A ferramenta de Inteligência Artificial GnoME da DeepMind permitiu a descoberta ‘rápida’ de mais de 2,2 milhões de potenciais novas estruturas de cristais, mais de 45 vezes o número total de substâncias descobertas na história da Ciência. O avanço possibilitado pela IA vai ser partilhado com a comunidade científica e, espera-se, deve trazer melhorias significativas em vários produtos e tecnologias atuais.
A equipa da DeepMind vai divulgar as 381 mil estruturas de materiais mais promissoras para que possam ser produzidas e testadas por diferentes equipas de cientistas em todo o mundo. A comunidade deverá depois usar estes materiais em testes de viabilidade que podem ir de áreas tão distintas como a produção de células solares à criação de supercondutores.
Ekin Dogus Cubuk, que co-assina o estudo, explica que “a ciência dos materiais é basicamente onde o pensamento abstrato toca no universo físico. É difícil imaginar qualquer tecnologia que não possa ser melhorada se utilizarmos materiais melhores”, cita o ArsTechnica.
Os investigadores da DeepMind quiseram adicionar novos potenciais materiais aos mais de 48 mil que foram identificados previamente na História e que vão desde o ferro ou bronze a estruturas mais novas. Na última década foram descobertos 28 mil materiais estáveis. O algoritmo, no entanto, produziu resultados a uma ordem de magnitude impressionante.
Estes novos compostos podem ser usados em materiais de camadas versáteis ou no desenvolvimento de computação neuromórfica, ou seja, que replica o funcionamento do cérebro humano. Há equipas de investigadores das Universidades da Califórnia e Berkeley e do Laboratório Nacional Lawrence Berkeley que já estão a usar parte destas descobertas no seu trabalho. Os investigadores usaram computação, dados históricos e aprendizagem de máquina para orientar um laboratório autónomo, o A-Lab, onde se descobriram 41 novos compostos, de uma lista de 58, uma taxa de sucesso de 70%.
Gerbrand Ceder, outro dos co-autores do estudo, explica que “embora a robótica do A-Lab seja impressionante, a verdadeira inovação é a integração de várias fontes de conhecimento e dados no A-Lab para conduzir a síntese de forma mais inteligente”.
O trabalho teórico conseguido pela IA permite ‘saltar’ anos de tentativas e erro e processos dispendiosos na descoberta de novos materiais.
