Terras raras: IA ajuda a descobrir novos materiais magnéticos

Ímãs estão se tornando cada vez mais indispensáveis em um mundo feito de smartphones, veículos elétricos, dispositivos médicos e geradores de energia. E não são fáceis de se obter. Eles dependem de elementos de terras raras — caros e importados.

Com isso em mente, pesquisadores da Universidade de New Hampshire, nos EUA, criaram o Northeast Materials Database, um banco de dados com informações de 67.573 materiais magnéticos, incluindo 25 compostos até então desconhecidos que permanecem magnéticos mesmo em altas temperaturas. 

“Ao acelerar a descoberta de materiais magnéticos sustentáveis, podemos reduzir a dependência de elementos de terras raras, diminuir o custo de veículos elétricos e sistemas de energia renovável e fortalecer a base industrial dos EUA”, afirma o autor principal, Suman Itani, estudante de doutorado em física na universidade.

Banco de dados contém informações de 67.573 materiais magnéticos (Imagem: Reprodução)

As terras raras são um conjunto de 17 elementos químicos: lantânio, cério, praseodímio, neodímio, promécio, samário, európio, gadolínio, térbio, disprósio, hólmio, érbio, escândio, túlio, itérbio, lutécio e ítrio. Eles são encontrados em baixas concentrações e demandam um complexo processo de extração e separação até se tornarem ligas e ímãs permanentes.

IA a seu favor

Os cientistas sabem que existem muitos compostos magnéticos ainda não descobertos, mas testar todas as combinações possíveis de elementos — potencialmente milhões — em laboratório é demorado e caro. É aí que entra a inteligência artificial.

A equipe construiu um sistema de IA capaz de ler artigos científicos e extrair detalhes experimentais essenciais. Esses dados alimentaram modelos computacionais que identificaram se um material é magnético e qual a temperatura máxima que ele pode suportar antes de perder seu magnetismo.

“Coletar esse tipo de informação manualmente exigiria um esforço enorme”, diz Itani. “Nosso sistema de IA consegue fazer isso de forma rápida e organiza tudo automaticamente em um único banco de dados pesquisável.”

Combinações de elementos químicos podem ser feitas em uma tabela periódica interativa (Imagem: Reprodução)

Desde os anos 2000, a China detém 70% da produção de terras raras, com 40% da reserva global. Países asiáticos são responsáveis por 90% da fabricação de ímãs — o que comprova a dependência de importação por outras nações. Já o Brasil tem a segunda maior reserva (19%), mas apenas 0,02% da produção mundial, segundo a Confederação Nacional da Indústria (CNI).

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Para o futuro…

A equipe acredita que o modelo de linguagem abrangente por trás do projeto poderá ter ampla aplicação além do banco de dados, particularmente no ensino superior. Por exemplo, a conversão de imagens para o formato de texto rico moderno também poderia ser usada para modernizar os acervos das bibliotecas.

“Estamos enfrentando um dos desafios mais difíceis da ciência dos materiais — descobrir alternativas sustentáveis ​​aos ímãs permanentes — e estamos otimistas de que nosso banco de dados experimental e as crescentes tecnologias de IA tornarão esse objetivo alcançável”, diz o professor de física Jiadong Zang, orientador de Itani.

Desde os anos 2000, a China detém 70% da produção de terras raras, com 40% da reserva global (Imagem: William Potter/Shutterstock)

Publicada na revista Nature, a pesquisa foi financiada pelo Escritório de Ciências Básicas de Energia e pela Divisão de Ciências e Engenharia de Materiais do Departamento de Energia dos EUA — um grande interessado em reduzir a dependência dos chineses.

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