Jillian Buriak y su equipo pasaron años desarrollando celdas solares de plástico rentables que se pueden imprimir como periódicos. Luego conversó con su colega investigador de química Arthur Mar, y en unas pocas semanas su equipo de aprendizaje automático permitió a su grupo aumentar la eficiencia de estas células solares en un 30 por ciento.

"Esa fue una gran llamada de atención para nosotros, ", dijo Buriak." Todo tipo de descubrimientos científicos están comenzando a suceder más rápido de lo que solían ocurrir ".

El aprendizaje automático está acelerando los descubrimientos en innumerables áreas de investigación, y Mar y su equipo se encuentran entre los muchos pioneros en este campo de la Universidad de Alberta.

No son 'terminadores'

La cultura pop ofrece muchas ideas sobre lo que significa "aprendizaje automático", pero para Mar es solo un conjunto de herramientas.

"Nuestro tipo de aprendizaje automático no son terminadores, "Dijo con una sonrisa.

El aprendizaje automático clasifica y categoriza conjuntos complejos de datos para extraer información útil.

Mar explica:"Si necesita ayuda para sacar una caja pesada del estante superior de una tienda, Podrías analizar a las personas que te rodean para ver quién te ayudaría. Podrías apuntar a personas que visten el uniforme de la tienda, y luego podría clasificarlos según un atributo relevante como la altura. El aprendizaje automático hará una agrupación y clasificación similares, pero puede manejar mucha más información de la que cualquiera de nosotros podría procesar. También puede identificar atributos más relevantes; podría decirle que la altura de un empleado es menos importante que su acceso a una escalera, y clasificar en consecuencia ".

Para las células solares de Buriak, la máquina recibió años de datos de laboratorio experimentales y se programó para buscar diferentes variables de diseño que pudieran afectar la eficiencia de una célula solar orgánica.

"Con el método tradicional de cambiar una variable a la vez, hubiéramos necesitado miles de experimentos para analizar todas esas combinaciones posibles, ", Dijo Buriak." El algoritmo de aprendizaje automático nos ayudó a comprender qué variables importaban más, y solo 16 experimentos después, estábamos en camino de aumentar sistemáticamente la eficiencia de las células solares de una manera drásticamente acelerada ".

Solo necesitas una laptop

Los profesores de ingeniería Arvind Rajendran, Vinay Prasad y Zukui Li lideran un equipo que utiliza el aprendizaje automático para optimizar los procesos de captura de CO2 antes de que pueda ser emitido desde las centrales eléctricas.

"Nuestro proceso de captura de carbono podría tener 9, 000 configuraciones diferentes por material utilizado, ", Dijo Prasad." Necesitamos saber qué adsorbente potencial es más eficaz en qué configuración ".

El aprendizaje automático permite al equipo eliminar rápidamente miles de configuraciones posibles que nunca podrían cumplir con los requisitos del Departamento de Energía de EE. UU. Para la tecnología de captura de carbono para eliminar el 95 por ciento del CO2 de las emisiones.

"Modelar individualmente cada una de esas configuraciones requeriría una inmensa potencia informática durante meses, ", Señaló Prasad." Con el aprendizaje automático y una cantidad limitada de datos de entrenamiento de simulaciones detalladas, solo necesitamos una computadora portátil y unas pocas horas ".

Los beneficios del aprendizaje automático han sido notados por expertos en muchas disciplinas. En agosto, El grupo de Mar se asoció con el equipo de Prasad para ofrecer a los investigadores afiliados a la iniciativa de investigación Future Energy Systems de la U of A dos talleres de aprendizaje automático para que lo hagan usted mismo. Ambos se agotaron antes de que se anunciaran, con participantes, incluidos físicos, microbiólogos, economistas, e incluso administradores. Ahora se están considerando más talleres y Prasad está ofreciendo un curso especial de posgrado sobre el tema.

"Hemos utilizado estas técnicas para analizar todo, desde el monitoreo de los estanques de relaves de arenas petrolíferas hasta las cualidades del grano que hará que la cerveza sea popular," ", dijo." Si tiene datos, el aprendizaje automático es una herramienta que puede ayudarlo a enfocar sus esfuerzos ".

No reemplazando a las personas

Desde la perspectiva de Buriak, el auge del aprendizaje automático es un cambio necesario para la investigación en muchos campos, y su equipo se está aprovechando al máximo.

"Con estas técnicas, estamos en el proceso de desarrollar algunos sistemas de energía solar verdaderamente nuevos, ", dijo." Estamos en camino de compartir esas tecnologías en el corto plazo ".

Ella no asigna fechas a corto plazo, pero los descubrimientos ciertamente ocurrirán antes que si su equipo se hubiera apegado a los métodos tradicionales.

Hasta mar, ese es el punto.

"Estamos ahorrando tiempo y dinero al reducir la cantidad de experimentos necesarios para llegar a un descubrimiento, ", dijo." No estamos reemplazando a las personas que realizan los experimentos todavía ".