A juzgar por los titulares y las publicaciones en las redes sociales de los últimos años, uno podría suponer razonablemente que la IA arreglará la red eléctrica, curará las enfermedades del mundo y terminará mis compras navideñas por mí. Pero tal vez haya mucho revuelo flotando por ahí.
Esta semana publicamos un nuevo paquete llamado Corrección de exageración. La colección de historias analiza cómo el mundo está empezando a reconocer la realidad de lo que la IA puede hacer, y lo que es simplemente una tontería.
Una de mis historias favoritas de ese paquete proviene de mi colega David Rotman, quien tomó Una mirada detenida a la IA para la investigación de materiales.. La IA podría transformar el proceso de descubrimiento de nuevos materiales, una innovación que podría ser especialmente útil en el mundo de la tecnología climática, que necesita nuevas baterías, semiconductores, imanes y más.
Pero el campo aún necesita demostrar que puede producir materiales que sean realmente novedosos y útiles. ¿Puede la IA realmente potenciar la investigación de materiales? ¿Cómo podría verse eso?
Para los investigadores que esperan encontrar nuevas formas de impulsar el mundo (o curar enfermedades o lograr otros objetivos importantes), un nuevo material podría cambiarlo todo.
El problema es que inventar materiales es difícil y lento. Basta con mirar el plástico: el primer plástico totalmente sintético se inventó en 1907, pero las empresas tardaron aproximadamente hasta la década de 1950 en producir la amplia gama que conocemos hoy. (Y, por supuesto, aunque es increíblemente útil, el plástico también causa muchas complicaciones a la sociedad).
En las últimas décadas, la ciencia de los materiales ha fracasado un poco: David ha estado cubriendo este campo durante casi 40 años y, como él dice, ha habido sólo unos pocos avances comerciales importantes en ese tiempo. (Las baterías de iones de litio son una).
¿Podría la IA cambiarlo todo? La perspectiva es tentadora y las empresas se apresuran a probarla.
Lila Sciences, con sede en Cambridge, Massachusetts, está trabajando en el uso de modelos de inteligencia artificial para descubrir nuevos materiales. La empresa no sólo puede entrenar un modelo de IA con la última literatura científica, sino también conectarlo a un laboratorio automatizado, para que pueda aprender de los datos experimentales. El objetivo es acelerar el proceso iterativo de inventar y probar nuevos materiales y analizar la investigación de maneras que los humanos podrían pasar por alto.
En un evento de MIT Technology Review a principios de este año, escuché a David entrevistar a Rafael Gómez-Bombarelli, uno de los cofundadores de Lila. Al describir en qué está trabajando la empresa, Gómez-Bombarelli reconoció que el descubrimiento de materiales de IA aún no ha experimentado un gran avance. Todavía.
Gómez-Bombarelli describió cómo los modelos que Lila ha entrenado brindan conocimientos que son “tan profundos o más profundos que los que tendrían los científicos de nuestro dominio”. En el futuro, la IA podría “pensar” de maneras que se aparten de cómo los científicos humanos abordan un problema, añadió: “Será necesario traducir el razonamiento científico de la IA a la forma en que pensamos sobre el mundo”.
Es emocionante ver este tipo de optimismo en la investigación de materiales, pero todavía queda un camino largo y sinuoso antes de que podamos decir de manera satisfactoria que la IA ha transformado este campo. Una dificultad importante es que una cosa es aceptar sugerencias de un modelo sobre nuevos métodos experimentales o nuevas estructuras potenciales. Otra muy distinta es crear un material y demostrar que es novedoso y útil.
Quizás recuerdes que hace un par de años, DeepMind de Google anunciado había utilizado IA para predecir las estructuras de “millones de nuevos materiales” y había fabricado cientos de ellos en el laboratorio.
Pero como señala David en su historia, después de ese anuncio, algunos científicos de materiales señaló que algunos de los materiales supuestamente novedosos eran básicamente versiones ligeramente diferentes de los conocidos. Otros ni siquiera podrían existir físicamente en condiciones normales (las simulaciones se realizaron a temperaturas ultrabajas, donde los átomos no se mueven mucho).
Es posible que la IA pueda dar al descubrimiento de materiales un impulso muy necesario y marcar el comienzo de una nueva era que traerá superconductores, baterías e imanes que nunca antes habíamos visto. Pero por ahora, lo llamo exageración.
Este artículo es de The Spark, el boletín semanal sobre el clima del MIT Technology Review. Para recibirlo en tu bandeja de entrada todos los miércoles, regístrate aquí.
Publicado originalmente en technologyreview.com el 18 de diciembre de 2025.
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