El profesor asociado de MIT, Rafael Gómez-Bombarelli, ha dedicado más de una década a la aplicación de la inteligencia artificial en la creación de nuevos materiales. Con el avance de esta tecnología, sus aspiraciones se han expandido significativamente.
En la actualidad, este profesor recién nombrado en el campo de la ciencia e ingeniería de materiales está convencido de que la inteligencia artificial está a punto de transformar la ciencia como nunca antes se había visto. Su labor en MIT y otros lugares se centra en acelerar este futuro prometedor.
Un nuevo punto de inflexión en la ciencia
“Estamos en un segundo punto de inflexión”, afirma Gómez-Bombarelli. “El primero ocurrió alrededor de 2015 con la primera ola del aprendizaje por representación, la IA generativa y los datos de alto rendimiento en ciertas áreas científicas. Esas son algunas de las técnicas que introduje en mi laboratorio en MIT. Ahora creo que estamos en un segundo punto de inflexión, combinando el lenguaje y fusionando múltiples modalidades para lograr una inteligencia científica general. Vamos a contar con todas las clases de modelos y leyes de escalado necesarias para razonar sobre el lenguaje, las estructuras materiales y las recetas de síntesis.”
La investigación del profesor combina simulaciones basadas en física con enfoques como el aprendizaje automático y la IA generativa para descubrir nuevos materiales con aplicaciones prometedoras en el mundo real. Su trabajo ha dado lugar a innovaciones en baterías, catalizadores, plásticos y diodos emisores de luz orgánicos (OLED). Además, ha cofundado varias empresas y ha formado parte de juntas asesores científicas para startups que aplican IA a la descubrimiento farmacéutico, robótica y más. Su última empresa, Lila Sciences, se dedica a construir una plataforma científica superinteligente para las industrias de ciencias biológicas, químicas y ciencia de materiales.
Del experimento a la simulación
Gómez-Bombarelli creció en España y desde temprana edad mostró interés por las ciencias físicas. En 2001 ganó una competición nacional de química, lo que lo llevó a seguir una carrera académica centrada en esta disciplina, estudiando su licenciatura en la Universidad de Salamanca. Posteriormente, continuó allí para obtener su doctorado investigando sobre los efectos dañinos químicos del ADN.
“Mi doctorado comenzó siendo experimental, pero a mitad del camino me picó el gusanillo de la simulación y la informática,” recuerda. “Empecé a simular las mismas reacciones químicas que medía en el laboratorio. Me gusta cómo la programación organiza tu mente; me parecía una forma natural de estructurar el pensamiento.”
Después, se trasladó a Escocia para un puesto postdoctoral donde estudió efectos cuánticos en biología. Durante esa etapa conoció a Alán Aspuru-Guzik, un profesor de química en Harvard, quien lo invitó a unirse a su equipo para otro postdoctorado en 2014.
Pionero en IA generativa para química
“Fui uno de los primeros en utilizar IA generativa para química en 2016 y formé parte del primer equipo que empleó redes neuronales para comprender moléculas en 2015,” explica Gómez-Bombarelli. “Eran los inicios del aprendizaje profundo aplicado a la ciencia.”
A medida que avanzaba su carrera, trabajó para eliminar partes manuales dentro de las simulaciones moleculares con el fin de realizar experimentos más eficientes. Junto con sus colaboradores, llevaron a cabo cientos de miles de cálculos sobre diversos materiales, descubriendo cientos que resultaron prometedores para pruebas posteriores.
Tras dos años trabajando en el laboratorio junto a Aspuru-Guzik, fundaron una empresa dedicada al cálculo generalizado de materiales que eventualmente se enfocó en producir diodos emisores de luz orgánicos. Gómez-Bombarelli se dedicó completamente a esta compañía y considera que fue uno de los mayores desafíos profesionales que ha enfrentado.
Ciencia acelerada mediante inteligencia artificial
A medida que crece el entusiasmo por la inteligencia artificial, Gómez-Bombarelli ha observado cómo este campo ha madurado. Compañías como Meta, Microsoft y DeepMind están realizando simulaciones basadas en física similares a las que él exploraba desde 2016. Recientemente, el Departamento de Energía estadounidense lanzó la Misión Génesis con el objetivo de acelerar descubrimientos científicos mediante IA.
“La IA aplicada a simulaciones ha pasado de ser algo potencialmente viable a convertirse en un consenso científico,” afirma Gómez-Bombarelli.
A lo largo del tiempo transcurrido desde su llegada al MIT hace nueve años, su laboratorio se ha centrado en cómo la composición, estructura y reactividad atómica impactan el rendimiento material. A través del uso intensivo de simulaciones ha creado nuevos materiales e impulsado herramientas que integran aprendizaje profundo con modelado basado en física.
“Las simulaciones basadas en física mejoran los algoritmos e IA cuanto más datos les proporcionas,” concluye Gómez-Bombarelli.
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