Últimamente la tecnología relacionada con la computación cuántica ha estado estrechamente vinculada a la inteligencia artificial y es que hay muchos proyectos en marcha que están dando de qué hablar debido a lo avanzados que son.
En este punto, no es de sorprenderse que la implementación de la guía en este contexto sirva para crear otros tipos de materiales jamás vistos y es justo lo que está sucediendo. Investigadores han descubierto una forma de diseñar elementos desde cero.
Los resultados han sido tan impactantes que podrían servir para avances en superconductividad y almacenamiento de energía. ¿Cómo funcionan estos nuevos materiales creados con la ayuda de la IA? Prepárate porque los detalles del proceso y la capacidad que ofrecen son más increíbles de lo que crees.
Inteligencia artificial para escalar la simulación de materiales complejos
Hay muchos proyectos relacionados con la tecnología cuántica que están en proceso y que plantean un avance importante para el futuro de la humanidad.
La razón por la que el reciente descubrimiento es tan importante es porque siempre ha sido un desafío trabajar con el surgimiento de las propiedades.
Ciertos patrones magnéticos no se pueden explicar como si nada, pues hay interacciones a escala atómica que cambian por completo un sistema en crecimiento y simular esto comportamientos requiere de un análisis de millones de configuraciones posibles.
Anteriormente, trabajar de esta manera requería de una inversión gigante para los superordenadores, pero gracias a la inteligencia artificial ese gran peso se disminuye para facilitar el proceso. No solamente lo hace más rápido, sino que también destaca por la alta eficiencia y efectividad.
El equipo de la universidad de Washington desarrolló modelos capaces de actuar como sustitutos en los sistemas de cálculo haciendo uso de la IA y la computación cuántica.
Según los expertos, el estudio indica que es posible extrapolar los resultados a gran escala con un conjunto de datos más reducidos y se convierte en un sustituto prácticamente económico de un superordenador.
Cumple con las mismas funciones, por lo que permite explorar estructuras previamente inabordables y el impacto práctico es inmediato. Por ejemplo, una de las cosas que se han logrado con estas herramientas es simular capas de átomos apilados en forma repetitiva.
Con esto se han podido identificar “fenómenos completamente nuevos que no aparecían a pequeña escala y que habrían sido impracticables de modelar con técnicas tradicionales”.
Esto no solo reduce tiempos de investigación, sino que mejora la capacidad de identificar materiales prometedores antes de pasar a la fase experimental.
De esta manera, los futuros dispositivos electrónicos y sistemas de energía podrían desarrollarse con mayor velocidad y obteniendo potencias más avanzadas de lo que hoy en día normalmente se utiliza.
El futuro de la innovación en materiales cuánticos son los sistemas «híbridos»
Mientras la inteligencia artificial acelera la exploración, la computación cuántica aporta una ventaja distinta pero complementaria. Al basarse en los mismos principios que describen los materiales cuánticos, estos ordenadores permiten estudiar estados de la materia que resultan extremadamente difíciles de analizar con métodos clásicos.
En el informe mencionan que no se trata únicamente de mejorar las herramientas existentes, sino de redefinir los procesos científicos para que los sistemas cuánticos trabajen juntos en ciclos de retroalimentación.
De este modo, Ting Cao, profesor de ciencia de materiales e ingeniería, explica que “lo emocionante es que la IA y la computación cuántica están empezando a cambiar no solo qué problemas podemos resolver, sino cómo hacemos investigación”.
Sumando las palabras de Di Xiao, coautor del trabajo, quien dice que “Estamos al inicio de una nueva era. Nuestro campo está cambiando de manera fundamental. Cosas que literalmente eran imposibles hace unos años ahora se están volviendo rutinarias”, es más que evidente que la combinación de ambas tecnologías es más poderosa de lo que muchos pensaban.
¿Cuál sería el siguiente paso en esta investigación? Uno de los puntos claves que explican es que están buscando integrar estas capacidades para guiar «simulaciones cuánticas» y también realizar procesos que ayuden a mejorar los modelos de IA.
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