IA do Google pode descobrir mais de 2 milhões de materiais; entenda
Tecmundo
Pesquisadores do Google DeepMind utilizaram o GNoME, ferramenta baseada em deep learning, para prever as estruturas de mais de 2 milhões de novos materiais. Este é um avanço com potencial para impactar diversos setores, como energia renovável e computação.
Mais de 700 potenciais materiais foram concretizados e estão atualmente em fase de teste laboratorial. A expectativa é de que essa inovação recente proporcione um impulso significativo na identificação de novos materiais essenciais para áreas como armazenamento de energia, células solares e chips supercondutores.
O GNoME representa um avanço do Google DeepMind, uma entidade já conhecida por suas conquistas notáveis. Anteriormente, a equipe desenvolveu o AlphaFold , que prevê com precisão a estrutura de proteínas, o AlphaMissense , uma ferramenta vital na triagem de doenças genéticas, e o GraphCast, um sistema de previsão meteorológica de alta precisão.
Novos materiais tem potencial de impactar diversos setores
O GNoME revoluciona a descoberta de materiais. Em contraste com a abordagem convencional, que depende da combinação de elementos da tabela periódica e tem suas limitações de eficiência, essa tecnologia transforma completamente o processo.
Com a capacidade de gerar mais de um bilhão de estruturas, o GNoME prevê a estabilidade de novos materiais de forma independente das estruturas já existentes.
Dentro do grupo de 2,2 milhões de materiais considerados possivelmente estáveis, o Google DeepMind selecionou os 381.000 mais propensos à estabilidade e os incluiu no ISCD, ampliando em dez vezes o número de materiais tidos como estáveis.
Para validar essas previsões, o Google DeepMind colaborou com pesquisadores externos e teve sucesso na síntese de 736 materiais previstos como estáveis pelo GNoME, confirmando sua estabilidade real.
Um artigo publicado na revista Nature revela que as descobertas foram adotadas por pesquisadores da Universidade da Califórnia, Berkeley, e do Lawrence Berkeley National Laboratory. Eles já as incorporaram em seus experimentos para o desenvolvimento de novos materiais. Essa aplicação prática reforça o impacto e a relevância das descobertas na comunidade científica.
