A Orbital Materials — fundada por Jonathan Godwin, que anteriormente esteve envolvido nos esforços de pesquisa de materiais da DeepMind — está criando uma plataforma alimentada por inteligência artificial que pode ser usada para descobrir materiais que vão desde baterias até células de captura de dióxido de carbono.
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Godwin diz que foi inspirado a fundar a Orbital Materials ao ver como as técnicas subjacentes aos sistemas de IA, como o AlphaFold, da DeepMind – que pode prever a estrutura 3D de uma proteína a partir de sua sequência de aminoácidos – poderiam ser aplicadas às ciências dos materiais.
“Métodos tradicionais de descoberta de novos materiais há muito tempo dependem de processos de tentativa e erro demorados no laboratório, muitas vezes resultando em anos de experimentação antes que o sucesso seja alcançado”, disse Godwin em entrevista. “Senti que um novo tipo de organização — com especialistas em IA e cientistas de materiais — era necessário para trazer materiais do computador para o mundo real.”
Com ou sem assistência de IA, criar um novo material geralmente não é um processo muito intuitivo.
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Alcançar certas propriedades — como leveza e rigidez, por exemplo — requer identificar as estruturas físicas e químicas correspondentes, bem como descobrir os processos (por exemplo, derretimento, evaporação) para criar as estruturas de forma confiável. O material, uma vez concebido, então deve ser testado em diferentes condições — temperaturas extremas, por exemplo — dependendo de sua aplicação pretendida.
A IA não pode resolver todos os desafios inerentes ao design de materiais (não há substituto para experimentação no mundo real, por exemplo.) Mas pode economizar tempo — e dinheiro — baseando-se em computações para mapear quais propriedades e processos podem gerar quais tipos de materiais.
“Os tomadores de decisão técnicos em empresas de química e materiais lutam para desenvolver novos produtos porque os métodos tradicionais de descoberta de novos materiais avançados são muito lentos e caros para atender a essa demanda”, disse Godwin. “[No entanto], a demanda por novos materiais avançados … está crescendo enormemente à medida que nossas economias se eletrificam e descarbonizam.”
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A Orbital Materials não é a primeira a aplicar IA à P&D de materiais.
A Osmium AI, liderada por um ex-funcionário do Google e apoiada pela Y Combinator, permite que clientes industriais prevejam as propriedades físicas de novos materiais, depois refine e otimize esses novos materiais aproveitando a IA. Vários artigos acadêmicos ao longo da última década propõem maneiras de acelerar os fluxos de trabalho de design de materiais por meio de IA em conjunto com vastas bases de dados de moléculas. A própria DeepMind está investigando materiais de origem em IA, anunciando no ano passado que desenvolveu um algoritmo para descobrir milhões de cristais que poderiam eventualmente alimentar tecnologias comerciais.
Mas o que diferencia a Orbital Materials é seu modelo de IA proprietário para ciência de materiais, afirma Godwin.
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“Tiramos muita inspiração dos sucessos de grandes modelos de linguagem e do AlphaFold na construção de nossos conjuntos de dados”, disse Godwin. “Nesses modelos, o que realmente importa é obter muitos tipos diferentes de dados: modelos como o ChatGPT são treinados em código, artigos de notícias, textos científicos e enciclopédias. Essa diversidade é uma das coisas que dá aos modelos suas capacidades notáveis.”
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