Um grupo de pesquisadores do Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) e da Microsoft (NASDAQ: MSFT) anunciaram uma inovação na tecnologia de baterias utilizando inteligência artificial (IA) e supercomputação. Em seu estudo, os pesquisadores utilizaram modelos de IA para testar várias combinações de materiais e projetar uma nova bateria com funcionalidades avançadas. O resultado foi um eletrólito sólido capaz de transmitir átomos carregados eletricamente.
Anteriormente, os cientistas experimentaram eletrólitos sólidos na tentativa de substituir os eletrólitos líquidos em baterias de íons de lítio, que são propensas a vazamentos e riscos de incêndio. Ao utilizar modelos de IA, a equipe de pesquisa evitou o método tradicional de testar cada combinação de materiais sistematicamente. Em vez disso, os modelos de IA previram a adequação dos materiais com base em padrões previamente memorizados.
O processo de seleção de materiais começou com a filtragem, que determinou se os materiais poderiam existir em condições do mundo real. Apenas 600.000 materiais com as propriedades elétricas e químicas necessárias para funcionar como baterias foram selecionados para investigação adicional. Esses materiais foram então classificados com base em níveis de toxicidade, raridade e custos, resultando na identificação de 23 materiais para estudo adicional. No final, uma combinação de lítio e sódio foi escolhida para criar o eletrólito sólido.
Todo o processo, que levou menos de 80 horas, foi possível utilizando mais de 1.000 máquinas virtuais na plataforma Microsoft Azure Quantum Elements. A empresa espera que outros pesquisadores aproveitem essa tecnologia e incorporem a IA em seus próprios experimentos.
Além de aumentar a produtividade no setor corporativo, a inteligência artificial generativa é cada vez mais importante na pesquisa científica. A Nvidia (NASDAQ: NVDA) introduziu um modelo de IA que visa prever o comportamento de variantes de COVID-19, demonstrando capacidades avançadas na previsão de mutações virais.
O uso da inteligência artificial generativa também ajudou a descobrir novos grupos de antibióticos, como revelado por pesquisadores da Arizona State University. Eles apresentaram uma lista de avanços relacionados à IA e novas tecnologias, destacando seus avanços na restauração da fala, prevenção de quedas com acessórios inteligentes e rastreamento de células cancerígenas.
Em resumo, o desenvolvimento da inteligência artificial e sua aplicação em diversas áreas podem trazer mudanças revolucionárias. Quando combinada com a tecnologia blockchain, que garante a qualidade e a propriedade dos dados, a IA se torna uma ferramenta excepcionalmente poderosa que pode fornecer proteção abrangente para os dados médicos e garantir a sua integridade.
FAQ:
1. Qual é a importância da descoberta das baterias realizada pelo grupo de pesquisa do Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) e da Microsoft?
A descoberta envolveu a utilização de inteligência artificial (IA) e supercomputação para desenvolver uma nova bateria com funcionalidades avançadas que utiliza um eletrólito sólido capaz de transmitir átomos carregados eletricamente.
2. Por que os cientistas estão tentando substituir eletrólitos líquidos em baterias de íons de lítio?
Os cientistas procuram substituir eletrólitos líquidos devido a problemas de vazamento e aos riscos de incêndio associados a esse tipo de bateria.
3. Como o modelo de IA contribuiu para o desenvolvimento da nova bateria?
A equipe de pesquisa utilizou um modelo de IA para prever a adequação de diversos materiais na criação de um eletrólito sólido. Os modelos de IA analisaram padrões previamente memorizados e previram quais combinações de materiais seriam mais promissoras.
4. Quais foram os critérios para a seleção de materiais?
Os materiais foram selecionados com base em sua capacidade de existir em condições do mundo real e possuir as propriedades elétricas e químicas necessárias para funcionar como baterias. Eles foram então classificados de acordo com níveis de toxicidade, raridade e custos.
5. Quais combinações de materiais foram escolhidas para estudo adicional?
A equipe de pesquisa identificou 23 materiais para estudo adicional, e, no final, uma combinação de lítio e sódio foi selecionada para criar o eletrólito sólido.
6. Quais ferramentas foram utilizadas no processo de pesquisa?
Todo o processo de pesquisa, que levou menos de 80 horas, foi realizado utilizando mais de 1.000 máquinas virtuais na plataforma Microsoft Azure Quantum Elements.
7. A Microsoft espera que outros pesquisadores utilizem essa tecnologia?
Sim, a Microsoft espera que outros pesquisadores aproveitem essa tecnologia de IA e a incorporem em seus próprios experimentos.
8. Quais são alguns exemplos de aplicações da inteligência artificial generativa em outras áreas científicas?
A inteligência artificial generativa tem sido usada para prever o comportamento de variantes de COVID-19, descobrir novos grupos de antibióticos, restaurar a fala, prevenir quedas por meio de acessórios inteligentes e rastrear células cancerígenas.
Links úteis:
– Pacific Northwest National Laboratory: https://www.pnnl.gov/
– Microsoft: https://www.microsoft.com/
– Nvidia: https://www.nvidia.com/
– Arizona State University: https://www.asu.edu/
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