Investigadores del MIT presentaron en Nature Communications un modelo multimodal de inteligencia artificial que combina estructuras atómicas tridimensionales con descripciones en lenguaje natural. Según el centro, el sistema genera descripciones de cristales a partir de artículos experimentales y bases de datos computacionales que abarcan composición, estructura, propiedades, procesamiento y aplicaciones potenciales. El trabajo fue dirigido por Ju Li, profesor de Ingeniería Energética, y contó con Yang Jeong Park como primer autor, junto con Mayank Kumaran, Chia-Wei Hsu y Elsa Olivetti.

El equipo usó aprendizaje contrastivo para alinear geometrías atómicas con texto. Al comparar dos versiones, solo la entrenada con descripciones generadas aprendió a vincular estructura y lenguaje. En una consulta sobre electrolitos para baterías de litio de estado sólido, sus principales resultados incluyeron materiales identificados de forma independiente como candidatos prometedores, y superó a un modelo de referencia.

Los autores esperan que el enfoque sirva a distintos materiales cristalinos y aceleren la investigación. El estudio fue financiado, en parte, por la Agencia de Reducción de Amenazas de Defensa de EE. UU., DARPA y la Fundación Nacional de Investigación de Corea.