Cómo predecir un material estable sin experimentos ✛ ✦
Buscar un nuevo material es como armar un equipo ideal: hay que adivinar qué átomos de metales se llevarán bien y resistirán el calor. Antes, esto tomaba años de intentos a ciegas. Ahora, científicos de Francia y Japón aplicaron aprendizaje automático y simulación por computadora basada en las leyes de la física cuántica y predicen la estabilidad de las mezclas en segundos.
El secreto está en la entropía, una medida del desorden en el cristal. Ludwig Boltzmann fue el primero en comprender que la naturaleza ama el caos, y en las mezclas de metales con oxígeno ese caos ayuda a que los átomos se mantengan unidos, como en un equipo donde la diversidad de talentos añade fortaleza. La red neuronal se entrenó con quinientos ejemplos exitosos (que incluían hierro, cobre, zinc) y luego examinó todas las 4368 combinaciones posibles de cinco elementos. El error resultó insignificante, como una gota en el océano. Lo principal: la computadora no solo confirmó composiciones estables ya conocidas, sino que también encontró tres nuevas, que de inmediato se crearon con éxito en el laboratorio.
Ahora se diseñan intencionadamente materiales para baterías y electrónica. La clave es el equilibrio entre el desorden y la afinidad química: la capacidad de los metales para compartir electrones y el tamaño de los átomos. Como en un buen equipo, importan tanto la novedad como la compatibilidad.
Si decidieras comprobar manualmente las 4368 combinaciones posibles, dedicando una semana a cada una, necesitarías alrededor de 84 años de trabajo continuo. La red neuronal lo logra en una fracción de segundo.