Los científicos saben desde hace tiempo que al aplicar tensión a un material cristalino puedes conseguir alterar sus propiedades, pero hasta ahora no habían encontrado la forma de calcular la cantidad precisa de tensión que se necesita para conseguir el resultado apropiado. Aquí es donde la inteligencia artificial puede ayudarles. 

Un equipo de investigadores internacional, formado en conjunto por el MIT, Rusia y Singapur han encontrando en la inteligencia artificial la solución para calcular con mayor precisión la intensidad necesaria para manipular estos materiales. Esto significa que el proyecto podría tener una alta relevancia en el futuro de los semiconductores y los móviles, consiguiendo aumentar la velocidad de los dispositivos en un 50%. 

La aplicación de un poco de tensión a una pieza de semiconductor u otro material cristalino puede deformar a disposición ordenada de los átomos en su estructura como para provocar cambios importantes en sus propiedades y en la forma en la que conduce la electricidad, transmite la luz o conduce el calor. 

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Con esta nueva tecnología, una célula solar de silicio como las que se usan actualmente para generar energía gracias a la luz solar, podría capturar tanta energía como los modelos actuales pero teniendo una milésima parte del grosor convencional. 

Los investigadores, también podrían utilizar los algoritmos de la inteligencia artificial para transformar el diamante lo suficiente como para reemplazar al silicio en los procesadores que se encuentra en nuestros dispositivos móviles y que estos ofrecieran una velocidad aún mayor, de hasta 100.000 veces más rápidos que los actuales componentes que se fabrican. Además, en la web del MIT, los responsables de este proyecto aseguran que su idea tiene también podría usarse para rasgos ópticos y térmicos.

Un claro ejemplo de lo que la inteligencia artificial puede aportar a multitud de campos compatibilidad a la que ha hecho referencia el Presidente de la Universidad Tecnológica de Nanyang en Singapur, Subra Suresh: "Este trabajo es una ilustración de cómo los avances recientes en campos aparentemente distantes, como la física de materiales, la inteligencia artificial, la computación y el aprendizaje automático se pueden unir para promover el conocimiento científico que tiene implicaciones importantes para la aplicación de la industria".

Existen otras formas de conseguir un efecto parecido en los materiales, por ejemplo, mediante el dopaje químico, pero sus efectos no serían tan buenos como los conseguidos con la tensión. Mientras la química produce un cambio estático y permanente, la tensión permite cambiar las propiedades sobre la marcha e ir probando con las diferentes formas de aplicarla hasta dar con el resultado adecuado. 

No obstante aún queda mucho para que esta nueva tecnología llegue a la fabricación a gran escala de semiconductores en compañías como Qualcomm o Intel, tal como explica Ju Li, profesor de ingeniería nuclear en el MIT en su artículo: "se necesitará mucho más trabajo para descubrir cómo imponer la tensión y cómo ampliar el proceso para hacerlo en 100 millones de transistores en un chip (y garantizar que) ninguno de ellos pueda fallar".