Pesquisadores da Universidade de New Hampshire aceleraram com sucesso a descoberta de novos materiais magnéticos funcionais usando inteligência artificial. Eles construíram um banco de dados pesquisável com 67.573 materiais magnéticos, incluindo 25 compostos até então desconhecidos que mantêm seu magnetismo mesmo em altas temperaturas. "Acelerar a descoberta de materiais magnéticos sustentáveis pode ajudar a reduzir a dependência de elementos de terras raras, diminuir o custo de veículos elétricos e sistemas de energia renovável e fortalecer a base industrial dos EUA", disse Suman Itani, doutorando em física e primeiro autor do artigo.
O recém-criado Banco de Dados de Materiais do Nordeste facilita a exploração de materiais magnéticos que desempenham um papel importante em tecnologias essenciais, como smartphones, dispositivos médicos, geradores e veículos elétricos. No entanto, os ímãs atuais dependem em grande parte de elementos de terras raras, caros, importados e cada vez mais difíceis de obter, e nenhum novo ímã permanente foi descoberto entre os muitos compostos magnéticos conhecidos.
O estudo da equipe de pesquisa, publicado na *Nature Communications*, detalha como eles construíram um sistema de inteligência artificial. Este sistema consegue ler artigos científicos e extrair detalhes experimentais essenciais, alimentando modelos computacionais com esses dados para identificar se os materiais possuem magnetismo e a temperatura máxima que podem suportar antes de perderem suas propriedades. Essas informações são então compiladas em um banco de dados pesquisável. Os cientistas estão cientes da existência de inúmeros compostos magnéticos ainda não descobertos, mas testar todas as combinações possíveis de elementos em laboratório é demorado e dispendioso. O professor de física e coautor Jiadong Zang afirmou: "Estamos enfrentando um dos maiores desafios da ciência dos materiais: descobrir alternativas sustentáveis aos ímãs permanentes. O banco de dados experimental e o avanço contínuo da tecnologia de inteligência artificial ajudarão a alcançar esse objetivo." Os pesquisadores também indicaram que os modelos de linguagem modernos e em larga escala que impulsionam este projeto podem ter aplicações que vão muito além deste banco de dados, principalmente no ensino superior, como a conversão de imagens em formatos de texto avançados para a modernização de acervos de bibliotecas.
