.jpg)
El descobriment de nous materials és un dels camps on la intel·ligència artificial està generant un impacte més profund. Tradicionalment, trobar un compost amb propietats òptimes implica un cicle costós de proposta, síntesi i caracterització experimental. No obstant això, enfocaments com el disseny bayesià de materials amb porta substituta i embeddings estan revolucionant aquest procés en optimitzar l'ús de recursos computacionals. En lloc d'avaluar cada candidat amb mètodes costosos, s'introdueix un model substitut probabilístic —per exemple, un procés gaussià— que actua com a filtre intel·ligent entre el generador d'estructures i l'oracle de propietats. Aquesta estratègia permet prioritzar les mostres més prometedores, reduint dràsticament el nombre de crides a l'avaluador final sense sacrificar precisió.
Recerques recents demostren que, amb només un pressupost fix de quatre avaluacions per cicle, un sistema de classificació basat en el substitut iguala o supera el rendiment d'un ajust fi complet del model generatiu. A més, en utilitzar embeddings preentrenats com ORB combinats amb processos gaussians, s'aconsegueix una fiabilitat molt alta en l'ordenació d'estructures, assolint correlacions de Spearman superiors a 0,94. Això obre la porta a pipelines de descobriment autònoms que poden executar-se en infraestructures cloud, escalant sense costos desorbitats.
Per a les empreses que busquen implementar aquest tipus de solucions, disposar d'ia per a empreses adaptada a les seves necessitats és clau. A Q2BSTUDIO desenvolupem aplicacions a mida que integren agents IA capaços de gestionar fluxos de treball complexos, des de la generació de candidats fins a la validació automatitzada. Els nostres serveis cloud AWS i Azure proporcionen la potència de càlcul necessària per entrenar i desplegar models substituts sense preocupar-se per la gestió d'infraestructura. A més, combinem aquestes capacitats amb serveis d'intel·ligència de negoci com Power BI per visualitzar els resultats del pipeline i prendre decisions informades.
La ciberseguretat també juga un paper fonamental quan es gestionen dades sensibles de recerca o propietat intel·lectual. Per això, oferim solucions robustes de protecció a cada capa del sistema. El disseny bayesià de materials és només un exemple de com la intel·ligència artificial, quan s'implementa amb serveis cloud aws i azure i programari a mida, pot accelerar la innovació en sectors com l'energia, l'electrònica o la farmàcia. A Q2BSTUDIO ajudem les empreses a construir aquests ecosistemes des de la consultoria fins a la posada en producció, aprofitant al màxim el potencial dels models generatius i els substituts bayesians.
