IA reduz tempo de descoberta de materiais para baterias para horas ao invés de anos

Microsoft descobre materiais inovadores para baterias através da inteligência artificial reduzindo para dezenas de horas a pesquisa que pode...

Microsoft descobre materiais inovadores para baterias através da inteligência artificial reduzindo para dezenas de horas a pesquisa que poderia levar dezenas de anos.

Em um avanço tecnológico impressionante, a equipe da Microsoft Quantum usou inteligência artificial (IA) e Computação de Alto Desempenho (HPC) para identificar candidatos promissores para materiais inovadores de baterias. Iniciando com uma vasta lista de 32 milhões de materiais, eles reduziram para 18 candidatos em apenas 80 horas! 🕒

💡 Utilizando IA, a equipe analisou critérios como estabilidade, reatividade e potencial de condução de energia, enquanto a computação de alto desempenho ajudou a refinar a busca. Este processo reduziu a lista para 150 candidatos. Por fim, os cientistas da Microsoft usaram HPC para avaliar a praticidade de cada material – disponibilidade, custo e outros – para reduzir a lista para 23 – cinco dos quais já eram conhecidos.🧠

🌍 Assim, usando essa combinação de IA e HPC, a descoberta dos candidatos a novos materiais de baterias mais promissores demorou apenas 80 horas. A Microsoft está colaborando com instituições científicas líderes – nesse caso, foi uma parceria com o PNNL (Pacific Northwest National Laboratory), um dos laboratórios nacionais do Departamento de Energia dos EUA, administrado pelo Escritório de Ciência do Departamento de Energia (DOE) –  para reduzir o impacto das mudanças climáticas e encontrar novas formas eficientes de criar, armazenar e utilizar energia.

🧪 Essa parceria permite a exploração de novos materiais para baterias, a acelerar o processo de descoberta e a reduzir o tempo necessário para identificar candidatos promissores. A descoberta de novos eletrólitos com menos 70% de lítio está revolucionando a indústria de armazenamento de energia.

⚛️ A convergência de IA, computação de alto desempenho e especialistas em ciências específicas está possibilitando um paradigma de descoberta científica acelerada, o que aumentaria ainda mais o desempenho quando estivermos com a computação quântica disponível rotineiramente.  

🌏 Esta parceria tem o potencial de transformar campos de descoberta em diversas áreas, desde química e ciência dos materiais até à indústria farmacêutica, ciências da vida e transporte.

“Os resultados das novas baterias são apenas um exemplo – uma prova, por assim dizer. Reconhecemos desde o início que a magia aqui está na velocidade da IA ​​auxiliando na identificação de materiais promissores e na nossa capacidade de colocar imediatamente essas ideias em ação no laboratório. Estamos entusiasmados em levar isso ao próximo nível na parceria entre a Microsoft e o PNNL. Planejamos ampliar os limites do que é possível através da fusão de tecnologia de ponta e conhecimento científico.”
Brian Abrahamson. Diretor digital do PNNL

🌱 Este método não apenas acelera a descoberta de novos materiais mas também tem grandes implicações para a sustentabilidade e inovação tecnológica. 

O próximo passo científico tradicional é testar as hipóteses, normalmente um processo longo e iterativo. “Se falhar, voltamos à prancheta novamente”, diz Murugesan. Um de seus projetos anteriores no PNNL, uma tecnologia de bateria de fluxo redox de vanádio, exigiu vários anos para resolver um problema e projetar um novo material.🌍

Com informações de: Microsoft 
Visto no Brasil Acadêmico