REVOLUCIÓN INNOVADORA

La revolución de los materiales que cambiarán industrias enteras
En un proceso de innovación silenciosa, hay investigadores que experimentan diferentes combinaciones para inventar insumos; cuáles son hoy las promesas de estos trabajos
La noticia circuló a mediados de marzo y fue dada por válida en varios de los principales medios de ciencia y tecnología del mundo. Un equipo liderado por especialistas del Departamento de Energía de los Estados Unidos supuestamente había logrado, mediante una computadora cuántica de IBM, "ir para atrás en el tiempo". Algunas horas más tarde, el descubrimiento fue relativizado: se trató de un avance teórico que deja todavía muy lejos la posibilidad en la práctica de viajar al pasado.
Mientras el foco de atención se concentra en historias muy atractivas como la contada en el párrafo anterior, las computadoras cuánticas, con su promesa de aumento exponencial de la capacidad de cálculo para determinadas operaciones, podrían acelerar en el corto plazo una "revolución silenciosa", menos rimbombante que la de los viajes en el tiempo pero igualmente disruptiva: la de la creación de una infinidad de nuevos materiales que modifiquen por completo industrias enteras y que contribuyan a mitigar más temprano que tarde el cambio climático.
"Hoy, los materiales ya no se descubren, se inventan", cuenta Valeria Bosio, doctora en Química (Argentina) y en Biomedicina (Francia). "Los avances de las técnicas de manipulación a nivel molecular de la ingeniería para construcción de estructuras diminutas abren un portón enorme para dejar pasar la creatividad", agrega Bosio, quien actualmente investiga, desde el Conicet y desde la Universidad Nacional de La Plata, acerca de la generación de un nuevo material híbrido inspirado en estructuras biológicas que permita optimizar los procesos de regeneración de tejido óseo a partir de seda de origen natural como biomaterial biodegradable para prótesis óseas que puedan osteointegrarse y no deban ser removidas con el tiempo.
"Así van surgiendo nuevos materiales -explica la científica- que difieren radicalmente de los que les dan origen, simplemente por adquirir nuevas conformaciones en el espacio, lo que les brinda propiedades totalmente distintas de las que poseen en otra configuración y permite clasificarlos de manera diferente, utilizarlos en industrias totalmente dispares y abrir un sinfín de aplicaciones impensadas al comienzo de su desarrollo".
Algo para tener una idea de la aceleración que muestra este campo: en los medios que siguen la agenda de innovación la mayor excitación en términos de nuevos materiales venía concentrándose en el grafeno, una estructura muy fuerte de carbono que generó tanto entusiasmo que la Unión Europea destinó mil millones de euros para iniciar una industria sobre esta nueva estructura química. Pero esta promesa aún no se concretó y la atención científica ya se trasladó a un nuevo descubrimiento estelar: el "borofeno", una combinación que se simuló en computadoras en la década de 1990 y que está demostrando contar con propiedades únicas.
Una turbina adicional que le suma velocidad a este proceso es el interés de China por convertirse en la primera superpotencia global en generación y aplicación de nuevos materiales. La economía que en 2018 superó en paridad de poder de compra a la de los Estados Unidos destinó meses atrás mil millones de yuanes (unos 150 millones de dólares) a un programa nacional de ingeniería de materiales. El presupuesto para esta área en el gigante asiático se cuadruplicó en los últimos diez años y ya es la segunda apuesta estatal más grande en el área científica (luego de la medicina). Como resultado, China ya publica más investigaciones científicas que ningún otro país del mundo en el ámbito de 23 nuevos materiales.
Posibilidades infinitas
En la conversación sobre temáticas de futuro hay algunos "puntos ciegos" que tienen que ver con conversaciones más complejas, opacas y con menos sex appeal en su estructura de relato que otras (como la robótica, las aplicaciones digitales, los avances de occidente, etcétera). La combinación de química de materiales con tecnologías cuánticas y el rol de China conforman en este sentido un cóctel de "subestimación al cubo" en relación con el poder disruptivo de esta avenida de progresos.
El océano de "lo que ni sabemos que no sabemos" es gigantesco cuando se considera que las combinaciones químicas posibles superan, en número, las partículas que hay en el universo. Los humanos tenemos la capacidad de explorar solamente una porción muy chica de este campo de posibilidades. Pero es allí, justamente, donde brilla el "aprendizaje automático" ( machine learning) para inventar y testear materiales mediante química computacional, a una velocidad nunca vista. "Buscar en un espacio multidimensional para regresar con estimaciones valiosas es la especialidad del aprendizaje automático", sostiene el economista Ajay Agrawal, de la escuela de negocios Rotman en Toronto, y autor del best seller Prediction Machines The Simple Economics of Artificial Intelligence (aún no traducido al castellano).
Y ni que hablar de la combinación de esta subrama de la inteligencia artificial con el poder de fuego de la computación cuántica (se estima que las primeras unidades de uso comercial de esta generación de tecnología estarán en el mercado de ahora a entre tres y cinco años).
El Premio Nobel de Economía de 2018 fue para el estadounidense Paul Romer, un académico que demostró con sus estudios la conexión robusta que hay entre la innovación y las nuevas ideas y el crecimiento de las economías. Romer desarrolló este edificio teórico a fines de los años 80 y en los 90. Más recientemente, cuatro economistas menos conocidos, Nicholas Bloom, Chad Jones, Michael Webb y John van Reenen (de Stanford y del MIT), publicaron un estudio titulado ¿Son las grandes ideas más difíciles de encontrar? La respuesta fue "sí": las inversiones en investigación y desarrollo están subiendo fuertemente, pero los resultados se mantienen constantes. Como si ya se hubieran agarrado los "frutos al alcance de la mano" en materia de innovación, lo cual lleva a que caiga en picada la productividad del proceso de invenciones.
Otro economista, Ben Jones, de Northwestern, viene estudiando cómo, en la medida en que los investigadores se vuelven más especializados, sube la cantidad de miembros necesarios en un equipo para resolver un problema, con la consecuente suba de costos. También se está incrementando la edad promedio a la que los científicos hacen descubrimientos, porque es mayor la experiencia requerida. Todo, según Jones, es una consecuencia lógica del aumento exponencial del conocimiento en un mundo de sistemas complejos.
Pero así como en los últimos años la inteligencia artificial consiguió derrotar a los humanos en juegos como el ajedrez, el go y -en 2019- videogames complejos de estrategia de guerra, el aprendizaje automático puede ser una nueva turbina para el surgimiento y el testeo de ideas, con su propia "imaginación rara y contraintuitiva" (como la describen muchos expertos en este campo), que lleve a la creación de nuevos y mejores materiales imposibles.

S. C.