En los laboratorios globales de IBM Research exploran todos los años cómo las tendencias generales de la industria pueden ser nutridas por tecnologías disruptivas y este año sus predicciones buscan acelerar el descubrimiento de nuevos materiales para permitir un futuro que pueda ser más sostenible.
No es que el ‘big blue’ se vaya a dedicar a fabricar materiales, pero si están interesados en que sus tecnologías de inteligencia artificial y computación cuántica contribuyan en el hallazgo de nuevos materiales o en la optimización de algunos existentes y así se puedan encontrar soluciones a diferentes problemas del planeta.
Una de sus inquietudes apunta a capturar el CO2 del aire y convertirlo en algo útil al poder reutilizarlo y así desacelerar el cambio climático. De igual forma están obsesionados con la idea de que en cinco años podamos replicar la capacidad de la naturaleza para convertir el nitrógeno del suelo en fertilizante rico en nitratos, y reducir así, el impacto ambiental de los fertilizantes. Eso sería clave para reducir el hambre en el mundo.
Otro desafío es que en cinco años podamos descubrir nuevos materiales para fabricar semiconductores y baterías que sean más seguras y capaces de soportar una red de energía renovable y un transporte más sostenible y, por ende, más amigable con el medio ambiente.
En el campo de la salud se debe aprender a combatir virus nuevos al combinar Inteligencia artificial para el análisis de datos, y así diseñar nuevos medicamentos y tratamientos y de esta manera anticiparse a virus globales potencialmente mortales.
Con el uso de tecnologías como la inteligencia artificial, la nube híbrida abierta y computación cuántica en conjunto con la computación tradicional actual más moderna lo que normalmente necesitaría entre 10 años y más de 100 millones de dólares en investigación y desarrollo podría reducirse al 90% en tiempos y en costos.
¿Pero cómo funciona esto?
Lo que se busca es que la inteligencia artificial consolide todo el conocimiento de la humanidad sobre un tema específico, digamos, un desafío global que se quiera abordar. Luego, los supercomputadores y, eventualmente, las simulaciones cuánticas, cubrirían nuestras brechas de conocimiento. Al utilizar datos del pasado capturados por Inteligencia Artificial, crearíamos modelos para generar hipótesis sobre los nuevos materiales necesarios para afrontar ese desafío. Finalmente, llegará el punto en que automaticemos la fabricación y la prueba de esos materiales con la ayuda de tecnologías en la nube.
Ha llegado el momento de consolidar todo el conocimiento de la humanidad sobre un tema específico, usar computación cuántica con inteligencia artificial, generar modelos de manera colaborativa y así alejarnos de la suerte para entrar en el territorio de la confianza calculada… Este episodio del podcast y columna en Vanguardia se ha basado en el blog de Alessandro Curioni, IBM Fellow y Vicepresidente de IBM Research Europa y África, en conjunto con Kathryn Guarini, COO de IBM Research y Vicepresidenta de IBM Impact Science.
Nota: Columna publicada originalmente en Vanguardia el 15 de octubre de 2020.
En el podcast a continuación puede oír la columna con comentarios que amplían la opinión: