La predicción de materiales basada en inteligencia artificial (IA) enfrenta un obstáculo significativo: el desorden cristalográfico. Investigadores han descubierto que la IA, si bien es poderosa para identificar patrones en materiales ordenados, tiene dificultades para predecir con precisión las propiedades de aquellos con estructuras cristalinas desordenadas.
El desorden cristalográfico se refiere a las imperfecciones en la disposición regular de los átomos dentro de un material. Estas imperfecciones pueden surgir de diversas formas, como la presencia de átomos faltantes, átomos desplazados o la mezcla aleatoria de diferentes tipos de átomos en la estructura cristalina. Este desorden afecta significativamente las propiedades físicas y químicas de los materiales.
Los modelos de IA, entrenados principalmente con datos de materiales altamente ordenados, a menudo no pueden tener en cuenta la complejidad introducida por el desorden. Esto limita su capacidad para predecir con exactitud propiedades cruciales como la conductividad eléctrica, la resistencia mecánica o el comportamiento óptico de estos materiales.
El estudio destaca la necesidad de desarrollar nuevos enfoques de IA que puedan incorporar y modelar de manera efectiva el desorden cristalográfico. Esto podría implicar el uso de algoritmos más sofisticados o la generación de conjuntos de datos de entrenamiento más completos que incluyan una mayor variedad de estructuras desordenadas. Superar esta limitación es crucial para acelerar el descubrimiento de nuevos materiales con propiedades optimizadas para diversas aplicaciones tecnológicas.
La investigación, publicada en Phys.org, subraya que la IA, aunque prometedora, no es una solución universal para la predicción de materiales y que la comprensión de las limitaciones inherentes a su aplicación es fundamental para un desarrollo tecnológico exitoso.
