Los materiales determinan qué pueden construir las industrias, cómo funcionan los productos y cómo progresan las sociedades. Sin embargo, llevar un material prometedor desde la fase conceptual hasta su aplicación industrial sigue siendo un proceso lento, costoso e incierto.

Hoy en día, los avances en modelado computacional, inteligencia artificial, experimentación física y computación cuántica están abriendo nuevas posibilidades. Sin embargo, la tecnología por sí sola no transformará el descubrimiento de materiales.

Muchos flujos de trabajo de I+D todavía tratan la computación, la síntesis, la caracterización, el procesamiento y el escalado como etapas independientes. En realidad, cada una de ellas influye en las demás. El próximo gran avance surgirá de conectar estas capacidades en flujos de trabajo integrados, diseñados en torno al rendimiento en condiciones reales, la viabilidad de fabricación y los resultados industriales.

Nuestra perspectiva

En el Quantum Lab de Capgemini, consideramos que la ciencia de materiales se acerca a un punto de inflexión. Es poco probable que el próximo gran avance provenga de una única tecnología; más bien surgirá de la convergencia de la inteligencia artificial, la simulación computacional, la experimentación física y la computación cuántica.

En conjunto, estas capacidades pueden ayudar a los investigadores a explorar vastos espacios de materiales, identificar candidatos prometedores, cuantificar la incertidumbre y validar el rendimiento en condiciones reales. Este enfoque integrado permite, además, incorporar desde etapas mucho más tempranas del proceso de descubrimiento factores como la viabilidad de fabricación, la degradación, las limitaciones de la cadena de suministro y los requisitos normativos.

El futuro pertenece a aquellas organizaciones que rediseñen sus flujos de trabajo de I+D en consonancia con esta realidad.

De métodos aislados a la colaboración transdisciplinaria

Las nuevas tecnologías ya están transformando aspectos concretos de la investigación de materiales. Sin embargo, su mayor valor reside en la forma en que operan conjuntamente.

La inteligencia artificial permite identificar patrones en conjuntos de datos complejos y proponer nuevos materiales candidatos. La simulación permite predecir el comportamiento bajo diversas condiciones y escalas. La experimentación física sirve para validar predicciones, detectar modos de fallo imprevistos y perfeccionar modelos futuros. La computación cuántica podría aportar información valiosa sobre problemas específicos que siguen resultando difíciles de abordar mediante enfoques convencionales.

La oportunidad radica en establecer un ciclo de descubrimiento continuo en el que los datos, la teoría, la simulación y la experimentación se refuercen mutuamente. Esta transformación puede ayudar a las organizaciones a ir más allá de los resultados prometedores obtenidos en el laboratorio y desarrollar materiales que sean robustos, viables desde el punto de vista de la fabricación y económicamente rentables.

Lo que aprenderás desde este punto de vista

Este documento invita a las organizaciones a considerar varias dimensiones importantes de la próxima fase del descubrimiento de materiales, tales como:

  • Por qué los materiales prometedores a menudo no llegan a la aplicación industrial
  • Cómo reestructurar los flujos de trabajo de I+D
  • Dónde invertir en infraestructura computacional especializada
  • Cómo crear consorcios precompetitivos
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Por qué es importante

El descubrimiento de materiales interconectado puede ayudar a las organizaciones a identificar candidatos prometedores con mayor confianza, abordar la viabilidad de fabricación y las limitaciones del mundo real en etapas tempranas, y reducir el riesgo de costosos fallos en fases avanzadas. Asimismo, permite concentrar los experimentos y los recursos computacionales donde aporten mayor valor, mejorar la transferencia de conocimientos entre disciplinas e instituciones, y crear flujos de trabajo de I+D más adaptables y orientados a resultados.

Más allá de acelerar el descubrimiento, el resultado es una ruta más inteligente que va desde la predicción hasta la producción.

Haciendo realidad el descubrimiento interconectado: este análisis ilustra cómo la convergencia de tecnologías podría abordar desafíos complejos en diversos sectores:

  • Aeroespacial y defensa: predecir la corrosión de las aeronaves antes de que comience.
    Los métodos cuánticos pueden mejorar el modelado de interacciones químicas críticas, la simulación puede evaluar sus consecuencias de ingeniería, la IA puede explorar materiales candidatos y los ensayos físicos pueden validar el rendimiento en condiciones reales.
  • Ciencias de la vida: identificación más temprana de la toxicidad de los fármacos
    La simulación puede modelar el comportamiento biológico, la computación cuántica puede mejorar cálculos moleculares específicos, la IA puede identificar patrones y riesgos potenciales, y los ensayos físicos pueden validar los resultados a múltiples escalas.
  • Energía y servicios públicos: descubrimiento de nuevos materiales para sistemas energéticos de emisiones netas cero
    La IA y la simulación pueden explorar posibles candidatos, el análisis de incertidumbre puede identificar dónde se requiere mayor precisión, y los métodos clásicos o cuánticos pueden centrarse en las opciones más prometedoras antes de la validación física.

Conclusión clave

Es poco probable que el próximo avance en el descubrimiento de materiales provenga de una sola tecnología. Provendrá de conectar de manera más efectiva las capacidades existentes. La IA, la simulación, la experimentación y la computación cuántica son poderosas individualmente. Su convergencia crea un motor de descubrimiento sin precedentes. El futuro pertenece a las organizaciones que ajustan sus flujos de trabajo en consecuencia.