Los microscopios de efecto de túnel, permiten manejar átomos y moléculas a nanoescala, hasta ahora ese proceso se lleva a cabo manualmente por medio de un proceso de prueba y error, aunque este proceso y comportamiento en escala es demasiado complejo.
Sin embargo en el Instituto de Nanociencia Cuántica de Jülich en Alemania se trabaja en una técnica que permitiría identificar patrones y variaciones a escala molecular, lo anterior es posible al uso de la inteligencia artificial y al aprendizaje de las máquinas. En este instituto Alemán, se utilizaron sistemas de IA (Inteligencia Artificial) para poder retirar moléculas que integraron a una red de enlaces químicos.
Dicha prueba se llevó a cabo con perilenos, unas moléculas empleadas para la fabricación de tintas y diodos OLED que se utilizan en las pantallas de televisión y teléfonos inteligentes. Uno de los retos a los que se enfrentaron los investigadores era en que la fuerza con que se atrae la molécula a la punta del microscopio no pudiera ser mayor al enlace químico, ya que si esto salía mal se terminaría rompiendo.
El sistema IA fue practicado en varias ocasiones hasta poder aprender los movimientos óptimos, aunque el problema es que los átomos que componen la punta del microscopio también pueden desplazarse levemente, lo que altera progresivamente el nivel de fuerza que hay que aplicar.
Hasta el momento se ha acelerado el aprendizaje utilizando un simulador simplificado en paralelo al proceso de manipulación física de las moléculas. Aunque los desarrolladores del software aseguran que es la primera vez que han logrado integrar la nanotecnología e inteligencia artificial, mismas que les han abierto las puertas a las impresiones 3D de estructuras supramoleculares funcionales, las cuales les ayudarán a fabricar transistores moleculares o cúbits.
