Por dentro do laboratório onde a IA cria metais e materiais do futuro
Sistema com IA conduz experimentos quase sozinho e promete acelerar descobertas científicas
Dentro de um laboratório no meio de Manhattan, um braço robótico ergue pequenos frascos de vidro e mistura cuidadosamente pellets de ferro e outros elementos, pesando cada componente. Perto dali, outra máquina derrete o material para formar uma liga metálica; outras analisam composição e estrutura, além de testar dureza e resistência ao oxigênio e ao calor.
É o tipo de trabalho normalmente feito por cientistas de materiais.Só que, nesse caso, o experimento foi projetado por inteligência artificial e o laboratório opera quase de forma autônoma. Perto do teto, um trilho transporta amostras entre diferentes estações de trabalho.
O laboratório pertence à Radical AI, startup que quer usar IA para descobrir novos materiais aplicáveis a tudo, desde aumentar a durabilidade de motores a jato até viabilizar energia de fusão nuclear.
“Esse processo orientado por IA representa uma mudança radical na escala da descoberta científica”, diz Joseph Krause, CEO da startup, que levantou US$ 55 milhões em investimentos no ano passado. “Você sai de 10 cientistas focados em um problema para um cientista cuidando de 10 problemas ao mesmo tempo.”
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No processo tradicional, cientistas formulam hipóteses sobre como criar um material, produzem amostras, identificam as características de suas propriedades, testam desempenho e depois voltam ao ponto de partida com novas hipóteses. O processo todo costuma ser extremamente lento, muitas vezes levando 20 anos ou mais.
Mas nunca houve tanta necessidade de novos materiais, não apenas para viabilizar soluções como energia limpa, mas também para enfrentar desafios associados aos materiais existentes, desde escassez até o impacto ambiental da extração e produção.
O "cientista artificial" da Radical AI consegue avançar mais rápido em cada etapa e trabalhar em várias delas simultaneamente. “Nosso sistema de IA consegue ler 10 mil artigos científicos em cinco segundos”, afirma Krause.
Quando a equipe humana começa a resolver um novo problema para uma empresa ou setor, o processo começa fornecendo à IA uma lista das propriedades específicas desejadas para o material.
O agente de IA então consulta 380 mil artigos científicos e 57 milhões de pontos de dados gerados pelo laboratório. Considera abordagens já tentadas, formula hipóteses e decide o que deve ser testado. Dependendo do desafio, o sistema pode propor desde uma dúzia até algumas centenas de materiais para experimentação.
O laboratório usa equipamentos tradicionais da ciência dos materiais, mas quase tudo é automatizado e operado por IA. Se surgir uma nova ideia às quatro da manhã, o sistema simplesmente continua trabalhando.
Hoje, o laboratório consegue realizar até 50 experimentos por dia – número que a empresa quer elevar para 100 até o início do segundo semestre. Para comparação, um cientista de materiais humano poderia realizar cerca de 50 experimentos em um ano.
Enquanto executa cada teste, a IA continua aprendendo e avançando em outras etapas do processo. “Isso acontece em paralelo: ela pode analisar publicações científicas, rodar química quântica, revisar resultados experimentais anteriores e gerar novas hipóteses simultaneamente”, explica Krause.
Os cientistas humanos ainda alimentam o sistema com observações qualitativas, por exemplo, registrando que detectaram rachaduras em determinado material. Segundo Krause, isso ajuda a IA a desenvolver algo próximo de intuição científica.
Um número cada vez maior de startups está desenvolvendo sistemas semelhantes, como o laboratório Lila Sciences e a Orbital, que usa IA para fabricar hardware essencial para data centers. Já a CuspAI trabalha no desenvolvimento de novos materiais capazes de remover PFAS (os chamados "produtos químicos eternos") da água, entre outras aplicações.
A Radical construiu o laboratório no ano passado e agora se prepara para mudar para um espaço maior, onde pretende adicionar novos equipamentos e automatizar ainda mais o processo.
Questionado sobre quais materiais inéditos o cientista artificial já criou, Krause disse que não pode revelar detalhes porque a empresa ainda está registrando patentes. Mesmo assim, afirma que um projeto recente descobriu cerca de 300 novas composições em 16 semanas.
Alguns dos materiais mais promissores foram enviados ao Instituto de Pesquisa Aplicada da Universidade Purdue, que verificou desempenho superior ao dos principais materiais existentes em suas respectivas categorias.
Inicialmente, a empresa está concentrada em ligas metálicas e aplicações como componentes para motores aeronáuticos. Criar materiais capazes de suportar temperaturas extremas por mais tempo pode aumentar bastante a vida útil das peças e permitir que combustíveis queimem em temperaturas maiores e com mais eficiência, reduzindo custos e emissões.
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No futuro, a startup pretende expandir além das ligas metálicas para outras classes de materiais e aplicações diversas.
“Não existe um único sistema na Terra que vá avançar sem um material novo”, diz Krause. “De semicondutores à robótica, passando por geração de energia, materiais são o portal para a próxima era da inovação.”
