Cientistas da Universidade de New Hampshire estão utilizando inteligência artificial para acelerar a busca por materiais magnéticos avançados. Seu trabalho resultou em um recurso pesquisável que contém 67.573 compostos magnéticos, incluindo 25 materiais que não haviam sido reconhecidos anteriormente como ímãs capazes de permanecer magnéticos em altas temperaturas.
“Ao acelerar a descoberta de materiais magnéticos sustentáveis, podemos reduzir a dependência de elementos terras raras, baixar os custos de veículos elétricos e sistemas de energia renovável, além de fortalecer a base industrial dos EUA,” disse Suman Itani, autor principal e doutorando em física.
Um Banco de Dados Maciço de Materiais Magnéticos
O novo recurso, chamado Banco de Dados de Materiais do Nordeste, torna mais fácil para os cientistas explorarem materiais que são essenciais para a tecnologia moderna. Ímãs são componentes críticos em smartphones, dispositivos médicos, geradores de energia, veículos elétricos e muitos outros sistemas do dia a dia. No entanto, os ímãs mais poderosos de hoje dependem de elementos terras raras que são caros, em grande parte importados, e cada vez mais difíceis de garantir. Apesar do grande número de compostos magnéticos conhecidos, nenhum ímã permanente totalmente novo foi identificado a partir desse grupo.
O estudo, publicado na Nature Communications, descreve como a equipe desenvolveu um sistema de IA capaz de ler artigos científicos e extrair dados experimentais importantes. Essas informações foram então usadas para treinar modelos computacionais para determinar se um material é magnético e calcular a temperatura em que ele perde sua magnetização. Os resultados foram organizados em um banco de dados abrangente e pesquisável.
Reduzindo a Necessidade de Elementos Terras Raras
Pesquisadores há muito entendem que muitos materiais magnéticos provavelmente permanecem não descobertos. No entanto, testar todas as combinações possíveis de elementos, que podem chegar à casa dos milhões, levaria enormes quantidades de tempo e dinheiro em um ambiente de laboratório.
“Estamos enfrentando um dos desafios mais difíceis da ciência dos materiais – descobrir alternativas sustentáveis a ímãs permanentes – e estamos otimistas de que nosso banco de dados experimental e as crescentes tecnologias de IA tornarão esse objetivo alcançável,” disse Jiadong Zang, professor de física e co-autor.
Expandindo o Papel da IA na Ciência e Educação
A equipe de pesquisa também inclui co-autor Yibo Zhang, pesquisador de pós-doutorado em física e química. Olhando para o futuro, os cientistas acreditam que o modelo de linguagem grande utilizado neste projeto poderia servir a propósitos além da construção deste banco de dados, especialmente no ensino superior. Por exemplo, a tecnologia poderia converter imagens em formatos de texto rico modernos, ajudando a atualizar e preservar coleções de biblioteca.
O projeto recebeu apoio do Escritório de Ciências Básicas de Energia, Divisão de Ciências e Engenharia de Materiais, Departamento de Energia dos EUA.