiento acelerado se basa en hipótesis generadas por IA, simulaciones enriquecidas con IA y pruebas automatizadas. Este enfoque será muy útil en el descubrimiento de materiales para la captura de carbono, fertilizantes ricos en nitratos, baterías amigables con el medio ambiente y tratamientos para virus nuevos. El descubrimiento acelerado será igualmente crítico para aumentar la sostenibilidad y la resiliencia de las cadenas de suministro y las operaciones globales, y la preparación para eventos globales inminentes: tales como eventos meteorológicos futuros y potenciales crisis de salud global causadas por el cambio climático.

Durante el año pasado, los científicos de IBM han estado utilizando este nuevo método científico para acelerar el descubrimiento de materiales sostenibles, con resultados prometedores. Tres ejemplos de este trabajo:

Captura de carbono

La captura y separación del dióxido de carbono (CO2) emitido a la atmósfera es difícil, al igual que el almacenamiento seguro de estos gases capturados a largo plazo. El equipo de investigación de IBM ha recurrido a la IA para acelerar el diseño y el descubrimiento de mejores membranas poliméricas que puedan capturar carbono de manera más eficiente en su punto de emisión.

Utilizando modelos de IA generativa, los investigadores identificaron varios cientos de estructuras moleculares que podrían permitir alternativas más eficientes y económicas a las membranas de separación existentes para capturar CO2. Ahora están evaluando las moléculas candidatas con la ayuda de la simulación de dinámica molecular automatizada en clústeres de computación de alto rendimiento (HPC por sus siglas en inglés).

IBM Research también creó una herramienta de IA basada en la nube que simula cómo fluye el dióxido de carbono a través de tipos específicos de roca. En última instancia, esto podría permitir el análisis rápido y la optimización de los requisitos específicos de la roca para mineralizar y almacenar CO2 de manera eficiente, segura y a largo plazo.

Para luchar contra el cambio climático, IBM se ha comprometido a alcanzar cero emisiones netas de gases de efecto invernadero para 2030.

Materiales más sostenibles

Para garantizar la sostenibilidad del planeta necesitamos con urgencia materiales que sean sostenibles en muchos frentes, incluido el medioambiental y el humanitario.

Por ejemplo, por muy esenciales que sean las baterías para la vida diaria, su producción puede tener un impacto terrible en el medio ambiente. IBM Research está utilizando IA, computación cuántica y otras tecnologías avanzadas para explorar diferentes alternativas de baterías que podrían disminuir las preocupaciones. Esto incluye trabajar con socios de la industria para descubrir y probar materiales que pueden eliminar la necesidad de metales pesados ​​en las baterías de iones de litio, así como utilizar la computación cuántica para explorar la próxima generación de baterías sostenibles.

Los científicos de IBM también están utilizando modelos de inteligencia artificial generativa para diseñar materiales completamente nuevos; incluidos los generadores de fotoácidos (PAG), una clase crítica de materiales usados en la fabricación de semiconductores que se puede emplear para construir dispositivos informáticos más sostenibles. Los investigadores utilizaron un flujo de trabajo de punta a punta impulsado por IA para sintetizar tres nuevos candidatos PAG, acelerando un proceso de descubrimiento que generalmente toma hasta 10 años y USD100 millones.

Prepararse para futuras crisis de salud

Las crisis sanitarias mundiales están cada vez más vinculadas a la salud del planeta. Según la Organización Mundial de la Salud[1], se espera que entre 2030 y 2050 el cambio climático provoque aproximadamente 250.000 muertes adicionales por año, causadas por desnutrición, malaria, diarrea y estrés por calor.

La IA tiene un enorme potencial para acelerar la tasa de descubrimiento en el campo de las ciencias de la vida. Esta es la base para una nueva colaboración de 10 años con la Clínica Cleveland en EE.UU., que aplicará tecnología computacional avanzada para generar y analizar datos, que permitan mejorar la investigación en áreas como genómica, salud de la población, aplicaciones clínicas, descubrimiento de productos químicos y farmacológicos.

Además, los investigadores de IBM utilizaron un modelo generativo de IA conocido como “autocodificador generativo profundo” para aprender más sobre las moléculas de péptidos -cadenas cortas de aminoácidos que son los componentes básicos de las proteínas. Ese conocimiento ayudó a los investigadores a crear dos nuevos péptidos antimicrobianos no tóxicos (AMP), con fuerte potencia de amplio espectro, superando casi en un 10% a otros métodos de diseño de AMP líderes en el mercado.

*Puede ver el texto original aquí.


[1] Fuente: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/climate-change-and-health

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