IA descobre 25 novos ímãs e pode baratear carros elétricos
Descoberta pode reduzir custos, dependência de terras raras e impulsionar energia limpa
Fala Ciência|Do R7
A busca por alternativas aos caros e escassos elementos de terras raras acaba de ganhar um reforço poderoso. Pesquisadores da Universidade de New Hampshire utilizaram inteligência artificial (IA) para identificar dezenas de materiais magnéticos promissores, incluindo 25 compostos inéditos capazes de manter o magnetismo em altas temperaturas, um requisito essencial para aplicações industriais.
O avanço, descrito na revista Nature Communications, pode acelerar o desenvolvimento de veículos elétricos mais baratos, turbinas eólicas mais eficientes e dispositivos eletrônicos mais sustentáveis. Além disso, abre caminho para reduzir a dependência global de minerais estratégicos. Entre os principais impactos do estudo, destacam-se:
Um atalho inteligente na ciência dos materiais
Tradicionalmente, descobrir novos ímãs exige anos de experimentação em laboratório. Afinal, existem milhões de combinações possíveis entre elementos químicos. Nesse contexto, testar cada hipótese manualmente seria inviável.
Para superar essa barreira, os cientistas desenvolveram um sistema capaz de “ler” artigos científicos, extrair dados experimentais e treinar modelos computacionais para prever duas variáveis cruciais: se um material é magnético e em que temperatura ele perde essa propriedade.
Como resultado, foi criado o Banco de Dados de Materiais do Nordeste, uma plataforma pesquisável que organiza informações estratégicas para pesquisadores e engenheiros. Dessa forma, a triagem inicial de candidatos promissores torna-se muito mais rápida e precisa.
Por que substituir terras raras é tão urgente?
Os ímãs permanentes mais potentes disponíveis atualmente dependem de elementos como neodímio e disprósio. Contudo, esses minerais são caros, geograficamente concentrados e sujeitos a instabilidades no fornecimento.
Portanto, encontrar materiais alternativos com desempenho semelhante, mas sem terras raras, representa não apenas um ganho econômico, mas também geopolítico e ambiental. Veículos elétricos, por exemplo, utilizam ímãs de alto desempenho em seus motores. Reduzir custos nessa etapa pode tornar essa tecnologia ainda mais acessível.
IA acelera descobertas e fortalece a transição energética
Além das aplicações industriais, o modelo de linguagem empregado no projeto demonstra potencial para outras áreas acadêmicas. Ele pode converter imagens e registros antigos em formatos digitais pesquisáveis, contribuindo para modernização de acervos científicos.
Portanto, o estudo mostra como a inteligência artificial na ciência dos materiais está deixando de ser promessa e se tornando ferramenta estratégica. Ao acelerar descobertas que antes levariam décadas, a IA pode ser decisiva para consolidar uma transição energética mais sustentável e tecnologicamente independente.
