Cientistas desenvolveram um novo método que utiliza inteligência artificial (IA) para analisar materiais. Essa técnica, que combina espectroscopia de correlação de fótons de raios-X (XPCS) com aprendizado de máquina, abre um novo campo de exploração de materiais ao criar “impressões digitais” únicas que podem ser decifradas por uma rede neural para revelar informações previamente inacessíveis.
No coração dessa inovação está um algoritmo de aprendizado de máquina não supervisionado. Por si só, esse algoritmo torna-se um especialista em reconhecimento de padrões, analisando meticulosamente os arranjos intrincados dos raios-X dispersos por um coloide – um grupo de partículas suspensas em solução. Por meio desse processo, o algoritmo aprende autonomamente a identificar padrões ocultos nos dados, resultando em insights profundos sobre as propriedades e o comportamento do material mediante estresses físicos.
Tradicionalmente, os cientistas têm confiado em técnicas de caracterização estabelecidas que frequentemente fornecem informações limitadas. No entanto, o novo método transcende essas limitações ao extrair uma riqueza de dados dos padrões complexos nas medidas XPCS. Esses dados podem então ser meticulosamente analisados pela rede neural, revelando detalhes sutis sobre a estrutura, composição e dinâmica do material que, de outra forma, permaneceriam ocultos.
Ao decifrar a “linguagem” intrincada dos materiais por meio da IA, os cientistas podem obter uma compreensão mais profunda de como os materiais se comportam em diversas condições. Esse conhecimento pode então ser aproveitado para projetar e desenvolver novos materiais com propriedades superiores para uma multiplicidade de aplicações, desde eletrônicos avançados e soluções de energia sustentável até tratamentos médicos revolucionários.
O método, batizado de AI-NERD (AI for Non-Equilibrium Relaxation Dynamics, ou IA para Dinâmica de Relaxamento em Não-Equilíbrio), foi publicado este mês como um artigo.
