A juzgar por los titulares y las publicaciones en redes sociales en los últimos años, uno podría asumir razonablemente que la IA va a arreglar la red eléctrica, curar las enfermedades del mundo y terminar mis compras navideñas por mí. Pero quizá solo haya demasiado bombo flotando por ahí.

Recientemente, hemos publicado una serie llamada El fin del ‘hype’ de la IA. La colección de artículos analiza cómo el mundo empieza a enfrentarse a la realidad de lo que la IA puede hacer y lo que es solo humo.

Uno de mis artículos favoritos en ese paquete viene de mi colega David Rotman, quien examinó a fondo la IA aplicada a la investigación de materiales. La IA podría transformar el proceso de descubrimiento de nuevos materiales, una innovación que podría ser especialmente útil en el mundo de la tecnología climática, que necesita nuevas baterías, semiconductores, imanes y más.

Pero el campo aún necesita demostrar que puede crear materiales realmente novedosos y útiles. ¿Puede la IA realmente impulsar la investigación de materiales? ¿Cómo podría ser eso?

Para los investigadores que esperan encontrar nuevas formas de alimentar el mundo (o curar enfermedades o alcanzar cualquier otro gran objetivo importante), un nuevo material podría cambiarlo todo.

El problema es que inventar materiales es difícil y lento. Basta con mirar el plástico: el primer plástico totalmente sintético se inventó en 1907, pero no fue hasta aproximadamente la década de 1950 cuando las empresas empezaron a producir la amplia gama que conocemos hoy. (Y, por supuesto, aunque es increíblemente útil, el plástico también causa no pocos problemas a la sociedad).

En las últimas décadas, la ciencia de materiales se ha quedado un poco estancada: David lleva casi 40 años cubriendo este campo y, como él mismo dice, ha habido solo unos pocos avances comerciales importantes en ese tiempo. (Las baterías de iones de litio son uno).

¿Podría la IA cambiarlo todo? La perspectiva es tentadora, y las empresas se apresuran a probarlo.

Lila Sciences, con sede en Cambridge (Massachusetts, EE UU), trabaja en el uso de modelos de IA para descubrir nuevos materiales. La empresa no solo puede entrenar un modelo de IA con toda la literatura científica más reciente, sino también conectarlo a un laboratorio automatizado para que aprenda de los datos experimentales. El objetivo es acelerar el proceso iterativo de inventar y probar nuevos materiales y analizar la investigación de formas que los humanos podrían pasar por alto.

En un evento de MIT Technology Review a principios de este año, tuve la oportunidad de escuchar a David entrevistar a Rafael Gómez-Bombarelli, uno de los cofundadores de Lila. Mientras describía en qué trabaja la empresa, Gómez-Bombarelli reconoció que el descubrimiento de materiales mediante IA aún no ha tenido un gran momento de avance. Todavía.

Gómez-Bombarelli explicó cómo los modelos que Lila ha entrenado están proporcionando conocimientos “tan profundos [como] o más que los que tendrían nuestros científicos especializados”. En el futuro, la IA podría “pensar” de maneras que se aparten de cómo los científicos humanos abordan un problema, añadió: “Será necesario traducir el razonamiento científico de la IA a la forma en que pensamos sobre el mundo”.

Es emocionante ver este tipo de optimismo en la investigación de materiales, pero todavía queda un largo y sinuoso camino antes de que podamos decir con satisfacción que la IA ha transformado el campo. La gran dificultad es que una cosa es recibir sugerencias de un modelo sobre nuevos métodos experimentales o nuevas estructuras potenciales y otra muy distinta es fabricar realmente un material y demostrar que es novedoso y útil.

Quizá recuerdes que hace un par de años, DeepMind de Google anunció que había utilizado IA para predecir las estructuras de “millones de nuevos materiales” y había fabricado cientos de ellos en el laboratorio.

Pero, como señala David en su artículo, tras ese anuncio, algunos científicos de materiales señalaron que algunos de los supuestos materiales novedosos eran básicamente versiones ligeramente diferentes de otros ya conocidos. Otros ni siquiera podían existir físicamente en condiciones normales (las simulaciones se realizaron a temperaturas ultrabajas, donde los átomos apenas se mueven).

Es posible que la IA pueda dar al descubrimiento de materiales el impulso que tanto necesita y abrir una nueva era que traiga superconductores, baterías e imanes que nunca hemos visto antes. Pero, por ahora, yo lo llamo bombo.