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Cientistas usam machine-learning para descobrir novos materiais

O método utilizado consegue, a partir do conhecimento já existente a nível químico de estruturas, prever quais as combinações de átomos semelhantes que podem formar materiais estáveis e sintetizáveis em laboratório. Até à data, os cientistas já conseguiram descobrir duas novas estruturas tipo cristal.

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Ruben Nascimento Oliveira

Um grupo de investigadores da Universidade de Liverpool ensinou os seus computadores a vasculharem as infinitas possibilidades de conjugações de átomos em busca de novos materiais. As máquinas utilizadas na pesquisa conseguem, graças ao uso de machine-learning, focar os resultados nas combinações que possam levar a um material novo, reduzindo assim o trabalho dos investigadores.

Num artigo publicado pela Nature, os especialistas descrevem a utilização de um algoritmo que, através do conhecimento que já existe a nível químico de estruturas dos materiais existentes, consegue prever aquilo que estruturas atómicas semelhantes, mas com algumas alterações, vão produzir.

«Compreender quais os átomos que se podem combinar para formar novos materiais do vasto número de candidatos possíveis é um dos grandes desafios científicos, resolvê-lo vai abrir oportunidades científicas empolgantes», diz o professor especialista em química de materais, Matt Rosseinky, citado pela The Next Web.

A descoberta de novos matérias, ao longo dos anos, tem sido um processo intenso e lento devido aos milhões de combinações possíveis entre moléculas e átomos, mas agora, com este novo método, os investigadores vão poder passar a utilizar o tempo que estava reservado para explorações experimentais a rever os resultados de conjugações com maior probabilidade de gerar materiais estáveis e sintetizáveis, tornando todo o processo mais rápido e eficaz.

«É como ter o mapa com a morada de alguém ao invés de apenas saber que vive em Londres», compara Matt Rosseinky.

Até à data, os cientistas já conseguiram descobrir duas novas estruturas tipo cristal graças a este processo de identificação computacional, reporta TheNextWeb.