Princípios importantes
- Pesquisadores descreveram um método que usa IA para encontrar novos compostos de terras raras.
- Compostos de terras raras são encontrados em muitos produtos de alta tecnologia, como telefones celulares, relógios e tablets.
- IA pode ser aplicada a muitas áreas onde os problemas são tão complexos que os cientistas não podem desenvolver soluções convencionais por meio da matemática ou simulações da física conhecida.
Um novo método de encontrar compostos de terras raras usando inteligência artificial pode levar a descobertas que revolucionarão a eletrônica pessoal, dizem os especialistas.
Pesquisadores do Ames Laboratory e da Texas A&M University treinaram um modelo de aprendizado de máquina (ML) para avaliar a estabilidade de compostos de terras raras. Elementos de terras raras têm muitos usos, incluindo tecnologias de energia limpa, armazenamento de energia e ímãs permanentes.
“Novos compostos podem permitir tecnologias futuras que ainda não podemos imaginar”, disse Yaroslav Mudryk, o supervisor do projeto, à Lifewire em uma entrevista por e-mail.
Encontrando Minerais
Para melhorar a busca por novos compostos, os cientistas usaram o aprendizado de máquina, uma forma de inteligência artificial (IA) impulsionada por algoritmos de computador que melhoram com o uso e a experiência de dados. Os pesquisadores também usaram a triagem de alto rendimento, um esquema computacional que permite aos pesquisadores testar centenas de modelos rapidamente. Seu trabalho foi descrito em um artigo recente publicado na Acta Materialia.
Antes da IA, a descoberta de novos materiais era baseada principalmente em tentativa e erro, disse Prashant Singh, um dos membros da equipe, em um e-mail para a Lifewire. A IA e o aprendizado de máquina permitem que os pesquisadores usem bancos de dados de materiais e técnicas computacionais para mapear a estabilidade química e as propriedades físicas de compostos novos e existentes.
"Por exemplo, levar um material recém-descoberto do laboratório para o mercado pode levar de 20 a 30 anos, mas a IA/ML pode acelerar significativamente esse processo simulando as propriedades do material em computadores antes de entrar em um laboratório", Singh disse.
AI está revolucionando a forma como pensamos em resolver muitos desses problemas complexos de alta dimensão e abre uma nova maneira de pensar sobre oportunidades futuras.
AI supera métodos antigos para encontrar novos compostos, disse Joshua M. Pearce, presidente da John M. Thompson em Tecnologia da Informação e Inovação na Western University, em uma entrevista por e-mail.
"O número de potenciais compostos, combinações, compósitos e novos materiais é alucinante", acrescentou. "Em vez de gastar tempo e dinheiro para fazer e selecionar cada um para uma aplicação específica, a IA pode ser usada para ajudar a prever materiais com propriedades úteis. Então os cientistas podem concentrar seus esforços."
Markus J. Buehler, professor de engenharia da McAfee no MIT, disse em uma entrevista por e-mail que o novo artigo mostra o poder do aprendizado de máquina.
"É uma maneira dramaticamente distinta de fazer tais descobertas do que o que conseguimos fazer anteriormente - descobertas agora são mais rápidas, mais eficientes e podem ser mais direcionadas para aplicativos", disse Buehler. "O que é empolgante no trabalho de Singh et al é que eles combinam ferramentas de materiais de ponta (teoria funcional da densidade, uma maneira de resolver problemas quânticos) com ferramentas de informática de materiais. É definitivamente uma maneira que pode ser aplicada a muitos outros projetos de materiais. problemas."
Infinitas Possibilidades
Compostos de terras raras são encontrados em muitos produtos de alta tecnologia, como telefones celulares, relógios e tablets. Por exemplo, em monitores, esses compostos são adicionados para dotar materiais com propriedades ópticas altamente direcionadas. Eles também são usados na câmera do seu celular.
"Eles são, de alguma forma, uma espécie de material maravilhoso que serve como um elemento importante na civilização moderna", disse Buehler. "Há desafios, no entanto, em como eles são extraídos e como são fornecidos. Portanto, precisamos explorar melhores maneiras de usá-los de forma mais eficaz ou substituir as funções por novas combinações de materiais alternativos."
Não são apenas os compostos minerais que podem se beneficiar da abordagem de aprendizado de máquina usada pelos autores do novo artigo. A IA pode ser aplicada a muitas áreas onde os problemas são tão complexos que os cientistas não podem desenvolver soluções convencionais por meio de matemática ou simulações de física conhecida, disse Buehler.
"Afinal, ainda não temos os modelos certos para relacionar a estrutura de um material com suas propriedades", acrescentou. "Uma área é a biologia, especificamente o enovelamento de proteínas. Por que algumas proteínas, depois de uma pequena alteração genética, levam a doenças? Como podemos desenvolver novos compostos químicos para tratar doenças ou desenvolver novos medicamentos?"
Outra possibilidade é encontrar uma maneira de melhorar o desempenho do concreto para reduzir seu impacto de carbono, disse Buehler. Por exemplo, a geometria molecular do material pode ser organizada de forma diferente para tornar os materiais mais eficazes, de modo que tenhamos mais resistência com menos uso de material e que os materiais durem mais.
"A IA está revolucionando a forma como pensamos em resolver muitos desses problemas complexos de alta dimensão e abre uma nova maneira de pensar sobre oportunidades futuras", acrescentou. "Estamos apenas no início de um momento emocionante."
