«Sin contarle nada sobre ciencia de materiales, aprendió conceptos como la tabla periódica y la estructura cristalina de los metales» –dice Jain–. Eso sugirió el potencial de la técnica. Pero probablemente lo más interesante que descubrimos es que se puede usar este algoritmo para abordar las brechas en la investigación de materiales, cosas que las personas deberían estudiar pero que no lo han hecho hasta ahora».	El autor principal del estudio ‘Incrustaciones de palabras no supervisadas, captura el conocimiento latente de la literatura de ciencia de materiales’, es Vahe Tshitoyan, becario postdoctoral del Laboratorio de Berkeley que ahora trabaja en Google. Junto con Jain, los científicos del Laboratorio de Berkeley, Kristin Persson y Gerbrand Ceder, ayudaron a dirigir el estudio.	Tshitoyan explica que el proyecto estaba motivado por la dificultad de dar Sentido a la abrumadora cantidad de estudios publicados. «En cada campo de investigación hay 100 años de publicaciones de investigación anteriores, y cada semana salen más estudios. Un investigador puede acceder solo a una fracción de eso. Pensamos, ¿el aprendizaje automático puede hacer algo para utilizar todo este conocimiento colectivo de una manera no supervisada, sin la necesidad de orientación de investigadores humanos?», relata.	El equipo recolectó los 3,3 millones de resúmenes de artículos publicados en más de 1.000 revistas entre 1922 y 2018. ‘Word2vec’ tomó cada una de las aproximadamente 500.000 palabras distintas en esos resúmenes y las convirtió en un vector de 200 dimensiones, o una serie de 200 números.	Cuando se entrenó en textos de ciencia de materiales, el algoritmo pudo aprender el significado de términos y conceptos científicos, como la estructura cristalina de los metales, basada simplemente en las posiciones de las palabras en los resúmenes y su co-ocurrencia con otras palabras. Incluso pudo aprender las relaciones entre los elementos en la tabla periódica cuando el vector para cada elemento químico se proyectó en dos dimensiones.	A continuación, probaron si el algoritmo podía realizar experimentos «en el pasado» dándole resúmenes solo hasta, digamos, el año 2000. Nuevamente, de las predicciones principales, un número significativo apareció en estudios posteriores, cuatro veces más que si los materiales acabaran de ser elegidos al azar. Por ejemplo, tres de las cinco principales predicciones entrenadas con datos hasta el año 2008 han sido descubiertas y las dos restantes contienen elementos raros o tóxicos.	Los resultados fueron sorprendentes. «Honestamente, no esperaba que el algoritmo fuera tan predictivo de resultados futuros» -confiesa Jain–. Pensé que tal vez el algoritmo podría ser descriptivo de lo que la gente había hecho antes pero no tener estas conexiones diferentes. Me sorprendió bastante cuando vi no solo las predicciones, sino también el razonamiento detrás de las predicciones, cosas como la mitad de Heusler. estructura, que es una estructura de cristal realmente caliente para termoeléctricos en estos días».	«Este estudio –concluye– muestra que si este algoritmo estuviera en su lugar antes, es probable que algunos materiales se hayan descubierto años antes». Junto con el estudio, los investigadores están lanzando los 50 materiales termoeléctricos principales pronosticados por el algoritmo. También lanzarán la palabra incrustaciones necesarias para que las personas realicen sus propias aplicaciones si desean buscar, por ejemplo, un mejor material aislante topológico».