Estados Unidos avanza en su estrategia para fortalecer la producción interna de semiconductores, reduciendo la dependencia de materiales extranjeros. Para ello, el Departamento de Comercio ha otorgado 500 millones de dólares, procedentes de la ley CHIPS and Science Act, a SandboxAQ, una empresa surgida de Alphabet en 2022 y presidida por el ex CEO de Google Eric Schmidt.
Esta financiación no es para fabricación directa, sino para investigación y desarrollo, concretamente para aplicar la inteligencia artificial cuántica de SandboxAQ en la búsqueda de minerales, moléculas y sustancias químicas que puedan producirse de manera local y sean esenciales para la fabricación de chips.
Entre los objetivos clave se incluyen el hallazgo de materiales libres de compuestos PFAS (sustancias químicas nocivas conocidas como «químicos eternos»), nuevos catalizadores para la fabricación de semiconductores, imanes que no dependan del neodimio y otras tierras raras importadas, así como baterías para fábricas que prescindan de litio mayoritariamente procedente del extranjero.
La ley CHIPS, aprobada en 2022 con un presupuesto total de 52.000 millones para revitalizar la industria nacional de semiconductores, ha impulsado varios proyectos, entre ellos una inversión significativa en Intel. Sin embargo, la dependencia de cadenas de suministro extranjeras persiste y la investigación sigue siendo crucial.
SandboxAQ utiliza modelos cuantitativos amplios de inteligencia artificial (LQMs), diseñados para comprender las leyes de la física, química y biología, en lugar de basarse en lenguaje humano. Estos sistemas generan predicciones para descubrir nuevos materiales que luego son validados en laboratorio, similar al proceso usado en la búsqueda de nuevos fármacos mediante IA.
Aunque la industria esperaba avances rápidos en fármacos diseñados por IA para 2025, aún no se ha desarrollado ningún medicamento funcional bajo este método, lo que genera escepticismo sobre si esta tecnología triunfará en la sustitución de componentes clave en la fabricación de baterías y chips. No obstante, SandboxAQ asegura que sus modelos se apoyan en datos experimentales cuando están disponibles y utilizan datos sintéticos para seguir avanzando en ausencia de ellos.
La compañía reconoce que los errores en los procesos de razonamiento de la IA podrían traducirse en retrasos, pero destaca que sus modelos están firmemente anclados en las leyes físicas y químicas para evitar desviaciones, con los ensayos de laboratorio funcionando como control final de validación.
Además, SandboxAQ no parte de cero, pues ya cuenta con experiencia previa en desarrollos relacionados con catalizadores, materiales para baterías, descubrimiento de aleaciones y degradación de PFAS, que integrará en este proyecto financiado por el programa CHIPS.
Según la empresa, estas innovaciones podrían aplicarse con relativa rapidez en fábricas existentes, aunque los procesos de cualificación en la industria del semiconductor son complejos y requieren tiempo para validar y certificar nuevos materiales antes de su implementación a gran escala.
