Material Super-Compressível Desenvolvido Através de IA

Um novo material super-compressível desenvolvido através de IA por pesquisadores da TU Delft pode transformar muitos dos nossos objetos do dia a dia, mantendo-se forte. Os pesquisadores não realizaram nenhum teste experimental e criaram o material utilizando apenas inteligência artificial e machine learning.

Miguel Bessa é o primeiro autor da publicação que apareceu em Advanced Materials em 14 de outubro. 

“A IA fornece um mapa do tesouro e o cientista precisa encontrar o tesouro”, disse ele. 

Transformando Objetos do Dia a Dia

Miguel Bessa, professor assistente de ciência de materiais na TU Delft, teve a inspiração para criar esse material após passar tempo no Instituto de Tecnologia da Califórnia. Foi lá, no Laboratório de Estruturas Espaciais, que ele observou uma estrutura de satélite que era capaz de abrir velas solares longas a partir de um pacote pequeno. 

Depois de ver isso, Bessa quis saber se era possível projetar um material super-compressível, mas forte, e comprimi-lo em uma fração pequena de seu volume. 

“Se isso fosse possível, objetos do dia a dia, como bicicletas, mesas de jantar e guarda-chuvas, poderiam ser dobrados no bolso”, disse ele. 

A Próxima Geração de Materiais 

Bessa acredita que é importante que a próxima geração de materiais seja adaptável e multi-propósito, com a capacidade de ser alterada. A maneira de fazer isso é através de materiais dominados por estrutura, que são metamateriais capazes de explorar novas geometrias. Isso permitirá que os materiais tenham certas propriedades e funcionalidades que não existiam antes. 

“No entanto, o design de metamateriais dependeu de extensos experimentos e de uma abordagem de tentativa e erro”, diz Bessa. “Nós argumentamos a favor de inverter o processo, utilizando o aprendizado de máquina para explorar novas possibilidades de design, enquanto reduzimos a experimentação ao mínimo absoluto.”

“Nós seguimos uma abordagem computacional baseada em dados para explorar um novo conceito de metamaterial e adaptá-lo a diferentes propriedades-alvo, escolha de materiais base, escalas de comprimento e processos de fabricação.“

Novas Possibilidades

Utilizando o aprendizado de máquina, Bessa desenvolveu dois designs que eram de escalas de comprimento diferentes para o material super-compressível desenvolvido através de IA. Eles transformaram polímeros quebradiços em metamateriais que eram muito mais leves e recuperáveis. O aspecto mais importante e impressionante desses novos metamateriais é que eles são super-compressíveis. O design em escala macro se concentra na compressibilidade máxima, enquanto o micro-escala é melhor para alta resistência e rigidez. 

Bessa argumenta que a parte mais importante do trabalho não é o material desenvolvido em si, mas a nova maneira de projetar através do uso do aprendizado de máquina e inteligência artificial. Isso pode abrir possibilidades que eram desconhecidas antes. 

“A coisa importante é que o aprendizado de máquina cria uma oportunidade de inverter o processo de design, passando de investigações guiadas experimentalmente para investigações baseadas em dados computacionais, mesmo que os modelos de computador estejam faltando alguma informação. Os requisitos essenciais são que ‘suficiente’ dados sobre o problema de interesse estejam disponíveis e que os dados sejam suficientemente precisos.”

Bessa acredita na pesquisa baseada em dados em ciência de materiais e em sua capacidade de revolucionar e transformar nossa maneira de viver. 

“A ciência baseada em dados revolucionará a maneira como alcançamos novas descobertas, e eu mal posso esperar para ver o que o futuro nos trará.”

Assumindo o Controle do Início ao Fim

Esses novos desenvolvimentos mostram que existem áreas que podem ser transformadas por IA e aprendizado de máquina que não são bem conhecidas. Embora seja comprovado que a inteligência artificial revolucionará máquinas, tecnologias e quase todos os outros aspectos da sociedade, não é frequentemente reconhecido que ela também pode desenvolver completamente sozinha. Haverá um ponto em que o aprendizado de máquina e a IA assumirão o processo de design e desenvolvimento do início ao fim. Caberá aos humanos instalar mecanismos certos nessas tecnologias para que sejam compatíveis com nossas maneiras de viver.