Un equipo de investigación en humanos y un algoritmo de aprendizaje automático han descubierto que debemos repensar gran parte de lo que sabemos sobre el óxido de iridio.

El óxido de iridio es un excelente catalizador para reacciones electroquímicas, y se usa típicamente para la producción de portadores de energía como el hidrógeno a partir del agua. Ahora resulta que la investigación sobre el óxido de iridio llevada a cabo hasta ahora se ha basado en una suposición básica errónea:la disposición de los átomos en su superficie es completamente diferente a la que se suponía anteriormente.

La forma en que se determinó este sorprendente resultado da un primer vistazo tentador de cómo se podría realizar la investigación en el futuro:un esfuerzo de colaboración entre un equipo de investigación humana e inteligencia artificial analizó el mismo problema, y llegó a la misma conclusión. Dado que los investigadores de TU Wien y TU Munich alcanzaron el mismo resultado al mismo tiempo, publicaron sus hallazgos conjuntamente en la revista Cartas de revisión física .

¿Cómo cortar un cristal?

"Un cristal puede tener diferentes superficies con propiedades muy diferentes, "explicó Florian Kraushofer del grupo de investigación de la Prof. Ulrike Diebold (Instituto de Física Aplicada, Universidad Tecnológica de Viena). "Imaginemos que tenemos un cristal formado por células en forma de cubo. Si lo cortamos, surgen superficies bastante diferentes dependiendo de la dirección en la que cortamos ".

Si corta exactamente en la dirección de las celdas del cubo, la superficie consta solo de cuadrados. Si corta las celdas del cubo en diagonal, esto también crea una superficie regular, pero con una disposición diferente.

"Cuando un cristal crece lentamente, normalmente forma la superficie más favorable en términos de energía, "dice Kraushofer. Sin embargo, no todos los arreglos atómicos posibles son estables, y en algunos casos los átomos se desplazan o reorganizan en la superficie para ahorrar energía. "Típicamente, es necesario realizar simulaciones muy complejas utilizando una supercomputadora para determinar qué configuración geométrica es la más estable, "explica Kraushofer." En el caso del óxido de iridio, Tales cálculos habían demostrado que la superficie más estable se formó en la llamada dirección 110, pero nuestros experimentos mostraron que algo andaba mal y que otra superficie era más estable ".

Las máquinas hacen física cuántica

En una conferencia justo antes del cierre de corona, Ulrike Diebold conoció a Karsten Reuter de la Universidad Técnica de Munich, que también está trabajando en óxido de iridio. Su equipo usa el aprendizaje automático, es decir. técnicas del campo de la inteligencia artificial para calcular mejor las propiedades de los materiales. Recibieron exactamente la misma sorpresa que en Viena:"Al igual que el experimento, los algoritmos de aprendizaje automático habían predicho que la dirección estable de la superficie del óxido de iridio sería diferente de lo que se pensaba anteriormente, "dice Reuter." Así que decidimos examinar más de cerca el asunto juntos ".

Luego se llevaron a cabo más investigaciones, incluyendo simulaciones por computadora más extensas, y se demostró que la nueva estructura determinada por el experimento y los algoritmos de aprendizaje automático es realmente correcta.

Humanos y máquinas:una mirada al futuro

"Así que ahora tenemos que repensar todos los resultados anteriores sobre el dióxido de iridio, "dice Ulrike Diebold." La orientación de la superficie juega un papel decisivo en el comportamiento químico y físico del material, y esto debe incluirse ".

Para Diebold, el resultado también es una prueba importante de que los nuevos métodos de investigación en el campo del aprendizaje automático pueden ser extremadamente valiosos para la ciencia:"Especialmente cuando se trata de desarrollar nuevos materiales basados ​​en la física cuántica, Las simulaciones por computadora han sido indispensables durante años, pero a menudo son extremadamente complejas, caro y lento ", dice Ulrike Diebold. "Si el aprendizaje automático se puede aplicar de manera inteligente a preguntas tan complicadas, puede convertirse en una gran herramienta nueva que llevará la investigación de materiales un gran paso adelante. Por supuesto, para hacer esto posible, también necesitamos las mejores medidas experimentales posibles. "

"Esto no reemplazará a la inteligencia humana, al igual que no ha podido reemplazarnos con simulaciones por computadora hasta ahora, "Diebold está convencido." Pero los algoritmos de aprendizaje automático nos ayudarán a tener buenas ideas que no necesariamente hubiéramos pensado en nosotros mismos ".