Un reciente artículo presenta un resumen de las preocupaciones expresadas por investigadores con respecto a las afirmaciones de descubrimiento de materiales impulsadas por la inteligencia artificial de DeepMind. DeepMind, una subsidiaria de Google, anunció en noviembre que su IA había identificado más de dos millones de nuevas estructuras cristalinas con potencial para el avance tecnológico. La empresa tecnológica especificó que un subconjunto de 380,000 estructuras es lo suficientemente estable como para impulsar significativamente el diseño de materiales, todas las cuales DeepMind tiene la intención de contribuir a la base de datos del Proyecto de Materiales.
Sin embargo, un estudio pone en duda la novedad práctica y la utilidad de los hallazgos de DeepMind. Investigadores, incluidos los profesores Anthony Cheetham y Ram Seshadri de la UC Santa Bárbara, expresan escepticismo sobre la evidencia proporcionada por DeepMind en relación con la novedad, credibilidad y utilidad de los compuestos. Hacen hincapié en la necesidad de experiencia en síntesis de materiales y cristalografía en la investigación basada en IA.
Aunque DeepMind defiende la integridad de su artículo publicado en Gnome, el estudio destaca el enfoque estrecho de su IA, que identifica principalmente compuestos cristalinos inorgánicos. En contraste, una amplia gama de clases de materiales como polímeros y compuestos aún no se han explorado utilizando este método de IA. La revisión de las entradas iniciales de la base de datos Gnome Explorer de DeepMind también sugiere una incompatibilidad entre los iones metálicos ordenados predichos y su probabilidad de ocurrencia en la realidad. Las críticas se extienden a la organización aparentemente caótica de los materiales descubiertos por IA en relación con la tabla periódica.
Los investigadores están de acuerdo en el potencial de la IA como herramienta para el descubrimiento de materiales, pero destacan la necesidad de un mayor desarrollo para materializar su promesa completa. Este artículo reflexivo busca resaltar la importancia de la colaboración de la experiencia humana en la interpretación de los hallazgos de IA en las ciencias de los materiales.
Ampliando el Debate en torno a la IA en la Ciencia de Materiales
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