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Microsoft y el Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico aceleran descubrimiento de materiales de batería

Microsoft y el Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico colaboran para acelerar el descubrimiento de materiales de batería utilizando la computación cuántica

Microsoft ha anunciado hoy que ha trabajado con el Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico (PNNL, por sus siglas en inglés) del Departamento de Energía de los Estados Unidos para utilizar su servicio Azure Quantum Elements y reducir millones de posibles nuevos materiales de batería a solo unos pocos, uno de los cuales se encuentra ahora en la etapa de prototipo.

No se utilizó una computadora cuántica en este proyecto

Antes de emocionarnos demasiado por la parte "cuántica" de "Azure Quantum Elements" (y ¿por qué no lo haríamos?, después de todo, está en el nombre), debemos aclarar esto primero: no se utilizó una computadora cuántica en este proyecto. Azure Quantum Elements, que se lanzó el verano pasado, combina inteligencia artificial y técnicas tradicionales de computación de alto rendimiento (HPC) en lo que es básicamente un banco de trabajo para la computación científica, con la promesa de proporcionar acceso a la supercomputadora cuántica de Microsoft en el futuro. Aunque no se utilizaron qubits en este proyecto actual, la idea general aquí es reunir todas estas tecnologías a lo largo del tiempo.

Krysta Svore, quien lidera Microsoft Quantum, me dijo que la idea general aquí era ver hasta dónde podía llegar el equipo con lo que está disponible actualmente en Azure Quantum Elements (AQE), y especialmente con el acelerador de inteligencia artificial. Utilizando AQE, los investigadores del PNNL examinaron 32 millones de materiales inorgánicos para llegar a 18 candidatos para su proyecto de batería. Primero, los equipos utilizaron los modelos de inteligencia artificial de AQE para reducir el grupo a aproximadamente 500,000 candidatos. Después, los investigadores utilizaron técnicas de HPC existentes para identificar esos 18 candidatos prometedores en los que enfocarse. Típicamente, llevaría años pasar por este proceso y construir una batería de prototipo. Utilizando AQE, los investigadores pudieron hacer esto en 18 meses.

La colaboración entre la inteligencia artificial y los científicos humanos acelera el descubrimiento científico

"La intersección de la inteligencia artificial, la nube y la computación de alto rendimiento, junto con los científicos humanos, creemos que es clave para acelerar el camino hacia resultados científicos significativos", dijo Tony Peurrung, Director Adjunto de Ciencia y Tecnología de PNNL. "Nuestra colaboración con Microsoft tiene como objetivo hacer que la inteligencia artificial sea accesible para los científicos. Vemos el potencial de que la inteligencia artificial descubra un material o enfoque inesperado o no convencional, pero que merezca investigarse. Este es un primer paso en lo que promete ser un viaje interesante para acelerar el ritmo del descubrimiento científico".

Las expectativas de Microsoft para construir una supercomputadora cuántica en 10 años

Muchos defensores de la computación cuántica esperan que sus máquinas destaquen en la resolución de problemas de química y ciencia de materiales. Y aunque la comunidad de la computación cuántica continúa avanzando constantemente en el estado del arte, todavía estamos al menos a unos pocos años de ver una computadora cuántica que sea realmente útil. Después de todo, actualmente nos encontramos en la era cuántica de escala intermedia ruidosa (NISQ, por sus siglas en inglés). Svore, como era de esperar, se mantiene optimista de que Microsoft podrá cumplir su plan de construir una supercomputadora cuántica que utilice sus qubits basados en Majorana, en la próxima década.

Por ahora, aunque obviamente hay ciencia real involucrada, es difícil no ver esto como un poco de ejercicio de relaciones públicas, dada la distancia que todavía nos separa de incorporar la computación cuántica en el proceso.


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