El debate sobre la IA a menudo se centra en los algoritmos, la capacidad de procesamiento o las enormes inversiones en nuevas plantas de fabricación de semiconductores y centros de datos a hiperescala. Pero debajo de cada uno de estos avances hay otra capa de innovación que los hace posibles: los materiales avanzados.
Cada nueva generación de tecnología de IA exige mayor potencia de procesamiento, más memoria, mayor eficiencia energética y una fiabilidad superior. Cada aumento del rendimiento informático incrementa las exigencias físicas impuestas a los sistemas que desarrollan y ejecutan la IA.
Lograr estos avances depende no solo de los avances en el diseño de chips y la arquitectura de sistemas, sino también de los avances en los materiales que les permiten funcionar en condiciones extremas.
A medida que la IA sigue forzando los límites físicos de los semiconductores y la infraestructura de los centros de datos, los materiales avanzados ya no se limitan a apoyar la innovación en este ámbito; están definiendo los límites de lo que es posible.
Rendimiento ante todo
Los materiales avanzados existen para resolver desafíos de rendimiento. A medida que la IA eleva el listón, estos desafíos se vuelven más exigentes.
Hoy en día, la fabricación de un chip semiconductor requiere miles de etapas de proceso rigurosamente controladas, prácticamente sin margen de error. Pequeñas variaciones de temperatura o inestabilidad química pueden generar defectos que reducen el rendimiento y aumentan los costes de fabricación. Con cada nueva generación de chips semiconductores, los fabricantes buscan materiales avanzados que puedan ofrecer una mayor pureza, una mayor resistencia química y al plasma, y una mejor estabilidad en condiciones operativas cada vez más duras.
Estos son desafíos de ingeniería conocidos que están siendo llevados a nuevos extremos. Y es aquí donde la innovación en materiales marca la diferencia, con avances continuos en polímeros, elastómeros, fluidos especiales y otros materiales avanzados que hacen posible cada nueva generación de tecnología.
Para las empresas de materiales, no se trata de reinventar la fabricación de semiconductores, sino de asegurar que los materiales que sustentan la industria sigan evolucionando a su par. Este mismo principio se aplica más allá de la planta de fabricación de semiconductores. A medida que las cargas de trabajo de la IA se vuelven más exigentes, la infraestructura física que las alimenta está evolucionando rápidamente.
El aumento de la densidad de computación está transformando el diseño de los centros de datos, impulsando la necesidad de una gestión térmica más sofisticada, arquitecturas de energía de mayor voltaje, mayor almacenamiento de datos y una transmisión de datos más rápida y fiable. Cada parte del sistema está bajo una mayor presión, desde la refrigeración y la gestión de energía hasta componentes electrónicos críticos, como conectores, condensadores y unidades de disco duro.
En Syensqo, nos basamos en nuestra experiencia en componentes electrónicos y eléctricos, así como en las perspectivas de otros mercados, para abordar estas necesidades emergentes.
Por ejemplo, a medida que los centros de datos evolucionan hacia arquitecturas de mayor voltaje y mayor densidad de potencia, muchos de los desafíos de materiales a los que nos enfrentamos reflejan fielmente los de los vehículos eléctricos. El saber hacer en la circulación de fluidos, proveniente de los sistemas de refrigeración de semiconductores y del sector de automoción, por ejemplo, puede adaptarse a diseños de refrigeración líquida directa para servidores de IA. Al transferir conocimientos entre distintos mercados, podemos acelerar nuevas soluciones de gestión de energía y térmica al tiempo que respaldamos la fiabilidad que requiere la infraestructura de IA de próxima generación.
Tanto si hablamos de la fabricación de semiconductores como de granjas de servidores a hiperescala, el desafío para las empresas de ciencia de materiales es el mismo: permitir un mayor rendimiento sin comprometer la fiabilidad.
Una nueva definición de lo que significa el rendimiento
Si bien el rendimiento sigue siendo la prioridad principal, la manera en que este se define está evolucionando.
Además de cumplir con los cada vez más exigentes requisitos técnicos de los semiconductores y centros de datos de próxima generación, ahora se espera que estos materiales se desarrollen y fabriquen de forma más responsable.
Los perfluoroelastómeros, por ejemplo, se utilizan para sellar equipos de fabricación de semiconductores. Estos materiales operan bajo temperaturas extremas, plasma agresivo y productos químicos altamente reactivos.
Para hacer el proceso más sostenible, en Syensqo, nuestra próxima generación de perfluoroelastómeros utiliza un proceso de fabricación libre de fluorosurfactantes. Nuestro objetivo era producir un material de mayor rendimiento, elaborado de un modo mejor, garantizando que los fabricantes ya no tengan que elegir entre un alto rendimiento y una forma más responsable de producir los materiales que lo posibilitan.
Este enfoque refleja una realidad más amplia en toda la industria.
Los nuevos materiales no se adoptan simplemente por ser nuevos. La cualificación puede llevar años, y los fabricantes solo realizan cambios cuando un material resuelve un auténtico desafío de ingeniería o permite una nueva tecnología.
El rendimiento sigue siendo el umbral de entrada. La diferencia hoy radica en que la definición de rendimiento se ha ampliado. El éxito depende cada vez más de ofrecer excelencia técnica a través de una fabricación más responsable desde el primer momento.
Acelerar el ritmo del descubrimiento
A medida que el listón del rendimiento se eleva, la forma en que innovamos debe evolucionar en consonancia.
El desarrollo de materiales avanzados ha implicado tradicionalmente un largo proceso de hipótesis, síntesis, pruebas e iteración. Si bien este proceso se mantiene inalterado, nuevas herramientas digitales están ayudando a los investigadores a avanzar más rápido en estos ciclos. Al ayudar a los investigadores a identificar los candidatos más prometedores con antelación, la IA puede reducir el número de experimentos físicos necesarios y acelerar las primeras etapas del descubrimiento de materiales.
La IA no está reemplazando la experiencia científica. Está ayudando a los científicos a aplicar esa experiencia de manera más eficaz, lo que les permite dedicar menos tiempo a buscar respuestas y más tiempo a resolver los retos más complejos de la industria.
En Syensqo, estamos poniendo en práctica este enfoque mediante el uso de varias herramientas de IA, entre ellas la plataforma Microsoft Discovery, que están ayudando a los investigadores a identificar y evaluar candidatos moleculares prometedores para fluidos de transferencia de calor de próxima generación, utilizados en la fabricación de semiconductores y centros de datos.
La IA ayuda a nuestros investigadores a identificar y evaluar rápidamente candidatos moleculares prometedores en función de las propiedades que se desean conseguir. Esto nos permite centrar el trabajo de laboratorio allí donde tiene el mayor potencial para generar resultados, acelerando el descubrimiento y reduciendo el tiempo necesario para convertir materiales prometedores en soluciones que los clientes puedan certificar e implementar.
El camino desde el descubrimiento en laboratorio hasta un material certificado siempre requerirá experiencia científica, pruebas rigurosas y una estrecha colaboración con los clientes. Pero al acelerar las primeras fases del descubrimiento, la IA puede ayudar a la innovación en materiales a seguir el ritmo de las necesidades cambiantes de industrias como los semiconductores, la electrónica y los centros de datos.
El progreso se gana
El futuro de la inteligencia artificial dependerá de mejores algoritmos, chips más potentes y una infraestructura de computación más extensa. Pero mantener ese progreso también requerirá avances en los materiales que hacen posibles esas tecnologías.
Ya sea en la fabricación de semiconductores o en la infraestructura de IA, el progreso se consigue. Cada nueva generación de tecnologías eleva el listón, y cada nuevo material debe demostrar que puede ofrecer el rendimiento, la fiabilidad y la eficiencia necesarios antes de ganarse su lugar.
Para las empresas de materiales, eso sigue siendo tanto el desafío como la oportunidad.
Este contenido fue producido por Syensqo. No fue escrito por la redacción de MIT Technology Review.