La próxima generación de centros de datos líquidos, pantallas OLED de ultra eficiencia y baterías con mayor durabilidad no se diseñará únicamente en laboratorios, sino también en las GPU. En la conferencia SC25, celebrada en St. Louis, NVIDIA ha mostrado cómo la computación acelerada y la inteligencia artificial están transformando la forma en que se descubren y optimizan nuevos materiales, a través de proyectos reales en energía, electrónica y visualización.

El denominador común de todas estas iniciativas es el mismo desafío: el espacio de posibles moléculas es tan vasto que resulta imposible explorarlo solo con experimentos físicos o simulaciones tradicionales en CPU. La solución pasa por combinar sensores avanzados, IA en el edge y microservicios especializados en química y ciencia de materiales.

Holoscan: IA en tiempo real para visualizar la materia a escala nanométrica

Uno de los ejemplos más destacados proviene del Brookhaven National Laboratory (Estados Unidos), que opera el National Synchrotron Light Source II (NSLS-II), una de las instalaciones de rayos X más avanzadas del mundo. Allí, los científicos emplean haces de alta energía para estudiar materiales complejos —como baterías, microelectrónica o nanopartículas— con una resolución de pocos nanómetros.

Cada experimento genera volúmenes masivos de datos que, hasta ahora, requerían largos procesos de análisis antes de extraer conclusiones. Esto significaba que los investigadores a menudo tenían que « esperar a mañana » para saber si habían apuntado en el lugar correcto o si era necesario repetir el experimento.

Con la plataforma NVIDIA Holoscan, el NSLS-II está llevando el procesamiento al límite de la adquisición de datos: la pipeline acelerada procesa en tiempo real los flujos de información que salen de los detectores, proporcionando retroalimentación casi instantánea a los científicos.

Esto tiene varias ventajas prácticas:

• Decisiones en tiempo real: los investigadores pueden identificar en segundos si una zona de la muestra contiene una estructura interesante y ajustar el experimento en el acto.
• Más ciencia por hora de máquina: optimizar el uso de un sincrotrón, infraestructura extremadamente cara, significa realizar más experimentos, atender a más usuarios y obtener mayores beneficios científicos.
• Camino hacia experimentos autónomos: el laboratorio ya se contempla incorporar modelos de IA no solo para reconstruir imágenes, sino también para controlar los equipos y dirigir de forma autónoma futuras campañas de medición.

En términos operativos, Holoscan funciona como una plataforma de procesamiento en el edge de alta velocidad: recibe datos sin procesar, aplica modelos de IA y algoritmos de reconstrucción en GPU, y devuelve resultados útiles casi en tiempo real. Es una pieza clave en un mundo en el que los instrumentos científicos generan más datos de los que se pueden revisar manualmente.

ALCHEMI: microservicios de IA para explorar millones de moléculas

Mientras Holoscan acelera la comprensión de materiales existentes, NVIDIA ALCHEMI se enfoca en diseñar los materiales del futuro. ALCHEMI es un conjunto de microservicios y herramientas para química y ciencia de materiales integrados en el ecosistema NVIDIA NIM, pensando en que empresas y centros de investigación puedan escalar sus simulaciones a niveles impensables con enfoques tradicionales.

En SC25, se destacaron dos microservicios clave:

• Batched conformer search: búsqueda masiva de conformeros, es decir, diferentes configuraciones espaciales que puede adoptar una misma molécula.
• Batched molecular dynamics: simulaciones de dinámica molecular en lote, que permiten estimar cómo se comportan los materiales a nivel atómico bajo distintas condiciones.

Ambos microservicios están diseñados como servicios de alto rendimiento que operan sobre GPU y se integran en pipelines de IA y HPC existentes. La idea es sencilla pero poderosa: permitir a los científicos filtrar a gran escala, y de forma económica, qué moléculas merecen ser llevadas posteriormente al laboratorio físico.

ENEOS: líquidos para refrigerar centros de datos y catalizadores para hidrógeno

La energética japonesa ENEOS emplea los microservicios ALCHEMI NIM en dos líneas clave para la transición energética:

1. Desarrollo de líquidos innovadores para refrigeración por inmersión en centros de datos de nueva generación, donde la refrigeración por aire empieza a ser insuficiente para cargas de trabajo de IA.
2. Catalizadores para procesos de conversión energética, como la producción de hidrógeno mediante reacciones electroquímicas.

Con ALCHEMI, el equipo de ENEOS puede realizar cribados computacionales de entre 10 y 100 millones de candidatos en semanas. Antes, ni siquiera consideraban búsquedas de esta escala: las limitaciones de tiempo y capacidad computacional en CPU obligaban a reducir significativamente el espacio de búsqueda y a depender de la intuición química para priorizar familias de compuestos.

Actualmente, la estrategia se invierte:

• Primero, se explora de forma masiva el espacio químico con modelos acelerados por GPU.
• Luego, se analizan los resultados para identificar un subconjunto manejable de candidatos prometedores.
• Finalmente, solo esos pocos materiales pasan a la etapa de pruebas experimentales, más costosa en tiempo y recursos.

El impacto es doble: reducción de costes en I+D y aceleración en el tiempo de llegada al mercado, logrando nuevos líquidos de inmersión y catalizadores que mejoran la eficiencia de centros de datos y procesos energéticos limpios.

Universal Display Corporation: OLED más eficientes y sostenibles

La empresa estadounidense Universal Display Corporation (UDC), referente en materiales OLED para pantallas, enfrenta un desafío aún mayor: el número potencial de moléculas para un material OLED se estima en alrededor de 10^100, un universo químico prácticamente infinito.

En este contexto, ALCHEMI funciona como un telescopio para explorar ese inmenso universo:

• Con el microservicio de búsqueda de conformeros acelerada por IA, UDC puede evaluar miles de millones de candidatos hasta 10.000 veces más rápido que los métodos clásicos en CPU.
• Los compuestos más prometedores se reevaluán usando simulaciones de dinámica molecular también aceleradas, reduciendo el tiempo de simulación individual hasta en un 10 veces.

Estas simulaciones, desplegadas en paralelo sobre múltiples GPU de NVIDIA, reducen el ciclo total de días a segundos en ciertos casos. Esto libera a los investigadores de los cuellos de botella computacionales, permitiéndoles concentrarse en interpretar resultados y diseñar nuevos materiales.

UDC aplica esta aproximación en proyectos como el desarrollo de OLED azules fosforescentes de alto rendimiento, clave para ampliar la eficiencia y duración de pantallas en móviles, televisores, vehículos y dispositivos VR. Un OLED azul más eficiente significa menor consumo energético, menos calor y mayor autonomía para millones de dispositivos.

La compañía destaca que la combinación de GPU, ALCHEMI y su propio conocimiento químico les permite transformar la escala y velocidad en la que descubren nuevos materiales, impactando directamente en la sostenibilidad de la electrónica de consumo.

Más allá de casos aislados: un ecosistema de software científico acelerado

ALCHEMI no es una tecnología aislada, sino parte de un ecosistema más amplio que incluye más de 150 bibliotecas y frameworks NVIDIA CUDA-X orientados a acelerar la resolución de problemas reales en ciencia e ingeniería. Desde simulaciones de dinámica de fluidos hasta modelos climáticos o análisis genómicos, el patrón es el mismo: manejar datos masivos, ecuaciones complejas y acortar los tiempos de cálculo de semanas a horas o minutos.

En ese contexto, lo que evidencian Brookhaven, ENEOS o UDC es una tendencia clara:

• La ciencia de materiales y la química computacional están pasando de simular unas pocas opciones seleccionadas a explorar sistemáticamente millones de candidatos.
• La IA y la computación acelerada no sustituyen al científico, sino que amplían su capacidad de acción y comprensión.
• El laboratorio físico sigue siendo imprescindible, pero ahora llega mucho mejor filtrado, con mayores probabilidades de éxito en cada experimento.

Desde el punto de vista económico y social, esto implica centros de datos más eficientes, dispositivos electrónicos más sostenibles, baterías más duraderas y ciclos de innovación tecnológica más cortos.

Lo presentado en SC25 no es solo una demostración de la potencia de las GPU, sino una hoja de ruta sobre cómo la IA y el HPC se convierten en infraestructuras esenciales para la ciencia avanzada de materiales en el siglo XXI.

Preguntas frecuentes

¿Qué es NVIDIA ALCHEMI y para qué se utiliza en ciencia de materiales?
NVIDIA ALCHEMI es un conjunto de microservicios y herramientas de IA diseñados para acelerar tareas comunes en química computacional y ciencia de materiales, como la búsqueda de conformadores o simulaciones de dinámica molecular. Integrado en la plataforma NVIDIA NIM, permite evaluar millones de candidatos moleculares de forma rápida y eficiente, reduciendo la necesidad de realizar tantos experimentos en el laboratorio.

¿Cómo ayuda NVIDIA Holoscan a instalaciones científicas como el NSLS-II?
Holoscan funciona como una plataforma de procesamiento en el edge para flujos de datos de alta velocidad provenientes de sensores y detectores avanzados. En el caso del NSLS-II, posibilita la reconstrucción y análisis de imágenes de rayos X a escala nanométrica casi en tiempo real, permitiendo a los científicos ajustar sus experimentos sobre la marcha y maximizar el uso del sincrotrón.

¿Qué ventajas ofrece la IA acelerada por GPU frente a las simulaciones tradicionales en CPU?
Las GPU están optimizadas para procesar operaciones en paralelo a gran escala, lo que permite acelerar simulaciones numéricas y modelos de IA en varias órdenes de magnitud respecto a la CPU. En ciencia de materiales, esto habilita explorar millones o miles de millones de moléculas candidatas, realizar cribados computacionales masivos y reducir de días a segundos el tiempo de simulación en casos específicos.

¿Qué impacto práctico tiene todo esto en la vida cotidiana de los usuarios finales?
Aunque el trabajo de ALCHEMI, Holoscan y las GPU ocurre « detrás de escena », sus resultados benefician directamente a los usuarios: centros de datos más eficientes y sostenibles, pantallas OLED con mayor duración y menor consumo energético, nuevas baterías y materiales electrónicos con mejor rendimiento y menor impacto ambiental.

vía: blogs.nvidia