A IA Representa uma Mudança Radical na Descoberta do Próximo Supermaterial

Um supercondutor (o material escuro) faz um cubo magnético levitar. O campo do ímã induz correntes no supercondutor que geram um campo igual e oposto, equilibrando a força gravitacional no cubo. (Oak Ridge National Laboratory)

Da Idade do Bronze à Revolução Industrial e além, novos materiais impulsionaram avanços tecnológicos e moldaram civilizações. Inovações na ciência dos materiais impulsionaram o progresso, de ferramentas antigas à engenharia aeroespacial moderna.

Hoje, a inteligência artificial (IA) está pronta para revolucionar a busca por materiais úteis. Essa transformação mudará fundamentalmente como os cientistas investigam, criam e testam novas substâncias.

Ao longo da história, as civilizações experimentaram recursos naturais para desenvolver ferramentas e artefatos. A Idade do Bronze, começando em meados do 4º milênio a.C., marcou um marco importante. Ao combinar cobre e estanho, as pessoas criaram o bronze — mais forte do que seus metais básicos — permitindo avanços na agricultura, construção e armamento.

Bronze

O bronze é frequentemente considerado o primeiro material de engenharia da humanidade. Ao misturar elementos, as primeiras sociedades produziram substâncias com propriedades superiores. Outro avanço ocorreu por volta de 3.500 a.C. com a invenção do vidro na antiga Mesopotâmia.

Avançando para o século XX, a descoberta de polímeros plásticos, cerâmicas e supercondutores abriu novas fronteiras tecnológicas. Cerâmicas, valorizadas por sua durabilidade e resistência ao calor, tornaram-se essenciais em indústrias que vão da aeroespacial à eletrônica. Supercondutores, que conduzem eletricidade sem resistência, agora desempenham papéis cruciais em trens maglev, aceleradores de partículas e dispositivos médicos.

A IA entra na Briga

A tecnologia de baterias é uma área que pode se beneficiar do desenvolvimento de novos materiais. (Oleksandr Sytnyk/Canva)

Encontrar novos materiais para tecnologias de ponta tem sido tradicionalmente um processo longo e custoso devido à complexidade das estruturas atômicas e moleculares. Os cientistas têm confiado em métodos de tentativa e erro que exigem equipamentos e recursos especializados. A incerteza e o risco retardam ainda mais a descoberta de materiais.

No entanto, os avanços em IA, particularmente o aprendizado de máquina, estão remodelando o campo. Os algoritmos de aprendizado de máquina melhoram seu desempenho ao longo do tempo, analisando dados sem intervenção humana. Essa mudança permite abordagens mais eficientes e direcionadas para a descoberta de materiais.

Sistemas de IA

Um grande avanço vem dos sistemas de IA “generativos”, que podem criar materiais inteiramente novos com base nas propriedades e restrições desejadas. No início deste mês, uma equipe de pesquisa da Microsoft apresentou duas ferramentas de IA — MatterGen e MatterSim — para projetar materiais inorgânicos.

Essas ferramentas trabalham juntas para agilizar a descoberta. O MatterGen gera novos materiais em potencial, enquanto o MatterSim valida sua viabilidade. Os pesquisadores podem especificar características desejadas, como simetria, resistência mecânica ou propriedades eletrônicas e magnéticas. Diferentemente dos métodos tradicionais baseados na intuição, o MatterGen produz rapidamente milhares de candidatos materiais, acelerando significativamente a fase inicial do design.

O MatterSim aplica então uma análise computacional rigorosa para prever a estabilidade e a viabilidade no mundo real, garantindo que apenas materiais práticos avancem no desenvolvimento. Muitos desses materiais gerados por IA assumem a forma de estruturas cristalinas únicas, projetadas com precisão para aplicações como baterias de alta energia, eletrônicos flexíveis, painéis solares e implantes médicos avançados.

A Corrida pela Descoberta Baseada em IA

A eletrônica flexível é outra área onde a descoberta de materiais pode impulsionar avanços. (MMassel/Canva)

As ferramentas de IA da Microsoft não estão sozinhas nessa corrida. O Graph Networks for Materials Exploration (Gnome) do Google DeepMind também visa acelerar a descoberta de materiais. Usando aprendizado profundo — uma técnica de IA inspirada no cérebro humano — o Gnome prevê a estabilidade de novos materiais, encurtando drasticamente o cronograma de pesquisa.

Em 2023, pesquisadores do DeepMind demonstraram que o Gnome poderia identificar 2,2 milhões de novos materiais estáveis, com 736 já realizados experimentalmente — uma melhoria de dez vezes em relação aos métodos anteriores. Muitos desses materiais, antes desconhecidos pelos químicos, prometem energia limpa, eletrônica e outros campos.

Embora o MatterGen da Microsoft e o Gnome do Google aproveitem a IA, eles adotam abordagens diferentes. O Gnome prevê materiais estáveis ​​modificando estruturas existentes, com foco em substâncias cristalinas. O MatterGen, por outro lado, projeta diretamente novos materiais com base em requisitos de design específicos, alterando elementos, posições atômicas e redes periódicas.

Materiais Descobertos Pela IA

A descoberta de materiais impulsionada por IA pode levar a inovações revolucionárias em armazenamento de energia, sustentabilidade ambiental e muito mais. Uma das aplicações mais promissoras está na tecnologia de baterias. À medida que o mundo muda para energia renovável, a demanda por baterias eficientes e duradouras continua a crescer. A IA pode ajudar os pesquisadores a projetar materiais que suportam maiores densidades de energia, carregamento mais rápido e maior vida útil.

Além da energia, os materiais projetados por IA podem revolucionar a medicina. Implantes avançados, sistemas de administração de medicamentos e materiais biocompatíveis podem melhorar os resultados dos pacientes e tratamentos médicos. Na indústria aeroespacial, materiais leves e duráveis ​​podem melhorar o desempenho de aeronaves e espaçonaves. Enquanto isso, novos materiais para purificação de água, captura de carbono e gerenciamento de resíduos podem abordar desafios ambientais urgentes.

À medida que a IA continua a refinar e acelerar a descoberta de materiais, as possibilidades de avanço tecnológico parecem ilimitadas. Ao integrar a IA à ciência dos materiais, os pesquisadores estão desbloqueando a próxima onda de inovações transformadoras, moldando o futuro da tecnologia e da sociedade.

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