Un nuevo método de inteligencia artificial puede predecir la ubicación de átomos faltantes en estructuras cristalinas. El equipo de investigación liderado por Giovanni Pizzi desarrolló un modelo llamado XtalPaint, que utiliza técnicas de relleno de imágenes y puede reconstruir átomos de hidrógeno faltantes con un 97% de éxito. Este método podría permitir la simulación de nuevos materiales al completar la información faltante en las bases de datos existentes.
XtalPaint utiliza un método inspirado en las técnicas de relleno de imágenes. El modelo predice la ubicación de átomos faltantes en la estructura cristalina mientras mantiene la posición de los átomos conocidos, lo que permite obtener resultados más precisos. De esta manera, se pueden predecir con mayor precisión las ubicaciones de los átomos de hidrógeno faltantes y completar la información necesaria para la simulación de materiales.
Los investigadores señalan que XtalPaint no solo puede predecir la ubicación de átomos de hidrógeno faltantes, sino también de otros elementos como litio y sodio. Este método podría desempeñar un papel importante en el descubrimiento de nuevos materiales y en la mejora de las propiedades de los materiales existentes.