¡El profesor Maurer revoluciona la química con inteligencia artificial!

¡El profesor Maurer revoluciona la química con inteligencia artificial!

Con la nominación de la cátedra Alexander von Humboldt del Prof. Dr. Reinhard Maurer se pone en primer plano a un actor innovador en el mundo de la química teórica. Esta nominación fue realizada por la Universidad de Göttingen y el Instituto Max Planck de Ciencias Naturales Multidisciplinarias (MPI-NAT). La cátedra, dotada con cinco millones de euros para cinco años, está financiada por el Ministerio Federal de Investigación, Tecnología y Espacio. Maurer es pionero en la aplicación del aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) en este campo y utilizará su experiencia para lograr avances significativos en la investigación de materiales computacionales.

Los intereses de investigación de Maurer se centran en la teoría y simulación de reacciones moleculares en superficies y materiales. Abre posibilidades prometedoras al desarrollar un nuevo enfoque que utiliza el aprendizaje profundo para predecir los resultados de los experimentos. Su algoritmo permite el diseño inverso de estructuras moleculares que exhiben propiedades químicas específicas. Esta metodología no sólo tiene impacto en la química, sino que también es transferible a otras disciplinas, lo que ilustra la interdisciplinariedad de su investigación.

Cómo el aprendizaje automático está transformando la investigación

El aprendizaje automático se considera una tecnología clave en el campo de la inteligencia artificial. Según un estudio del Instituto Fraunhofer de Análisis Inteligente y Sistemas de Información IAIS, el ML puede contribuir significativamente al desarrollo económico global. Está transformando diversos ámbitos, como la producción de bienes, la logística e incluso la tecnología médica. La capacidad de los modelos de IA para procesar grandes cantidades de datos y reconocer patrones es cada vez más importante. Incluso en matemáticas, los problemas de optimización ya se utilizan para adaptar y mejorar modelos, lo que ilustra la interacción entre teoría y aplicación.

Suvrit Sra, profesora de “Aprendizaje automático con reconocimiento de recursos” en la Universidad Técnica de Munich (TUM), desempeñará un papel importante en la investigación del aprendizaje automático en los próximos años. Su atención se centra en la solidez, la confiabilidad y la eficiencia de los recursos de los métodos de aprendizaje automático. La actual posición de liderazgo de TUM en el campo de la inteligencia artificial en Alemania se consolidará aún más gracias al trabajo de Sra. La cooperación con la científica informática Stefanie Jegelka, que también posee una cátedra Humboldt en la TUM, tendrá un impacto duradero en los desarrollos en el campo del ML.

Aceptación social a través de la educación.

Una preocupación central de los debates actuales es la necesidad de una discusión basada en hechos sobre las tecnologías de IA y ML. El discurso público se caracteriza a menudo por conocimientos a medias y mitos, lo que dificulta la aceptación de la sociedad. La educación integral sobre el aprendizaje automático y sus aplicaciones es esencial para promover la confianza y la comprensión de estas tecnologías. El estudio "Aprendizaje automático: habilidades, aplicaciones y necesidades de investigación" proporciona una base valiosa para ello y destaca varios aspectos de la investigación que son cruciales para el posicionamiento de Alemania y Europa en la competencia internacional.

Los avances en ciencia y tecnología, impulsados ​​por la nominación de Maurer para la Cátedra Humboldt y las iniciativas de Sra y Jegelka, son prometedores. Muestran cómo los enfoques interdisciplinarios pueden impulsar el progreso en la ciencia y la sociedad modernas.