Cientistas usam IA para decifrar o código dos padrões mais complexos da natureza 1.000 vezes mais rápido

Os cristais líquidos nemáticos fornecem um ambiente especialmente útil para o estudo desses defeitos. Neste tipo de material, as moléculas podem girar livremente enquanto ainda apontam aproximadamente na mesma direção. Essa combinação torna os cristais líquidos fáceis de controlar e observar, permitindo aos pesquisadores rastrear como os defeitos aparecem, mudam e se reorganizam ao longo do tempo. Tradicionalmente, os cientistas descrevem estas estruturas usando a teoria de Landau-de Gennes, uma estrutura matemática que explica como a ordem molecular entra em colapso dentro dos núcleos dos defeitos, onde a orientação já não tem uma definição clara.

AI intervém para acelerar a previsão de defeitos

Pesquisadores liderados pelo professor Jun-Hee Na, da Universidade Nacional de Chungnam, na República da Coreia, introduziram agora uma maneira mais rápida de prever padrões de defeitos estáveis ​​usando aprendizado profundo. Seu trabalho substitui simulações numéricas lentas e computacionalmente caras por uma abordagem baseada em IA que fornece resultados muito mais rapidamente.

O método, publicado na revista Small, pode gerar previsões em milissegundos, em vez das horas normalmente exigidas pelas simulações convencionais.

“Nossa abordagem complementa simulações lentas com previsões rápidas e confiáveis, facilitando a exploração sistemática de regimes ricos em defeitos”, diz o Prof.

Por Dentro do Modelo de Aprendizado Profundo

A equipe construiu seu sistema usando uma arquitetura 3D U-Net, um tipo de rede neural convolucional comumente usada em análise de imagens científicas e médicas. Este projeto permite que o modelo reconheça alinhamento em grande escala e detalhes locais associados a defeitos. Em vez de executar simulações passo a passo, a estrutura conecta diretamente as condições de contorno ao estado de equilíbrio final. As informações de limite são fornecidas à rede, que então prevê todo o campo de alinhamento molecular, incluindo as formas e posições dos defeitos.

Para treinar o modelo, os pesquisadores usaram dados de simulações tradicionais que cobriram diversos cenários de alinhamento. Após o treinamento, a rede foi capaz de prever com precisão configurações inteiramente novas que nunca havia encontrado antes. Essas previsões correspondiam estreitamente aos resultados de simulações e experimentos de laboratório.

Lidando com defeitos complexos e mesclados

Em vez de depender de equações físicas explícitas, o modelo aprende o comportamento do material diretamente a partir dos dados. Isso lhe dá flexibilidade para lidar com casos especialmente complicados, incluindo defeitos topológicos de ordem superior, onde os defeitos podem se fundir, se separar ou se reorganizar. As experiências confirmaram que a IA capturou corretamente estes comportamentos, mostrando que funciona de forma fiável numa vasta gama de condições.

Caminhos mais rápidos para materiais avançados

Como a abordagem permite aos cientistas explorar rapidamente muitas possibilidades de projeto, ela também cria novas oportunidades para projetar materiais com estruturas de defeitos cuidadosamente controladas. Esses recursos são especialmente valiosos para dispositivos ópticos avançados e metamateriais.

“Ao encurtar drasticamente o processo de desenvolvimento de materiais, o design orientado por IA poderia acelerar a criação de materiais inteligentes para aplicações que vão desde displays holográficos e VR ou AR até sistemas ópticos adaptativos e janelas inteligentes que respondem ao seu ambiente”, diz o Prof.