IA descubre dos nuevos superconductores revolucionando la búsqueda de materiales con cálculos cuánticos y ciencia

Durante años, encontrar un nuevo material con propiedades extraordinarias ha sido un desafío costoso, lento y sin garantías de éxito. Entre millones de combinaciones de elementos químicos, los investigadores han tenido que apostar por aquellos que creen que vale la pena fabricar y estudiar. Ahora, un equipo de científicos ha demostrado que la IA puede acelerar ese proceso.

Un hallazgo que representa un cambio de paradigma. La Inteligencia Artificial se alza como un filtro, uno capaz de señalar los candidatos más prometedores entre millones de posibilidades, reduciendo considerablemente el tiempo de análisis y los recursos necesarios para encontrar nuevos materiales. Nuevos materiales que, en este caso, se traducen en nuevos superconductores.

Un grano de arena en un desierto químico de posibilidades

La naturaleza permite una cantidad gigantesca de combinaciones entre elementos químicos. Y de estas combinaciones pueden surgir materiales nuevos con propiedades extraordinarias. Explorar cada una de estas posibilidades mediante simulaciones cuánticas resulta prácticamente imposible, incluso utilizando algunos de las supercomputadoras más potentes del mundo.

Entre estos materiales fascinantes, pero esquivos, están los superconductores. Estos son materiales capaces de transportar electricidad sin ofrecer resistencia eléctrica cuando se encuentran por debajo de una determinada temperatura. En esas condiciones, desaparecen casi por completo las pérdidas de energía en forma de calor, algo imposible en los conductores convencionales.

Esta propiedad los vuelve únicos. Gracias a ella, los superconductores permiten fabricar potentes imanes que se emplean en equipos de resonancia magnética, aceleradores de partículas, trenes de levitación magnética que alcanzan velocidades extraordinarias y representan una pieza clave para futuras tecnologías cuánticas.

¿El problema? Descubrir nuevos superconductores es extremadamente complejo. Y, además, la inmensa mayoría de los que se han estudiado hasta el momento necesitan temperaturas extremadamente bajas para funcionar, lo que limita muchísimo su uso cotidiano.

Dos nuevos superconductores nacidos gracias a la IA

En un nuevo estudio, publicado el pasado mes de junio, un grupo de investigadores entrenaron un sistema de aprendizaje automático para reconocer patrones asociados a la superconductividad. En lugar de evaluar posibilidades una por una, la IA redujo el universo de candidatos hasta quedarse solo con aquellos que tenían las mayores probabilidades de éxito.

Con estos candidatos, los investigadores realizaron evaluaciones mediante cálculos basados en mecánica cuántica antes de pasar a la etapa experimental. El proceso condujo a la identificación de dos compuestos nunca antes reportados como superconductores. Estos fueron YRu₃B₂ y LuRu₃B₂, ambos formados por boro, rutenio y elementos de tierras raras.

Una vez sintetizados en el laboratorio, se comprobaron sus propiedades mediante diversas mediciones físicas. ¿Resultados? Se confirmó que ambos materiales adquieren un estado de superconductor al enfriarse hasta temperaturas cercanas al cero absoluto (-273.5 °C). Validando así, por primera vez, el proceso de descubrimiento guiado por Inteligencia Artificial.

Más importante que el material es el método

Aunque estos nuevos materiales aún requieren temperaturas extremadamente bajas para funcionar, el logro no radica tanto en sus características como en la estrategia empleada para encontrarlos. En lugar de explorar un espacio químico inmenso mediante prueba y error, la IA le permite a los científicos concentrar los recursos en los candidatos con mayor potencial.

Además, los experimentos realizados permitieron comparar las predicciones realizadas por la IA con el comportamiento real de los materiales obtenidos. Esto generó información útil, y nueva, para perfeccionar tanto los modelos computacionales como nuestra comprensión de los mecanismos que conducen al estado de superconductividad.

Esta forma de trabajo podría extenderse mucho más allá de los superconductores. Más que solo un descubrimiento aislado de nuevos materiales, este estudio muestra cómo la IA comienza a integrarse al método científico. Sin reemplazar la creatividad y el conocimiento de los investigadores, es una herramienta capaz de complementarlo y potenciar su trabajo.