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A descoberta e o desenvolvimento de materiais ajudam a impulsionar a tecnologia e a moldar civilizações. Agora, estamos no início de uma nova era. E a inteligência artificial (IA) tem tudo para transformar a busca por supermaterial que pode ser revolucionário. É o que defende Domenico Vicinanza, professor da Universidade Anglia Ruskin (Grã-Bretanha), em artigo no The Conversation.
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A IA “promete mudar completamente a abordagem para a investigação, criação e testes desses materiais”, escreve o professor. “Os avanços em IA, incluindo um subcampo chamado aprendizado de máquina, começam a transformar o cenário, permitindo abordagens mais eficientes e direcionadas”.
Pesquisas usam IA generativa para criar supermaterial, diz professor
Até então, a busca por novos materiais para impulsionar o desenvolvimento das próximas tecnologias revolucionárias era um processo longo e caro. A incerteza e o risco inerentes à descoberta de materiais complicam e prolongam ainda mais o processo. É aí que entram os avanços em IA, segundo o professor.
“A principal mudança é uma nova metodologia baseada em sistemas de IA ‘generativos’, que podem criar conteúdo”, diz Vicinanza. “Os sistemas de IA agora podem produzir diretamente novos materiais quando fornecidos com propriedades desejadas e restrições.”
MatterGen e MatterSim (Microsoft)
O professor cita um artigo publicado por uma equipe da Microsoft na revista Nature em janeiro de 2025. O artigo introduziu um par de ferramentas de IA para desenvolvimento de materiais inorgânicos – aqueles não baseados no elemento carbono.
As ferramentas se chamam MatterGen e MatterSim. E desempenham papéis complementares na descoberta de materiais. A primeira cria candidatos a novos materiais, enquanto a segunda os filtra e valida (para garantir que possam ser confeccionados no mundo real).
Essa abordagem baseada em IA acelera as fases iniciais do desenvolvimento de materiais, segundo Vicinanza. “Ela permite que os pesquisadores explorem uma gama mais ampla de possibilidades e se concentrem nos candidatos mais promissores.”
Gnome (Google DeepMind)
O professor cita outra iniciativa que “promete acelerar drasticamente o processo de descoberta”: o Gnome (Graph Networks for Materials Exploration), do Google DeepMind.
O Gnome usa uma forma de IA inspirada no cérebro humano chamada aprendizado profundo. Ele prevê a estabilidade de novos materiais, o que encurta significativamente a fase de exploração e descoberta.
Pesquisadores do Google DeepMind demonstraram, num artigo publicado na Nature em novembro de 2023, que seu modelo de IA poderia identificar 2,2 milhões de novos materiais estáveis. Cerca de 736 desses foram confeccionados experimentalmente, segundo o professor.
Rivais e complementares
“Embora tanto o Gnome do Google quanto o MatterGen da Microsoft sejam baseados em IA, eles diferem em suas abordagens e, de certa forma, fornecem metodologias complementares”, observa Vicinanza.
- MatterGen: usa modelo de IA generativa para projetar materiais com base em requisitos de design (cria estruturas materiais alterando elementos, posições e redes periódicas);
- Gnome: prevê a estabilidade de novos materiais ao criar variações em estruturas existentes, se concentrando em identificar materiais cristalinos estáveis.
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Possíveis aplicações na vida real
As implicações da descoberta de materiais impulsionada pela IA são vastas, de acordo com o professor. “Elas podem levar a inovações em áreas como armazenamento de energia e sustentabilidade ambiental.”
Para Vicinanza, uma das aplicações mais promissoras é o desenvolvimento de baterias. “As ferramentas de IA podem ajudar os pesquisadores a projetar e identificar novos materiais capazes de suportar densidades de energia mais altas, tempos de carregamento mais rápidos e vidas úteis mais longas.”
Ainda segundo o professor, novos materiais podem ser usados para projetar novos dispositivos médicos, implantes e até sistemas de liberação de medicamentos. “Isso poderia melhorar os resultados dos pacientes e avançar os tratamentos médicos.”
O especialista também abordou possíveis aplicações no setor aeroespacial. “Materiais leves e duráveis poderiam melhorar o desempenho e a segurança de aeronaves e espaçonaves.”
Por fim, o professor escreveu o seguinte: “novos materiais para purificação de água, captura de carbono e gestão de resíduos poderiam enfrentar desafios ambientais urgentes”. O quanto disso tudo vai realmente sair do papel (e da IA) só o tempo dirá.
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