Meta Platforms, la empresa matriz de WhatsApp, Facebook e Instagram, ha desarrollado una inteligencia artificial llamada Modelo Universal para Átomos (UMA), con el objetivo de contribuir a la investigación sobre el comportamiento de los átomos.
Según la compañía, UMA establece nuevos estándares para modelar la interacción entre átomos en una amplia variedad de materiales y moléculas.
Este modelo ha sido entrenado con más de 30.000 millones de átomos, presentes en todos los conjuntos de datos publicados por Meta en los últimos cinco años, incluidos aquellos que contienen moléculas y materiales.
“UMA ofrece a los investigadores un modelo fundamental que proporciona predicciones más precisas y una mejor comprensión del comportamiento molecular, y sirve como base versátil para casos de uso posteriores y aplicaciones de ajuste fino”, explicó la compañía tecnológica.
Asimismo, Meta está abriendo esta tecnología para que investigadores y desarrolladores puedan reutilizarla, mejorarla y aplicarla a otros problemas científicos, acelerando así el avance en inteligencia artificial aplicada a la ciencia de materiales.
Cómo acceder a esta IA de Meta
Para acceder a esta nueva inteligencia artificial de Meta, los investigadores o interesados deben seguir estos pasos:
- Dirigirse a Hugging Face e iniciar sesión.
- Buscar Facebook UMA.
- Iniciar el proceso de descargar.
Hugging Face es una plataforma de código abierto que permite compartir, probar y desarrollar modelos de inteligencia artificial.
Facilita el acceso a modelos preentrenados, datasets y herramientas para investigadores, desarrolladores y empresas que trabajan en procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático.
Qué pueden hacer los investigadores con esta IA
Los investigadores que accedan a la inteligencia artificial UMA (Modelo Universal para Átomos) de Meta pueden utilizarla para:
- Simular interacciones atómicas en materiales y moléculas con mayor precisión, lo cual es clave en física, química y ciencia de materiales.
- Acelerar descubrimientos científicos, al predecir propiedades moleculares, sin realizar costosos experimentos físicos o cálculos cuánticos complejos.
- Diseñar nuevos materiales para aplicaciones en energía, electrónica o medicina, gracias a la capacidad del modelo para generalizar sobre estructuras atómicas diversas.
- Afinar y adaptar el modelo a casos específicos mediante aprendizaje adicional, ya que Meta liberó el código, los pesos y los datos.
- Desarrollar nuevos modelos de IA a partir de UMA como base, aprovechando su arquitectura y entrenamiento a gran escala.
Cuáles son las limitaciones de UMA de Meta
Aunque el modelo UMA desarrollado por Meta es una herramienta avanzada para estudiar átomos y moléculas, todavía tiene algunas limitaciones importantes.
La misma compañía tecnológica, señaló “mientras UMA representa un avance significativo, aún existen limitaciones y áreas por mejorar”.
Una de ellas es su dificultad para manejar interacciones de largo alcance. Por ejemplo, si dos partes de una molécula están separadas por más de 6 angstroms (una unidad muy pequeña que se usa para medir distancias a nivel atómico), el modelo puede no reconocer que están conectadas o que interactúan entre sí.
Esto puede ser un problema en ciertos casos científicos, como cuando se analiza cómo una molécula se adhiere a la superficie de un catalizador. Si la molécula está a 7 angstroms de distancia, UMA podría interpretar que no hay conexión entre ambas, cuando en realidad sí la hay.
Otra limitación está en cómo maneja la carga eléctrica y el espín (una propiedad cuántica de las partículas). Por ahora, UMA necesita una configuración especial para cada tipo de carga o espín. Si se encuentra con un valor que no ha visto antes, le cuesta adaptarse.
Esto dificulta su uso en sistemas con cargas variables o propiedades magnéticas diferentes.
“A pesar de diversas debilidades y limitaciones, nuestros hallazgos sugieren que un solo modelo puede alcanzar precisión química, es decir, una precisión suficiente para aplicaciones prácticas en investigación, en una amplia variedad de tareas relacionadas con la química y la ciencia de materiales”, concluye Meta.
