Inteligncia Artificial descobre novo material tecnolgico

Materiais Avanados

Redação do Site Inovação Tecnológica – 08/01/2021

IA sem treinamento

Pela primeira vez, um sistema de inteligncia artificial fez uma descoberta cientfica – um novo material – sem qualquer auxlio humano.

“[O sistema de] IA no supervisionado. Muitos tipos de IA precisam ser treinados ou supervisionados. Em vez de pedir que aprendam as leis fsicas, ns as codificamos na IA. Voc no precisa de um humano para treinar a IA,” ressaltou o professor Aaron Kusne, do Instituto Nacional de Padronizao e Tecnologia dos EUA.

Os pesquisadores incluram no programa o conhecimento dos princpios-chave do experimento, incluindo dados de simulaes e experimentos de laboratrio, como o equipamento funciona e os conceitos fsicos bsicos necessrios – para este primeiro teste, eles incluram particularmente o conhecimento sobre o mapeamento de fase, que descreve como o arranjo dos tomos em um material muda com sua composio qumica e a temperatura.

IA controlando laboratrio

A equipe ento conectou o computador no qual o programa roda diretamente a uma linha de luz do laboratrio sncrotron SSRL (Fonte Luminosa de Radiao Sncrotron de Stanford), projetada para fazer um tipo de anlise chamada difrao de raios X.

Ao identificar os ngulos em que os raios X refletem em uma amostra possvel determinar como os tomos esto dispostos no material, ou seja, a difrao de raios X revela a estrutura cristalina do material. Compreender como os tomos esto dispostos em um material importante para determinar suas propriedades, como o quo duro ou o quo eletricamente isolante ele , e o quanto ele adequado para uma aplicao especfica.

Acontece que um nico experimento de difrao de raios X pode levar uma hora ou mais. a que entra o novo sistema integrado, chamado CAMEO, sigla em ingls para Sistema Autnomo em Circuito Fechado para Explorao e Otimizao de Materiais. Com ele, o processo pode ser feito em 10 segundos.

O algoritmo instalado no computador decide qual composio de material estudar a seguir, escolhendo em qual material os raios X sero concentrados para investigar sua estrutura atmica. A cada nova iterao, o programa aprende com as medies anteriores e identifica o prximo material a estudar. Isso permite que a inteligncia artificial explore como a composio de um material afeta sua estrutura e identifique o melhor material para a tarefa em questo.

Essa abordagem permitiu que o CAMEO descobrisse o material Ge₄Sb₆Te₇ (os pesquisadores encurtaram o nome dele para GST467). O programa recebeu 177 materiais potenciais para estudar, cobrindo uma grande variedade de receitas composicionais. Para chegar a esse material, ele realizou 19 ciclos experimentais diferentes, que duraram 10 horas, em comparao com as 90 horas estimadas que um cientista levaria com o conjunto completo de 177 materiais.

O sistema de inteligncia artificial opera em circuito fechado. Cada ciclo dura de alguns segundos a vrios minutos.
[Imagem: N. Hanacek/NIST]

Mudana de fase e neuromrfico

O GST467, composto por trs elementos diferentes (germnio [Ge], antimnio [Sb] e telrio [Te]), um material com memria de fase, ou seja, ele muda sua estrutura atmica de cristalina (material slido com tomos em posies regulares) para amorfa (material slido com tomos em posies aleatrias) pela aplicao de calor. Esse tipo de material est na vanguarda das pesquisas de melhores memrias eletrnicas, para armazenamento de dados digitais.

Embora existam infinitas variaes de composio possveis na liga Ge-Sb-Te, o novo material GST467 descoberto pelo programa de inteligncia artificial ideal para as aplicaes envolvendo os materiais com memria de fase.

Em um DVD ou disco Blu-ray, por exemplo, o contraste ptico entre o material cristalino e o material amorfo permite que o laser entenda os bits, distinguindo entre as regies que tm alta ou baixa refletividade. Acontece que o material GST467 tem o dobro do contraste ptico do material mais usado hoje para DVDs (Ge₂Sb₂Te₅).

O GST467 tambm promete aplicaes em chaves pticas, que controlam a direo da luz em um circuito, e na computao neuromrfica, que desenvolve componentes que emulam a estrutura e a funo de neurnios no crebro.

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