DESAFÍOS DEL SIGLO XXI PARA LA QUÍMICA DE MATERIALES. CONFERENCIA DE ALÁN ASPURU-GUZIK
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Abstract
PARA RESOLVER LOS MULTIPLES RETOS DEL SIGLO XXI, ENTRE ELLOS EL CAMBIO CLIMATICO, SERA NECESARIO DESCUBRIR NUEVOS MATERIALES A MAYOR VELOCIDAD EN COMPARACION CON LO QUE SE HA HECHO HASTA AHORA, AFIRMO EN LA FACULTAD DE QUIMICA (FQ) EL ACADEMICO DE LA UNIVERSIDAD DE TORONTO, CANADA, ALAN ASPURU-GUZIK. AL DICTAR LA CONFERENCIA LOS MATERIALES DE MANANA, HOY, ASPURU-GUZIK –CONSIDERADO UNO DE LOS CIENTIFICOS MAS IMPORTANTES DE LA QUIMICA MODERNA–, SE REFIRIO AL DESTACADO PAPEL QUE COBRA LA QUIMICA EN MATERIALES. ACOMPANADO POR CARLOS AMADOR BEDOLLA, DIRECTOR DE LA FQ, ASPURU-GUZIK EXPUSO QUE HA TRABAJADO EN EL DISENO E IMPLEMENTACION DE PLATAFORMAS DE ACELERACION DE MATERIALES; DICHAS PLATAFORMAS, ANADIO, ESTAN HABILITADAS POR LA CONFLUENCIA DE TRES CAMPOS DISPARES, A SABER: INTELIGENCIA ARTIFICIAL, QUIMICA CUANTICA DE ALTO RENDIMIENTO Y ROBOTICA. EN SU PRESENTACION, REALIZADA EN EL AUDITORIO B DE LA FQ, EL EXPERTO COMENTO QUE PARA EL CRECIMIENTO ECONOMICO, UN PAIS “DEBE CONSIDERAR COMO TENER UN PORCENTAJE DE LAS NUEVAS AREAS CIENTIFICAS QUE SE ESTAN CREANDO, COMO LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL, QUE PODRIA CAMBIAR EL PANORAMA, INCLUSO EN EL AMBITO LABORAL, PUES MUCHOS DE LOS TRABAJOS QUE HOY SE CONOCEN YA NO LOS HABRA Y SERAN SUSTITUIDOS POR OTROS”. AL HABLAR SOBRE SU AREA DE ESTUDIO, ASPURU-GUZIK SENALO QUE BUSCAN COMO LA ENERGIA PRODUCIDA POR EL SOL Y EL VIENTO PUEDA SER GUARDADA EN BATERIAS (DIFERENTES A LAS ACTUALES), PARA LO QUE DEBEN HACERSE CALCULOS USANDO LA QUIMICA CUANTICA Y BUSCAR NUEVAS MOLECULAS; EL PROBLEMA ES QUE ELLO IMPLICA PROCESOS LENTOS Y CAROS. EN ESTE SENTIDO, DIJO QUE HA TRATADO DE CONFORMAR UN LABORATORIO EN EL QUE CONFLUYAN VARIAS AREAS DE LA QUIMICA, CON LA FINALIDAD DE HACER Y PROBAR MOLECULAS. SI UN NUEVO MATERIAL REQUIERE 10 ANOS DE INVESTIGACION Y UNA INVERSION DE CIEN MILLONES DE DOLARES PARA LLEGAR AL MERCADO, ESTO INDICA QUE ES MUY DIFICIL QUE HAYA INNOVACION Y ES INDISPENSABLE CAMBIAR LAS COSAS PARA ACELERAR ESTOS PROCESOS; EN ESTE CASO, SOSTUVO, “SE REQUIERE TRANSFORMAR LA QUIMICA, ROBOTIZARLA, AUTOMATIZARLA, USAR SINTESIS ESENCIAL EN CADA PARTE DEL PROCESO”.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.007 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".