La IA avanzada ofrece "nuevas pistas" sobre cómo se construyen los minerales en la naturaleza

Un nuevo estudio liderado por el investigador del centro CIC nanoGUNE de San Sebastián, Pablo Piaggi, ofrece, gracias a la inteligencia artificial avanzada, "nuevas pistas" sobre cómo se forman los minerales en la naturaleza.

Esta investigación publicada en el número especial Machine Learning in Chemistry de Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) demuestra que los modelos de aprendizaje automático -sistemas de IA que aprenden de datos- pueden "simular complejas reacciones químicas esenciales para comprender la biomineralización y la secuenciación de carbono, un mecanismo clave para mitigar el cambio climático", según han explicado fuentes del CIC nanoGUNE en un comunicado.

Este estudio está centrado en el carbonato cálcico, un mineral presente en conchas marinas, corales y formaciones geológicas que también juega un papel crítico en la captura de CO2 atmosférico.

Piaggi y su equipo se valieron de nuevos avances en inteligencia artificial y han desarrollado un modelo de aprendizaje automático basado en mecánica cuántica de primeros principios. "Además de mejorar la precisión, abordar la cuestión mediante la IA también permite desvelar detalles ocultos hasta el momento como, por ejemplo, cómo la pérdida de un protón está mediada por la asociación de los iones", han apuntado las mismas fuentes.