carolina obispo
08 de octubre de 2024 18:36
Los modelos básicos de IA de Microsoft, como MatterGen y Aurora, están mejorando la investigación científica al acelerar el descubrimiento de materiales y mejorar las predicciones meteorológicas.
Microsoft es pionero en el uso de «modelos básicos» para revolucionar la investigación científica, según Microsoft News. Estos modelos de IA a gran escala se están aplicando en diversos campos científicos para mejorar el descubrimiento y la eficiencia.
Avanzando en el descubrimiento de materiales con MatterGen
MatterGen, una iniciativa de Microsoft Research, está a la vanguardia de la innovación en ciencia de materiales. Este modelo impulsado por IA genera nuevos materiales potenciales al adherirse a condiciones de diseño específicas, lo que reduce drásticamente el tiempo y el esfuerzo tradicionalmente requeridos en el descubrimiento de materiales. Tian Xie, director principal de investigación de Microsoft Research, enfatiza la capacidad del modelo para plantear hipótesis sobre materiales superiores, lo que marca un salto significativo con respecto a metodologías anteriores.
El modelo aprovecha una arquitectura de difusión, similar a las utilizadas en la creación de imágenes, para generar estructuras moleculares. Al emplear cálculos de mecánica cuántica, MatterGen crea un conjunto de datos sólido para el entrenamiento, lo que genera un modelo que es significativamente más eficiente que los métodos convencionales.
Simulación de comportamientos materiales con MatterSim
Como complemento a MatterGen, MatterSim predice el comportamiento de materiales recién creados. A diferencia de su contraparte, MatterSim funciona como un emulador, centrándose en el comportamiento molecular en diferentes condiciones. Utilizando la arquitectura Graphormer, este modelo proporciona a los científicos información sobre las interacciones atómicas, mejorando la precisión de las predicciones de las propiedades de los materiales.
Según Ziheng Lu, investigador principal de Microsoft Research, el enfoque de aprendizaje activo de MatterSim le permite refinar sus predicciones continuamente, logrando una precisión sin precedentes en los pronósticos del comportamiento de los materiales.
Revolucionando el pronóstico del tiempo con Aurora
Aurora, otro modelo básico de IA de Microsoft, transforma las predicciones atmosféricas integrando vastos conjuntos de datos de diversas fuentes. Paris Perdikaris, director principal de investigación, destaca la capacidad de Aurora para sintetizar datos a partir de modelos basados en la física y observaciones del mundo real, ofreciendo una previsión meteorológica más precisa y computacionalmente eficiente.
La capacidad del modelo para predecir las condiciones atmosféricas, incluidos los niveles de contaminación, subraya su versatilidad y potencial para superar los modelos computacionales tradicionales tanto en velocidad como en precisión.
Implicaciones más amplias para la investigación científica
Los modelos básicos de IA de Microsoft están destinados a democratizar la exploración científica, haciendo que la ciencia compleja sea accesible a un público más amplio. Al proporcionar herramientas avanzadas para la investigación atmosférica y de materiales, estos modelos no solo facilitan el estudio académico sino que también tienen potencial comercial en diversas industrias.
La integración de la IA en la investigación científica presagia una nueva era de descubrimientos acelerados, que promete rápidos avances en campos como la medicina y la ciencia de materiales. A través de iniciativas como MatterGen, MatterSim y Aurora, Microsoft continúa superando los límites de lo que la IA puede lograr en la comprensión y manipulación del mundo natural.
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