⚡ Uma IA identifica milhares de materiais para substituir as terras raras

Publicado por Adrien,
Fonte: Nature Communications
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Os nossos smartphones e carros elétricos poderiam algum dia passar sem as terras raras, amplamente utilizadas para a conceção de baterias e motores elétricos?

Uma equipa da Universidade de New Hampshire traz uma resposta encorajadora, aproveitando a inteligência artificial para examinar uma vasta gama de materiais magnéticos ainda pouco estudados.


Para tal, os investigadores treinaram um sistema de inteligência artificial para ler e interpretar décadas de literatura científica. A ferramenta é capaz de extrair detalhes experimentais para determinar se um material apresenta um carácter magnético e a que temperatura pode suportar. Todas estas informações são depois estruturadas numa base de dados aberta, batizada de Northeast Materials Database.

Esta estratégia permite assim identificar rapidamente candidatos promissores, sem a necessidade de testes laboratoriais sistemáticos.

Atualmente, os ímanes permanentes mais eficazes baseiam-se maioritariamente em terras raras. Estes elementos são principalmente importados, o que gera dificuldades relacionadas com o seu preço e disponibilidade. Embora sejam conhecidos muitos compostos magnéticos, nenhum conseguiu até agora substituir os ímanes à base de terras raras nas aplicações de consumo.

A base de dados já contém mais de sessenta e sete mil materiais magnéticos, entre os quais vinte e cinco compostos originais conservam as suas propriedades a altas temperaturas. De acordo com Suman Itani, estudante de doutoramento em física e autor principal do estudo, esta aceleração na identificação de materiais poderá permitir diminuir a dependência das terras raras, reduzir o preço dos veículos elétricos e consolidar a base industrial.

O professor Jiadong Zang, coautor dos trabalhos, indica que este método enfrenta um dos principais desafios na ciência dos materiais: identificar alternativas sustentáveis aos ímanes permanentes. A equipa está convencida do potencial da sua base de dados e das tecnologias de inteligência artificial para tornar este objetivo acessível.
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