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Descubren con IA un metal que es a la vez sólido y líquido

Un programa de inteligencia artificial descubre un metal sólido y líquido a la vez

Descubren con IA un metal que es a la vez sólido y líquido
Descubren con IA un metal que es a la vez sólido y líquido

Un programa de inteligencia artificial descubrió lo que hasta ahora era solo una hipótesis: la existencia de un metal que es a la vez sólido y líquido.

‘Si pudiera sujetarlo en la mano, sería un pedazo sólido que escurre una parte líquida del mismo material’, dice Andreas Herman, físico de materia condensada en la Universidad de Edimburgo, Escocia.

Lo que Herman describe es un estado exótico de la materia cuya existencia era sólo una hipótesis hasta ahora.

Utilizando un programa de inteligencia artificial, él y otros investigadores del Reino Unido y de China lo acaban de confirmar: hay una fase estable de los metales que combina átomos en configuración sólida y otros en estado líquido simultáneamente.

La sorprendente estructura se forma al aplicar enormes presiones y alta temperatura a un bloque de potasio puro, aunque los científicos sospechan que al menos otros seis elementos químicos –más metales como el sodio y el bismuto– podrían existir en este estado.

La experiencia cotidiana indica que un material solo puede ser sólido y líquido cuando está en un cambio de fase, por ejemplo un cubo de hielo que se derrite. Sin embargo, el nuevo estado llamado Chain-melted state (fusión en cadenas), existe en un amplio rango de condiciones; no está en proceso de fusión ni de solidificación.

‘El material es estable. Lo podrías poner en un colador y atravesaría los poros en su forma líquida, pero luego sería capaz de reconstruir una parte sólida al otro lado’, explica Herman.

Aunque es difícil imaginar aplicaciones tecnológicas para una estructura que solo aparece con mucho calor y alta presión, los investigadores recuerdan que, en el universo, la mayor parte de la materia está sujeta a estas condiciones extremas en el interior de los planetas y otros cuerpos astronómicos.

Herman y sus compañeros recurrieron a la inteligencia artificial para esclarecer las propiedades de estas redes grandes, según explican en la revista PNAS.

Entrenaron a una inteligencia artificial con las propiedades de pequeños grupos de átomos de potasio para que aprendiera a predecir la estructura de la materia bajo diversas condiciones.

El programa incorpora elementos de la mecánica cuántica, que es la teoría más realista que tienen los físicos para explicar el comportamiento de las partículas.

Así fue capaz de disimular con éxito la configuración de un bloque de 20,000 átomos de potasio, algo que nunca antes se había logrado realizando, por su complejidad, los cálculos matemáticos de la mecánica cuántica.

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