Más del 96% de todos los bienes manufacturados – que van desde productos cotidianos, como detergente para ropa y envases de alimentos, hasta componentes industriales avanzados, como semiconductores, baterías y paneles solares – dependen de químicos que no pueden ser reemplazados por materiales alternativos. Con la ayuda de la IA y los últimos avances tecnológicos, investigadores y desarrolladores están estudiando formas de crear nuevos materiales que podrían abordar los desafíos más difíciles del mundo, como el almacenamiento de energía y la remediación ambiental.
NVIDIA ALCHEMI para simulaciones de materiales y químicos
Explorar el universo de materiales potenciales, utilizando las combinaciones casi infinitas de químicos – cada uno con características únicas – puede ser extremadamente complejo y requerir mucho tiempo. Por lo general, los nuevos materiales se descubren a través de un arduo proceso de síntesis y pruebas en un laboratorio convencional. Muchos de los plásticos actuales, por ejemplo, aún se basan en descubrimientos de materiales realizados a mediados del siglo XX. Más recientemente, la IA ha surgido como un acelerador prometedor para la innovación en químicos y materiales.
Con el nuevo microservicio ALCHEMI NIM, los investigadores pueden probar compuestos químicos y la estabilidad de los materiales en simulaciones, en un laboratorio virtual de IA, lo que reduce costos, consumo de energía y tiempo de descubrimiento. Por ejemplo, ejecutar MACE-MP-0, un modelo de base preentrenada para química de materiales, en una GPU NVIDIA H100 Tensor Core, permite que el nuevo microservicio NIM acelere las evaluaciones de la estabilidad a largo plazo simulada de una composición potencial 100 veces. Esto significa que evaluar 16 millones de estructuras, que habría llevado meses, se puede hacer en solo unas horas.
Al permitir que los científicos examinen más estructuras en menos tiempo, el microservicio NIM podría impulsar la investigación sobre materiales para su uso en baterías solares y eléctricas, contribuyendo así a la transición hacia la energía renovable. NVIDIA también planea lanzar microservicios NIM que puedan usarse para simular la capacidad de fabricación de nuevos materiales, determinando cómo podrían ser llevados de tubos de ensayo al mundo real en forma de baterías, paneles solares, fertilizantes, pesticidas y otros productos esenciales que pueden contribuir a un planeta más saludable y verde.
SES AI, un desarrollador líder de baterías de litio-metal, está utilizando el microservicio ALCHEMI NIM con el modelo AIMNet2 para acelerar la identificación de materiales de electrolito usados en vehículos eléctricos. «SES AI está dedicado a avanzar en la tecnología de baterías de litio a través del descubrimiento de materiales acelerado por IA, utilizando nuestro Proyecto Universo Molecular para explorar e identificar candidatos prometedores para el descubrimiento de electrolitos de litio,» afirmó Qichao Hu, CEO de SES AI. «Usar el microservicio ALCHEMI NIM con AIMNet2 podría mejorar drásticamente nuestra capacidad para mapear propiedades moleculares, reduciendo significativamente el tiempo y los costos, y acelerando la innovación».
SES AI mapeó recientemente 100,000 moléculas en medio día, con el potencial de lograr esto en menos de una hora utilizando ALCHEMI. Esto indica cómo el microservicio está preparado para tener un impacto transformador en la eficiencia de la evaluación de materiales. De cara al futuro, SES AI tiene como objetivo mapear las propiedades de hasta 10 mil millones de moléculas en un par de años, empujando los límites del descubrimiento de alto rendimiento impulsado por IA.
El nuevo microservicio estará pronto disponible para que los investigadores lo prueben de forma gratuita a través del catálogo de NVIDIA NGC. También se podrá descargar desde build.nvidia.com, y el microservicio NIM de calidad de producción se ofrecerá a través de la plataforma de software NVIDIA AI Enterprise.
