Minería de datos para predecir la estructura de cristales
Investigadores del MIT han utiilzado los mismos modelos computacionales que utilizan algunas librerías en línea para sugerir libros a sus clientes para ayudar a predecir la estructura cristalina de algunos materiales.
Estas estructuras son fundamentales a la hora de diseñar nuevos materiales o mejorar los existentes y las aplicaciones podrían extenderse desde la fabricación de acumuladores eléctricos al desarrollo de alas de avión.
Los resultados de esta investigación han sido publicados el día 9 de julio del 2006 en Nature Materials.
Usando técnicas de minería de datos, el equipo del MIT analizó una base de datos que contenía información acerca de gran número de estructuras cristalinas en busca de correlaciones entre ellas. No obstante, en última instancia, estas correlaciones emanan de las leyes físicas subyacentes, que, puede decirse, definen la métrica sobre la que operan los algoritmos de minería de datos.
A partir de dicha base de datos, dada una mezcla de elementos de estructura desconocida, los algoritmos generan una lista de posibles estructuras cristalinas. Un segundo algoritmo, que ya no tiene nada que ver con la minería de datos, se apoya en las leyes de la mecánica cuántica para determinar cuál de dichas estructuras es más estable.
Estos algoritmos permiten determinar en unos días estructuras atómicas que podrían tardar meses o, incluso, años en dilucidarse en un laboratorio. En pruebas, tratando de encontrar la estructura (conocida) de estructuras con dos únicos elementos, se comprobó que el 90% de las veces, el algoritmo selecciona la correcta, sobre un universo de 3.000 o 4.000, dentro de las cinco que considera más probales.
