Las supercomputadoras podrían quedarse sin trabajo gracias a un conjunto de nuevos modelos de aprendizaje automático que producen resultados precisos utilizando una computadora portátil normal.

Investigadores del Centro de Excelencia ARC en Ciencia Exciton, con sede en la Universidad RMIT, Ha escrito un programa que predice la banda prohibida de los materiales, incluso para aplicaciones de energía solar, a través de un software de fácil uso y disponible gratuitamente. La banda prohibida es una indicación crucial de cuán eficiente será un material al diseñar nuevas células solares.

Las predicciones de la banda prohibida involucran cálculos químicos cuánticos y a escala atómica y, a menudo, se realizan utilizando la teoría funcional de la densidad. Hasta ahora, este proceso ha requerido cientos de horas de costoso tiempo de procesamiento de supercomputadora, así como software complicado y caro.

Para abordar este asunto, los investigadores entrenaron un modelo de aprendizaje automático utilizando datos generados a partir de 250, 000 cálculos previos de supercomputadoras. Los resultados han sido publicados en Revista de quimioformática .

Significativamente, mientras que el programa es capaz de incluir múltiples variables, se encontró que solo un factor, estequiometría, contiene, en casi todos los casos, suficiente información para predecir con precisión la banda prohibida. La estequiometría son las relaciones numéricas entre los reactivos químicos y los productos, como el volumen de ingredientes en una receta para hornear un pastel.

Se necesita más trabajo para comprender completamente por qué la estequiometría por sí sola demostró ser tan útil. Pero plantea la emocionante perspectiva de que algunas aplicaciones ya no requieran largos cálculos de supercomputadoras. La red neuronal artificial que impulsa los programas de aprendizaje automático podría algún día ser reemplazada por un programa de software que realice una función similar a la teoría funcional de la densidad. aunque con mucha más sencillez.

El autor principal, Carl Belle, dice que "si quiere hacer simulaciones pero necesita tener millones de dólares en infraestructura de supercomputación detrás de usted, no puedes hacerlo. Si podemos investigar por qué la configuración estequiométrica es tan poderosa, entonces podría significar que no se necesitan supercomputadoras para seleccionar materiales candidatos, ni para simulaciones precisas. Realmente podría abrir las cosas a un grupo completamente nuevo de científicos para su uso ".

El programa de aprendizaje automático no se limita a la banda prohibida. Puede usarse para predecir las propiedades de muchos otros materiales para otros contextos, y ha sido desarrollado por un programador profesional, haciéndolo útil no solo para científicos y académicos, sino también para empresas y aplicaciones corporativas.

"Está construido según los estándares de la industria y está diseñado para ser colaborativo, "Dijo Belle.

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