¡Los investigadores de Ilmenau están revolucionando la ciencia de los materiales con la IA!

¡Los investigadores de Ilmenau están revolucionando la ciencia de los materiales con la IA!

El 23 de septiembre de 2025, investigadores de la Universidad Tecnológica de Ilmenau presentaron importantes avances en la investigación de materiales. Al desarrollar una red de atención gráfica que puede hacer predicciones y ofrecer resultados interpretables, están marcando el comienzo de una nueva era de inteligencia artificial en la ciencia. El estudio, que se basa en un conjunto completo de datos de 10.000 espectros ópticos calculados mediante mecánica cuántica, se llevó a cabo en el grupo HPC de TU Ilmenau y representa un enfoque innovador para el análisis de materiales. Universidad Técnica Ilmenau informa que este modelo es capaz de generar un "mapa" comprensible del espacio material.

El equipo utiliza UMAP (Aproximación y proyección de colector uniforme) para visualizar datos de alta dimensión. Esto revela cómo la red clasifica los materiales según sus principios químicos. Max Großmann, coautor del estudio, destaca que esto representa un avance significativo hacia una IA interpretable para la ciencia de materiales. Estos nuevos métodos permiten una identificación más precisa de los materiales, mejorando no sólo la velocidad sino también la precisión de las predicciones.

Técnicas innovadoras para la investigación de materiales.

El estudio utiliza el aprendizaje por transferencia para adaptar modelos ya entrenados a nuevas tareas. Se utilizan datos aproximados para preajustar el modelo. Luego, los datos de RPA de alta precisión refinan las predicciones. Según el profesor Erich Runge, otro coautor, los algoritmos modernos muestran enfoques prometedores para resolver los desafíos de la ciencia de materiales. Sus predicciones no sólo son precisas, sino también cercanas a los resultados experimentales, lo que promueve la comprensión de los principios subyacentes.

Otro aspecto crucial del estudio es el potencial para acelerar el desarrollo de nuevos materiales sostenibles. Esto podría dar como resultado materiales que, por ejemplo, permitan convertir la luz solar de manera más eficiente en electricidad, lo cual es particularmente importante en tiempos de cambio climático y transición energética.

Graph Attention Networks: una nueva dimensión en IA

Una parte fundamental de la investigación es la base sobre la que se basa la red de atención de gráficos, establecida por otros científicos como Petar Veličković y sus colegas. Su trabajo, publicado en un artículo titulado "Graph Attention Networks", describe nuevas arquitecturas de redes neuronales para datos estructurados en gráficos. Estas arquitecturas utilizan capas enmascaradas y autoatentas para superar algunos de los inconvenientes de los métodos anteriores basados ​​en convoluciones de gráficos. Los resultados son impresionantes; Los modelos GAT han logrado resultados sobresalientes en cuatro importantes puntos de referencia de gráficos transductivos e inductivos, como Cora y Pubmed. arxiv documenta este notable desarrollo.

La combinación de estos enfoques innovadores no solo representa un paso hacia el futuro de la ciencia de los materiales, sino que también muestra cómo la IA y el aprendizaje automático pueden revolucionar los procesos existentes. Los nuevos métodos y modelos crean una perspectiva clara sobre los desafíos y oportunidades que el uso responsable de los recursos ofrecerá en los próximos años.

Las publicaciones originales que explican estos desarrollos con más detalle son:
– M. Grunert, M. Großmann, E. Runge, “El aprendizaje automático sube por la escalera de Jacob de las propiedades optoelectrónicas”, Nat. Comunitario. 16, 8142 (2025).
– M. Grunert, M. Großmann, E. Runge, “Descubrimiento de materiales energéticos sostenibles a través del espacio de materiales aprendidos por máquinas”, Pequeño, 2412519 (2025).