Toyota aplica la inteligencia artificial para encontrar nuevos materiales

El Toyota Research Institute (TRI) emprenderá una colaboración con centros investigadores, universidades y empresas para avanzar en el campo de la ciencia de materiales, con sobre diferentes líneas de investigación que se valgan de la inteligencia artificial para ayudar a acelerar el diseño y descubrimiento de nuevos materiales.

El programa estará destinado a ayudar a revolucionar la ciencia de materiales e identificar nuevos materiales avanzados para baterías y catalizadores de pilas de combustible que puedan impulsar los vehículos del futuro, sin emisiones y con un balance neutro de carbono.

Los primeros proyectos de investigación comprenden colaboraciones con la Universidad de Stanford, el Massachusetts Institute of Technology (MIT), la Universidad de Michigan, la Universidad de Buffalo, la Universidad de Connecticut y la empresa de ciencia de materiales Ilika, con sede en el Reino Unido.

El TRI mantiene además conversaciones con otros socios colaboradores.

Para respaldar esos objetivos, el TRI colaborará en los proyectos centrados en los siguientes ámbitos:

- El desarrollo de nuevos modelos y materiales para baterías y pilas de combustible

- Programas más extensos para explorar nuevos usos del aprendizaje automático, la inteligencia artificial y la informática de materiales para el diseño y desarrollo de nuevos materiales

- Nuevos sistemas automatizados de descubrimiento de materiales que integren simulación, aprendizaje automático, inteligencia artificial y/o robótica.

El Director Científico del TRI, Eric Krotkov, explica: “Toyota es consciente de que la inteligencia artificial es una tecnología básica esencial que se puede aprovechar en un amplio abanico de sectores, y estamos orgullosos de utilizarla para estirar los límites de la ciencia de materiales. El mayor ritmo de descubrimiento de materiales ayudará a sentar las bases para un futuro de energía limpia, y nos acercará aún más a hacer realidad la visión de Toyota de reducir las emisiones medias globales de CO2 de vehículos nuevos en un 90% para 2050”.

Por su parte, el profesor de la Unidad de Stanford y director del centro SUNCAT, Jens Norskov, señala: “Se trata de una oportunidad fantástica para avanzar sustancialmente en el uso de bases de datos y métodos de aprendizaje automático para el descubrimiento de materiales. La colaboración combina teoría, computación y experimentación en un esfuerzo concertado sin precedentes. Nos hacen especial ilusión las perspectivas de adoptar un enfoque vanguardista ante el desarrollo de catalizadores para pilas de combustible”.

La aceleración de descubrimientos en la ciencia de materiales representa una de las cuatro áreas de especial atención para el TRI, constituido en 2015 con la misión adicional de potenciar la seguridad de los automóviles con tecnologías automatizadas, incrementar el acceso a la movilidad para quienes de otro modo no pueden conducir y ayudar a transferir las tecnologías de movilidad exterior en productos para movilidad interior.