De acordo com pt.wedoany.com-Pesquisadores da Faculdade de Engenharia da Universidade de Toronto, no Canadá, utilizaram uma plataforma de descoberta impulsionada por inteligência artificial para desenvolver seis novas ligas metálicas que podem aumentar a durabilidade de componentes em ambientes extremos, como motores a jato e usinas nucleares. A plataforma identificou formulações promissoras de ligas em apenas algumas semanas, reduzindo significativamente o tempo de busca por materiais de alto desempenho. Essas novas ligas também são adequadas para impressão 3D de metal, permitindo a fabricação de componentes complexos que seriam difíceis de produzir com processos tradicionais.
A pesquisa foi liderada por Yu Zou, Cátedra de Pesquisa do Canadá em Materiais e Manufatura para Ambientes Extremos (Canada Research Chair in Materials and Manufacturing for Extreme Environments), em colaboração com Jason Hattrick-Simpers. A equipe construiu um sistema de fabricação automatizado que integra modelagem computacional, aprendizado de máquina e robótica. O método adotado, chamado de aprendizado ativo, funciona como um laboratório autônomo: em vez de testar manualmente milhares de combinações de metais, o sistema seleciona de forma independente as opções mais promissoras para fabricação e teste de desempenho, e os resultados dos testes são realimentados para orientar experimentos subsequentes.
O projeto recebeu apoio parcial do Acceleration Consortium da Universidade de Toronto, que utiliza IA e automação para acelerar a descoberta de novos materiais. A maioria dos sistemas de IA depende de grandes volumes de dados experimentais para fazer previsões precisas, uma limitação particularmente evidente ao pesquisar materiais ainda não testados. Ajay Talbot, estudante de doutorado no laboratório e primeiro autor do estudo, explicou que, para resolver o problema da falta de dados, a equipe usou modelos de redução de dados: "Nosso modelo de aprendizado ativo seleciona estrategicamente amostras para fabricação e teste, e realimenta os dados experimentais ao modelo para orientar os próximos passos, o que realmente acelera o processo."
Para demonstrar o sistema, os pesquisadores focaram em ligas de composição complexa feitas de níquel, cobalto e cromo. Em poucas semanas, a plataforma automatizada identificou seis novas formulações de ligas com desempenho robusto. Uma delas foi otimizada para resistência à perfuração em temperaturas de até 1.112°F (600°C), correspondendo às condições de operação na seção frontal de motores a jato. O padrão da indústria nessa área são ligas à base de níquel, como a Inconel 625, e a equipe descobriu que uma liga composta por 12% de níquel, 62% de cobalto e 26% de cromo apresentou desempenho excepcional na manutenção da dureza em temperaturas extremamente altas. Em testes de laboratório, essa liga, contendo apenas três elementos, superou a Inconel 625, que possui mais de dez elementos, em 4,5%. Além disso, a equipe desenvolveu outra liga projetada especificamente para a seção de alta temperatura de motores a jato (onde as temperaturas podem atingir 1.832°F, ou 1.000°C). Talbot destacou que a formação de camadas de óxido em altas temperaturas pode causar perda de material, e um material composto por 36% de níquel, 14% de cobalto e 50% de cromo apresentou resistência à oxidação 85% maior do que a Inconel 625 nessas temperaturas elevadas. O objetivo de longo prazo da equipe é aumentar ainda mais a temperatura de operação para até 2.192°F (1.200°C).
Os pesquisadores afirmam que as ligas atuais são uma demonstração inicial da plataforma de descoberta impulsionada por IA. O sistema níquel-cobalto-cromo envolve apenas três elementos, e Talbot acredita que isso valida a eficácia de toda a plataforma de descoberta em ciclo fechado. O próximo passo é aumentar a complexidade, explorando sistemas de ligas que podem conter de 10 a 12 elementos diferentes, para obter diferentes mecanismos de reforço e mais propriedades úteis. Os resultados da pesquisa foram publicados na revista npj Advanced Manufacturing.
