Material Super-Compressível Desenvolvido por meio de IA

Um novo material super-compressível desenvolvido por meio 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 aprendizado de máquina.

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 longas velas solares a partir de um pacote pequeno.

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

“Se isso for possível, objetos do dia a dia, como bicicletas, mesas de jantar e guarda-chuvas, podem 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 por meio 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 experimentação extensiva e de uma abordagem de tentativa e erro”, diz Bessa. “Nós argumentamos a favor de inverter o processo, utilizando aprendizado de máquina para explorar novas possibilidades de design, enquanto reduzimos a experimentação ao mínimo absoluto.”

“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 aprendizado de máquina, Bessa desenvolveu dois designs que eram de escalas de comprimento diferentes para o material super-compressível desenvolvido por meio de IA. Eles transformaram polímeros frágeis 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 de escala macro se concentra na compressibilidade máxima, enquanto a escala micro 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 por meio do uso de 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 para inverter o processo de design, passando de investigações guiadas por experimentos 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 na ciência de materiais e em sua capacidade de revolucionar e transformar nosso modo de vida.

“A ciência baseada em dados revolucionará a maneira como chegamos a 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 há 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 essas coisas 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 instilar certos mecanismos nesses tecnologias para que sejam compatíveis com nosso modo de vida.