Avanço da IA ​​pode substituir ímãs de terras raras em veículos elétricos

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

Um enorme banco de dados de materiais magnéticos

O novo recurso, denominado Banco de Dados de Materiais do Nordeste, facilita aos cientistas a exploração de materiais essenciais para a tecnologia moderna. Os ímãs são componentes essenciais em smartphones, dispositivos médicos, geradores de energia, veículos elétricos e muitos outros sistemas cotidianos. No entanto, os ímanes mais poderosos de hoje dependem de elementos de terras raras que são caros, em grande parte importados e cada vez mais difíceis de proteger. Apesar do grande número de compostos magnéticos conhecidos, nenhum ímã permanente inteiramente novo foi identificado neste pool.

O estudo, publicado em Comunicações da Naturezadescreve como a equipe desenvolveu um sistema de IA capaz de ler artigos científicos e extrair dados experimentais importantes. Essa informação foi então usada para treinar modelos de computador para determinar se um material é magnético e para calcular a temperatura na qual ele perde seu magnetismo. Os resultados foram organizados em um banco de dados abrangente e pesquisável.

Reduzindo a necessidade de elementos de terras raras

Os pesquisadores há muito entendem que muitos materiais magnéticos provavelmente permanecem desconhecidos. No entanto, testar todas as combinações possíveis de elementos, que poderiam chegar a milhões, exigiria enormes quantidades de tempo e dinheiro num ambiente de laboratório.

“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”, disse Jiadong Zang, professor de física e coautor.

Expandindo o papel da IA ​​na ciência e na educação

A equipe de pesquisa também inclui o coautor Yibo Zhang, pesquisador de pós-doutorado em física e química. Olhando para o futuro, os cientistas acreditam que o grande modelo de linguagem utilizado neste projeto poderá servir outros propósitos além da construção desta base de dados, especialmente no ensino superior. Por exemplo, a tecnologia poderia converter imagens em formatos modernos de rich text, ajudando a atualizar e preservar coleções de bibliotecas.

O projeto recebeu apoio do Escritório de Ciências Básicas de Energia, Divisão de Ciências e Engenharia de Materiais, Departamento de Energia dos EUA.