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Genoma de los materiales

El genoma de los materiales es una analogía de los genomas en biología, pero en un sentido conceptual: las muchas fases, defectos y procesos importantes que componen los materiales diseñados son el "genoma" de la ciencia de los materiales . La Iniciativa del Genoma de los Materiales (MGI, por sus siglas en inglés) es un esfuerzo federal y multiinstitucional para diseñar, fabricar e implementar materiales y tecnologías basadas en materiales de manera significativamente más rápida y económica que nunca antes. [1] La MGI hace referencia parcialmente al Proyecto Genoma Humano , pero solo conceptualmente, y es un esfuerzo más amplio y menos específico.

Historia

El nombre "genoma de los materiales" fue acuñado en diciembre de 2002 por el Dr. Zi-Kui Liu, quien constituyó la empresa MaterialsGenome, Inc. en Pensilvania, EE. UU., [2] y presentó la solicitud de protección de marca el 5 de marzo de 2004 (78512752). El Certificado de Registro (Reg. No. 4,224,035) fue emitido por la oficina de Patentes y Marcas el 16 de octubre de 2012.

En 2005, Zi-Kui Liu y Pierre Villars elaboraron conjuntamente una propuesta sobre la "Fundación Genómica de los Materiales" cuando se reunieron en Suiza. En enero de 2006, presentaron la propuesta ante un panel organizado por ASM International .

En 2008, la Asociación de Materiales Automotrices de los Estados Unidos (USAMP), con el apoyo del Departamento de Energía de los Estados Unidos, financió una versión más pequeña del concepto de "Materials Genome Foundation", que dio como resultado el desarrollo del paquete de software ESPEI.

En junio de 2011, el nombre "genoma de los materiales" se utilizó en la "Iniciativa Genoma de los Materiales" del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología de los Estados Unidos [3] [4] con el consentimiento de MaterialsGenome, Inc.

En 2014, Liu publicó un artículo para reflejar "Perspectiva sobre el genoma de los materiales" en inglés [5] y en chino [6].

A principios de 2015, Chenxi Qian, Todd Siler y Geoffrey Ozin publicaron conjuntamente un artículo en Small , en el que analizaban las posibilidades y limitaciones de un genoma de nanomateriales, ampliando el concepto del genoma de los materiales incorporando en la hoja de ruta los parámetros importantes de los nanomateriales, como la información sobre el tamaño y la forma. [7]

En mayo de 2016, un grupo dirigido por Sorelle A. Friedler , Joshua Schrier y Alexander J. Norquist afirmó haber realizado el primer descubrimiento de materiales asistido por aprendizaje automático , como un ejemplo de los primeros intentos de la humanidad de diseñar y desarrollar materiales a través de enfoques basados ​​en datos propuestos por la Iniciativa del Genoma de Materiales. [8]

En mayo de 2017, se revisaron los avances de la Iniciativa Genoma de Materiales en un taller patrocinado por la NSF y se identificaron direcciones futuras. [9]

Referencias

  1. ^ "Iniciativa Genoma de Materiales" . Consultado el 11 de marzo de 2023 .
  2. ^ "Inicio". materialsgenome.com .
  3. ^ "Acerca de la Iniciativa Genómica de los Materiales". whitehouse.gov . Archivado desde el original el 21 de enero de 2017. Consultado el 12 de mayo de 2016 a través de Archivos Nacionales .
  4. ^ "Inicio". mgi.gov .
  5. ^ Liu, Zi-Kui (2014). "Perspectiva del Genoma de Materiales®". Mentón. Ciencia. Toro . 59 (15): 1619-1623. Código Bib : 2014ChSBu..59.1619L. doi :10.1007/s11434-013-0072-x. S2CID  96568855.
  6. ^ Liu, Zi-Kui (2013). "Perspectiva del Genoma de Materiales®". Mentón. Ciencia. Toro . 58 (15): 3618–3622. Código Bib : 2014ChSBu..59.1619L. doi :10.1007/s11434-013-0072-x. S2CID  96568855.
  7. ^ Qian, Chenxi; Siler, Todd; Ozin, Geoffrey A. (1 de enero de 2015). "Explorando las posibilidades y limitaciones de un genoma de nanomateriales". Small . 11 (1): 64–69. doi :10.1002/smll.201402197. ISSN  1613-6829. PMID  25244158.
  8. ^ Raccuglia, Paul; Elbert, Katherine C.; Adler, Philip DF; Falk, Casey; Wenny, Malia B.; Mollo, Aurelio; Zeller, Matthias; Friedler, Sorelle A.; Schrier, Joshua (2016). "Descubrimiento de materiales asistido por aprendizaje automático utilizando experimentos fallidos". Nature . 533 (7601): 73–76. Bibcode :2016Natur.533...73R. doi :10.1038/nature17439. PMID  27147027. S2CID  4463634.
  9. ^ Chang, Shih-Fu; Hauptmann, Alex; Morency, Louis-Philippe; Antani, Sameer; Bulterman, Dick; Busso, Carlos; Chai, Joyce; Hirschberg, Julia; Jain, Ramesh; Mayer-Patel, Ketan; Meth, Reuven; Mooney, Raymond; Nahrstedt, Klara; Narayanan, Shri; Natarajan, Prem (6 de agosto de 2019). "Informe del taller de la NSF de 2017 sobre desafíos, oportunidades y hojas de ruta de investigación multimedia". arXiv : 1908.02308 [cs.MM].

Enlaces externos