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Pesquisadores da Universidade de Toronto estão aproveitando o poder da IA para acelerar os avanços científicos na busca por energia sustentável.
Seu trabalho inovador, focado na descoberta de catalisadores mais eficientes para a produção de hidrogênio verde, produziu resultados promissores que podem impactar significativamente o futuro da energia limpa.
Inteligência artificial revoluciona a descoberta do catalisador de hidrogênio verde
A equipe, que incluiu o estudante de doutorado Jehad Abed sob a supervisão de Edward Sargent, desenvolveu um programa de computador para agilizar a busca de combinações ideais de ligas metálicas.
De acordo com uma publicação no blog em 29 de agosto, a abordagem orientada por IA visa superar os métodos tradicionais de tentativa e erro demorados usados em laboratórios.
O programa de IA analisou mais de 36.000 combinações diferentes de óxidos metálicos, executando simulações virtuais para avaliar sua eficácia potencial.
Em seguida, a equipe testou o principal candidato do programa em laboratório para verificar suas previsões.
Usando a Fonte de Luz Canadense (CLS – do Inglês, Canadian Light Source) da Universidade de Saskatchewan e a Fonte Avançada de Fótons do Laboratório Nacional de Argonne, os pesquisadores examinaram o desempenho do catalisador durante as reações.
Os raios X ultrabrilhantes da CLS permitiram que eles observassem as mudanças no arranjo atômico em resposta à entrada elétrica.
Os resultados foram notáveis, pois a liga recomendada pela IA, uma combinação específica de rutênio, cromo e titânio, superou o metal de referência por um fator de 20 em termos de estabilidade e durabilidade.
Embora essas descobertas, publicadas no periódico Journal of the American Chemical Society, representem um avanço significativo, Abed advertiu que são necessários mais testes em condições reais.
IA acelera a descoberta de materiais para pesquisa de energia verde e previsão de terremotos
Esta não é a primeira vez que a IA será usada na pesquisa de energia verde. Em fevereiro de 2023, Alex Voznyy, professor assistente da Universidade de Toronto Scarborough, liderou uma equipe de pesquisadores no desenvolvimento de um modelo de IA.
Esse modelo visa acelerar a pesquisa de energia verde, especialmente no avanço da tecnologia de baterias, aproveitando os dados do The Materials Project, um banco de dados de código aberto que contém informações sobre mais de 140.000 materiais conhecidos.
Essa abordagem permite a previsão rápida das propriedades de novos materiais, incluindo estabilidade e capacidade de armazenamento de energia.
A eficiência do modelo é particularmente notável, pois ele pode realizar cálculos 1.000 vezes mais rápidos do que os métodos convencionais de química quântica.
Essa velocidade acelera a descoberta e o desenvolvimento de novos materiais para aplicações de energia.
“Queremos ser capazes de prever novos materiais com mais rapidez e eficiência para que possamos começar a criá-los fisicamente mais cedo e com mais certeza de que funcionarão”, explicou Voznyy.
Além da pesquisa em energia, a IA está causando impacto nas ciências geológicas.
A Universidade do Texas desenvolveu um algoritmo de IA capaz de prever terremotos com uma precisão sem precedentes.
Durante um teste de sete meses na China, o algoritmo previu corretamente 70% dos terremotos, superando o desempenho de outras equipes em uma competição global.
O sucesso do sistema se deve à sua capacidade de detectar padrões estatísticos complexos em dados sísmicos em tempo real, que os pesquisadores combinaram com ocorrências históricas de terremotos.
