IA Acelera a Descoberta de Novos Materiais

Pesquisadores russos fizeram um avanço significativo no desenvolvimento de novos materiais. Eles utilizaram Inteligência Artificial (IA) para acelerar o processo de identificação e análise das propriedades de compostos promissores. Uma equipe do AIRI Institute of Artificial Intelligence, com o apoio da Sber, Skoltech e da Universidade Politécnica de Tomsk, criou um sistema de IA baseado em redes neurais de grafos (GNNs). Este sistema ajuda a encontrar combinações eficazes de elementos para criar novos compostos promissores com base em boro e tungstênio. "O modelo treinado nos permitiu analisar todos os dados em apenas alguns dias e selecionar os mais promissores para verificação experimental", diz Roman Eremin, pesquisador líder do AIRI. Métodos tradicionais de cálculo das propriedades das moléculas, que são quântico-químicos, exigem recursos computacionais e tempo significativos. Especialmente se a estrutura do composto for complexa – com cada cálculo de átomo e elétron se tornando mais difícil. Isso pode levar meses ou até anos. A IA ajuda a contornar essa barreira. Isso permite acelerar o processo e não desperdiçar centenas de milhares de configurações em vão. "Incluímos consistentemente no treinamento apenas aquelas estruturas onde o modelo cometeu mais erros. Isso reduziu a complexidade combinatória da tarefa", explica Eremin. O modelo de IA criado não se limita apenas a compostos de boro. Ele pode ser usado para pesquisar novos materiais em outros sistemas químicos – de compostos medicinais à propulsão espacial. Uma rede neural (também uma rede neural artificial, RNA, ou simplesmente uma rede neural) é um modelo matemático, bem como sua implementação de software ou hardware, construído com base no princípio da organização de redes neurais biológicas – as redes de células nervosas de um organismo vivo.