Una inteligencia artificial tarda solo 2 horas en diseñar la tabla periódica

La IA que tarda solo 2 horas en diseñar la tabla periódica y va a cambiarlo todo

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La tabla periódica es uno de los mayores descubrimientos de la humanidad. Descubría una estructura y ordenación en la naturaleza a escala atómica. Aunque planteaba otras preguntas, explicaba el comportamiento macroscópico y cómo funcionaba la química. La empezamos a construir hacia 1780, pero una inteligencia artificial ha tardado apenas dos horas en recrear la tabla periódica.

Lo asegura la Universidad de Stanford en un comunicado en el que mencionan que el objetivo final es “encontrar nuevas leyes de la naturaleza”. Son palabras ambiciosas, pero el proyecto resulta asequible. La potencia de cálculo y redes neuronales han superado en algunos ámbitos las capacidades humanas con mucha diferencia. Nos preguntamos dónde estará la próxima tabla periódica.

¿Por qué esta inteligencia artificial es importante?

Atom2Vec es una máquina bastante inteligente. Aprendió por su cuenta a diferenciar entre varios elementos después de analizar una lista de nombres de compuestos químicos: H2O, NH3, CH4, Cu(NO3)2, CH3OCH3

En este sentido, es cierto que tuvo una enorme ventaja con respecto a los químicos de siglos anteriores. Ellos tuvieron que separar cada elemento en el laboratorio, y lo del nombre estandarizado vino después. Pero es reseñable cómo usando IA de lenguaje natural puede reconstruirse la tabla periódica. Una persona podría tardar años, si es que consigue descifrar su significado.

No es fácil. La tabla está ordenada de un modo clave para su comprensión. Cada columna indica un electrón libre más que la columna anterior. Cada fila, una capa más de electrones debidamente cumplimentada. Lo comentamos en su momento para explicar el dorado del oro. Completar la tabla periódica, ir llenando huecos, fue fácil. Lo complicado fue imaginar la estructura.

De hecho, muchos elementos se descubrieron porque los químicos veían espacios vacíos en la tabla. “Aquí falta algo”, pensaban, y se ponían a buscar la línea espectral, la huella visible y palpable de un nuevo tipo de elemento.

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Líneas espectrales del hidrógeno, mercurio y neón. Indican la energía liberada por los electrones de su última capa. Cada patrón es único por elemento. Inconfundible, como una huella dactilar. | Fuente: IAA-CSIC

Como dice Shoucheng Zhang, líder del estudio que ha diseñado esta inteligencia artificial, “queríamos saber si una IA puede ser lo suficientemente inteligente como para descubrir la estructura de la tabla periódica por sí misma, y hemos demostrado que sí”.

No solo ha extraído los elementos de los compuestos y construido la tabla periódica. También ha demostrado las propiedades de cada elemento para poder ordenarlos. Ha descubierto los mecanismos químicos que conocíamos a finales de los 90 del siglo pasado. ¡En dos horas!

La inteligencia artificial podrá simular nuevos compuestos

La utilidad de Atom2Vec va más allá del proceso de clasificación. Sin duda es muy importante tener las cosas ordenadas. Más si se trata de las partículas que forman el universo conocido. Era la meta principal de esta parte del proyecto. Pero dentro de poco podrá formular con éxito nuevos compuestos, así como el modo en que se comportarán al juntarlos con otros.

Es decir, costosas pruebas de laboratorio podrían abaratarse mucho. La versión 2.0 del algoritmo se usará en medicina. Concretamente a la hora de diseñar moléculas idóneas que ataquen células cancerígenas, un hito que se espera descubrir en este siglo. El cáncer siempre queda en el punto de mira.

Actualmente la industria farmacéutica tiene dos grandes trabas:

  • La burocracia, que afortunadamente evita el uso prematuro de fármacos no testados en tejidos y animales (generalmente ratones).
  • El enorme coste. Prácticamente no hay compuesto que no supere las seis o siete cifras (el millón de euros).

Estas dos barreras hacen complicado que un medicamento prospere, aunque hay matices. La investigadora Carmen Fernández, autora de ‘Cómo se fabrica un medicamento’, comentó en el podcastEl Método’ que la misma burocracia ayuda a crear una biblioteca de compuestos. Una gran base de datos de la que la IA podría ‘beber’ y descubrir patrones que los humanos no vemos. Que son muchos.

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Es algo así como si los humanos no viésemos los colores. De hecho, hay frecuencias de energía que no podemos percibir con los ojos. La inteligencia artificial nos ayudaría, en el símil, a ver en color. Y todos sabemos lo que algo así supuso en el ocio y entretenimiento. Imaginemos en medicina.

La inteligencia artificial Atom2Vec 2.0 podría atacar buena parte de la mordida presupuestaria de nuevos fármacos. Si entendemos bien cómo funcionan los compuestos y tenemos una gran biblioteca, podemos hacer simulaciones excepcionalmente precisas de qué funciona y qué no. Un primer filtrado.

¿Dónde está la siguiente tabla periódica?

La tabla periódica no es sino un convenio. Una manera ordenada y entendible para los humanos que nos facilita mucho comprender la química. Pero la química lleva 13.500 millones de años operando sin necesidad de filas y columnas. Es una herramienta de conocimiento. Una muleta.

Sobre ella nos hemos apoyado y hemos creado ramas como la medicina o la ciencia de nuevos materiales. Ha traído prosperidad, pero hay muchas más tablas escondidas. Algunos ejemplos:

  • El árbol de la vida es otra gran ‘tabla’ para que las personas entendamos la evolución. Es visual y ordenada. Es fácil seguir el rastro de una especie a través de una cronología de sus mutaciones.
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Una de las últimas propuestas del árbol de la vida. Visual para humanos | Fuente: A new view of the tree of life
  • La Teoría M es otra que habla sobre cómo clasificar partículas subatómicas y sus propiedades. También se ordena en filas y columnas, y gracias a ellas descubrimos el bosón de Higgs porque ‘faltaba’.
  • La clasificación de estrellas es un tipo de tabla que nos ayuda a entender por qué se comportan de forma diferente en base a su tamaño.
  • El estudio médico por géneros o edad nos ayuda a mejorar la eficiencia de los tratamientos en base a factores como grasa, hormonas o peso.

Están por todas partes, aunque muchas de ellas son artificiales. Todos los servicios de big data funcionan con estas tablas que ordenan datos y extraen información en forma de patrones. Por ejemplo, los patrones de movimiento de los ciudadanos para mejorar el transporte público, el precio de los hoteles y vuelos según la fecha, cómo navegamos por internet en redes sociales…

El futuro de los patrones e inteligencia artificial

Si Atom2Vec es interesante es porque trabaja sobre la estructura de la realidad. Los átomos y sus interacciones son universales. El conocimiento que se extraiga del experimento, también. El medicamento funcionará en España, Chile y Nueva Guinea con variaciones de éxito muy leves. Probablemente haya billones de combinaciones atómicas válidas. Sabemos tan poco de lo que nos rodea…

El movimiento de las placas tectónicas es ‘nuevo’. Los holobiontes como sistema animal-bacterias, también. Que hay una relación entre la atmósfera y el océano se admitió a finales del siglo pasado. Estamos rodeados de sistemas y probablemente no dejemos de descubrir otros nuevos, pero para ello hace falta observación y datos. Muchos muchos datos.

Los nuevos materiales que se descubran en simulaciones salvarán vidas. Materiales durables como el hormigón autorreparable. Dispositivos que duren más e incluso móviles biodegradables. La inteligencia artificial está dando los primeros pasos a resultados sorprendentes que cambiarán nuestra vida.

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Imágenes | iStock/welcomia, iStock/everythingpossible