{"id":51141,"date":"2024-03-14T09:01:28","date_gmt":"2024-03-14T08:01:28","guid":{"rendered":"https:\/\/ticker-noticiasep.microcontenidos.com\/NoticiaRSS.vbhtml?user=XRNR562DLR&cod=20240314090128"},"modified":"2024-03-14T09:01:28","modified_gmt":"2024-03-14T08:01:28","slug":"mundo-nec-laboratories-europe-avanza-en-el-diseno-de-materiales-con-la-plataforma-materiai-basada-en-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webciudadana.net\/?p=51141","title":{"rendered":"Mundo: NEC Laboratories Europe avanza en el dise\u00f1o de materiales con la plataforma MateriAI basada en IA"},"content":{"rendered":"\n
<\/div>\n

(Informaci\u00f3n remitida por la empresa firmante)<\/p>\n

\nHEIDELBERG, Alemania, 14 de marzo de 2024 \/PRNewswire\/ — NEC Laboratories Europe y NEC Laboratories America han desarrollado MateriAI, una plataforma de dise\u00f1o de materiales basada en IA que acelera el desarrollo de nuevos materiales respetuosos con el medioambiente.<\/p>\n

La plataforma prototipo se dise\u00f1\u00f3 inicialmente para superar los principales obst\u00e1culos en la creaci\u00f3n de nuevos pol\u00edmeros sint\u00e9ticos, org\u00e1nicos y de base biol\u00f3gica, como el caucho y los pl\u00e1sticos. Koichi Funaya, Arquitecto Jefe de Tecnolog\u00eda de NEC Laboratories Europe, explica: \u00abPara desarrollar cualquier material nuevo, los cient\u00edficos primero deben lidiar con inmensas cantidades informaci\u00f3n existente sobre materiales, relacionados y luego preseleccionar posibles nuevas estructuras moleculares para el desarrollo de nuevos materiales. MateriAI agiliza este proceso haci\u00e9ndolo mucho m\u00e1s r\u00e1pido, semiautomatizando la agregaci\u00f3n de datos y utilizando la IA para sugerir nuevos pol\u00edmeros para el dise\u00f1o de materiales\u00bb.<\/p>\n

MateriAI utiliza un modelo grande de lenguaje basado en pol\u00edmeros para recopilar informaci\u00f3n sobre pol\u00edmeros y, a continuaci\u00f3n, aplica novedosos m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico guiado por principios f\u00edsicos para maximizar la capacidad de captar la complejidad de los materiales, incluidas las estructuras micro y macrosc\u00f3picas de los pol\u00edmeros. El gran modelo ling\u00fc\u00edstico de la plataforma se entrena con una gran cantidad de datos para recopilar y vincular conocimientos sobre materiales, informaci\u00f3n cr\u00edtica sobre dise\u00f1o y procesos, lo que enriquece enormemente la informaci\u00f3n utilizada para el dise\u00f1o de nuevos materiales.<\/p>\n

Los m\u00e9todos computacionales anal\u00edticos est\u00e1ndar, incluso cuando se utiliza la inform\u00e1tica de alto rendimiento, no son adecuados para gestionar la complejidad de las estructuras de biomateriales. Sin embargo, las mejoras introducidas en la forma en que MateriAI procesa la informaci\u00f3n compleja permiten que la plataforma funcione en sistemas inform\u00e1ticos basados en CPU y GPU dise\u00f1ados para cargas de trabajo computacionales est\u00e1ndar.<\/p>\n

Funaya afirma: \u00abMuchos pol\u00edmeros org\u00e1nicos tienen cadenas largas y entrelazadas, lo que dificulta el c\u00e1lculo de su posible interacci\u00f3n con otros pol\u00edmeros. Tambi\u00e9n hay que tener en cuenta una gran cantidad de informaci\u00f3n complementaria sobre los procesos de fabricaci\u00f3n. Por ejemplo, al desarrollar nuevos tipos de caucho, es necesario comprender la relaci\u00f3n entre las cadenas polim\u00e9ricas, las cargas y los aditivos en las mezclas de caucho y la reticulaci\u00f3n de los materiales de caucho\u00bb.<\/p>\n

Bas\u00e1ndose en su gran modelo de lenguaje, MateriAI integra estas capas de complejidad y utiliza el aprendizaje autom\u00e1tico basado en la f\u00edsica para proporcionar informaci\u00f3n sobre la creaci\u00f3n de nuevos materiales. Este enfoque elimina la necesidad de un complejo sistema de procesamiento del lenguaje natural.<\/p>\n

Gracias a la intuitiva interfaz de usuario de la plataforma, los usuarios introducen las propiedades mec\u00e1nicas, de temperatura y el\u00e9ctricas del pol\u00edmero que desean desarrollar, incluidas las condiciones de sus m\u00e9todos de fabricaci\u00f3n. Las mol\u00e9culas candidatas se muestran visualmente y las condiciones se pueden actualizar sobre la marcha. Los cambios en los modelos se muestran en tiempo real.<\/p>\n

El Dr. Martin Renqiang Min, Jefe de Departamento de Aprendizaje Autom\u00e1tico de NEC Laboratories America explica: MateriAI aprende incluso con la cantidad m\u00e1s peque\u00f1a de datos gracias a la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas para el aprendizaje autom\u00e1tico guiado por principios f\u00edsico. Nuestro modelo predice con precisi\u00f3n las propiedades f\u00edsicas de pol\u00edmeros. La plataforma permite a los cient\u00edficos de materiales centrarse en tareas de dise\u00f1o de materiales, eliminando la carga de la investigaci\u00f3n de los antecedentes y las predicciones sobre las propiedades de los materiales\u00bb.<\/p>\n

Este enfoque supone un cambio radical con respecto a anteriores marcos de dise\u00f1o de materiales, ya que permite a los cient\u00edficos de materiales dise\u00f1ar materiales para casos de uso en los que se desconoce una gran parte del conocimiento de materiales existente.<\/p>\n

En los pr\u00f3ximos meses, NEC ampliar\u00e1 las pruebas de MateriAI con un cliente en el \u00e1mbito de mercado de pol\u00edmeros y en un futuro pr\u00f3ximo extender\u00e1 su aplicaci\u00f3n a otras industrias. El lanzamiento comercial de la plataforma prototipo est\u00e1 previsto en los pr\u00f3ximos 12 meses.<\/p>\n

Photo – https:\/\/mma.prnewswire.com\/media\/2358093\/NEC.jpg<\/p>\n

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