La capacidad de desarrollar y comercializar nuevos materiales de manera cada vez más rápida es un objetivo evidente. Sigue habiendo innumerables desarrollos que mejoran la I+D en química y ciencia de materiales, pero quizás ninguno represente el mismo cambio de paradigma que ofrece la informática de materiales. Los principales actores del sector se están dando cuenta de esto a medida que madura la tecnología. Pasar por alto esta transición podría resultar costoso.
La informática de materiales (MI) se basa en el uso de infraestructuras de datos y el aprovechamiento de soluciones de aprendizaje automático para el diseño de nuevos materiales, el descubrimiento de materiales para una aplicación determinada y la optimización de la forma en la que se transforman. La MI puede acelerar el rumbo “hacia adelante” de la innovación (las propiedades se implantan para un material de entrada), pero la solución ideal es habilitar el sentido “inverso” (los materiales se diseñan con las propiedades deseadas).
IDTechEx ha publicado su último informe sobre el tema, “Informática de Materiales 2022-2032”. Este informe experto sobre el tema brinda al lector una evaluación detallada de esta área, incluyendo perfiles de empresa basados en entrevistas, análisis de tecnología crítica, hoja de ruta de la adopción, evaluaciones de modelos de negocios y estudios de caso de aplicaciones granulares. IDTechEx tiene un amplio conocimiento sobre los relevantes campos de almacenamiento de energía, fabricación aditiva, electrónica orgánica, nanomateriales y tecnología verde a la hora de explorar la importancia de estos desarrollos.
Pese al hype, esto no es sencillo y aún se encuentra en una etapa incipiente. En muchos casos, la infraestructura de datos no es completa y los algoritmos MI suelen ser demasiado inmaduros para los datos experimentales. El reto no es el mismo que en otras áreas impulsadas por la inteligencia artificial (como los automóviles autónomos o las redes sociales); los participantes a menudo se enfrentan a datos escasos, de alta dimensión, sesgados y ruidosos; aprovechar el conocimiento es una parte esencial en la mayoría de los enfoques.
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