Por Martin Coulter
LONDRES (Reuters) - O Google DeepMind tem usado inteligência artificial (IA) para prever a estrutura de mais de 2 milhões de novos materiais, um avanço que, segundo ele, poderá em breve ser usado para melhorar tecnologias do mundo real.
Em um artigo de pesquisa publicado na revista científica Nature nesta quarta-feira, a empresa de IA de propriedade da Alphabet (NASDAQ:GOOGL) disse que quase 400 mil de seus hipotéticos designs de materiais poderiam em breve ser produzidos em condições de laboratório.
As aplicações potenciais para a pesquisa incluem a produção de baterias, painéis solares e chips de computador de melhor desempenho.
A descoberta e síntese de novos materiais podem ser um processo caro e demorado. Por exemplo, foram necessárias cerca de duas décadas de investigação antes que as baterias de íons de lítio -- hoje utilizadas para alimentar desde telefones e computadores portáteis a veículos elétricos -- fossem disponibilizadas comercialmente.
“Esperamos que grandes melhorias na experimentação, síntese autônoma e modelos de aprendizado de máquina encurtem significativamente esse cronograma de dez a 20 anos para algo que seja muito mais gerenciável”, disse Ekin Dogus Cubuk, cientista pesquisador da DeepMind.
“Se conseguirmos reduzir isso ainda um pouco mais, seria considerado um verdadeiro avanço.”