Substituição de materiais: a inteligência artificial ajuda na procura de alternativas
O sistema inteligente pesquisa publicações científicas para encontrar substitutos para matérias-primas críticas, por exemplo, em baterias
Falta de segurança de abastecimento, preços excessivamente elevados, otimização técnica, proibições: São muitas as razões pelas quais as empresas têm de substituir determinadas matérias-primas ou materiais por outros. A procura de alternativas é morosa e acaba muitas vezes em fracasso. Uma equipa de investigação do Fraunhofer IPA desenvolveu agora uma ferramenta apoiada por IA para a substituição de materiais.
O cobalto é utilizado nas baterias de iões de lítio para veículos eléctricos e, por isso, desempenha um papel importante na transição energética. No entanto, o metal cinzento-prateado é uma matéria-prima crítica por várias razões: O cobalto é raro. Constitui apenas 0,004 por cento da crosta terrestre. As reservas mundiais conhecidas de cobalto estão estimadas em 7,2 milhões de toneladas. Mais de metade destas, cerca de quatro milhões de toneladas, estão localizadas no território da República Democrática do Congo. As condições de trabalho nas minas deste instável país da África Central são muitas vezes precárias e os danos ambientais causados pela extração de minério são extensos.
Quer se trate de falta de segurança de abastecimento, de preços excessivamente elevados no mercado mundial, de preocupações éticas, de proibições ou de inovações de produtos com melhores propriedades materiais: São muitas as razões que levam as empresas a procurar materiais alternativos. "Existem bases de dados que os criadores de produtos podem utilizar para investigação. No entanto, muitas vezes não fornecem resultados úteis porque não têm em conta o caso de utilização exato na empresa", diz Charlotte Schmidt, da equipa de investigação de Gestão de Sustentabilidade e Conformidade de Materiais do Instituto Fraunhofer de Engenharia de Fabrico e Automação IPA.
A IA é utilizada para analisar publicações científicas
Para facilitar a pesquisa e obter resultados mais adequados, Schmidt e dois colegas desenvolveram uma ferramenta apoiada por IA para a substituição de materiais. Utilizando uma máscara de entrada, os utilizadores têm primeiro de introduzir detalhes específicos sobre o material ou a matéria-prima que pretendem substituir e, em seguida, especificar as propriedades necessárias do material alternativo, bem como informações sobre o contexto da utilização do material pretendido. Segue-se uma pesquisa de IA, que procura na base de dados "Semantic Scholar" com base nos dados específicos e nos requisitos do utilizador. Ao comparar os dados introduzidos pelo utilizador com as informações disponíveis na base de dados, a IA identifica materiais alternativos adequados.
A ligação da IA para a substituição de materiais é apenas um dos vários componentes com que os investigadores apoiam as empresas na sua procura de matérias-primas, materiais ou substâncias químicas alternativas. Uma vez concluída a sua tarefa, a IA submete os substitutos propostos e os materiais de origem a uma avaliação exaustiva, tendo em conta os aspectos legais, ecológicos e sociais, bem como a segurança do abastecimento. Em estreito diálogo com a respectiva empresa, os cientistas verificam então se os materiais propostos cumprem exatamente os requisitos específicos. No final do processo, é elaborado um relatório. Este apresenta os substitutos mais adequados e a avaliação dos vários critérios. Os cientistas fornecem assim às empresas uma base sólida para a tomada de decisões.
Os primeiros testes demonstram: A ligação AI é prometedora
Uma das alternativas ao cobalto sugeridas pela ferramenta de substituição de materiais apoiada pela IA é o ferro. "Não é uma descoberta nova que o fosfato de lítio e ferro possa ser utilizado em cátodos de baterias em vez do óxido de lítio, níquel, manganês e cobalto", diz Schmidt. "Mas este e outros resultados mostraram-nos que a ligação à IA é promissora na procura de materiais alternativos."
A ferramenta de substituição de materiais apoiada por IA foi desenvolvida como parte do projeto de investigação "Ultra-Efficiency Factory - Deep Dive", que foi lançado em abril de 2024 e decorrerá até ao final de agosto de 2025. O projeto de investigação é apoiado pelo Ministério do Ambiente, da Proteção Climática e do Setor Energético de Baden-Württemberg com um total de 1,4 milhões de euros. Para além da Fraunhofer IPA, os parceiros do projeto são a Fraunhofer IAO, o Centrum für Digitalisierung, Führung und Nachhaltigkeit Schwarzwald gGmbH (Campus-Schwarzwald), a Umwelttechnik BW GmbH, a Alpirsbacher Klosterbräu Glauner GmbH, a Ansmann AG e a Protektorwerk Florenz Maisch GmbH & Co. KG, bem como a ZECHA Hartmetall-Werkzeugfabrikation GmbH como parceiro associado.
Observação: Este artigo foi traduzido usando um sistema de computador sem intervenção humana. A LUMITOS oferece essas traduções automáticas para apresentar uma gama mais ampla de notícias atuais. Como este artigo foi traduzido com tradução automática, é possível que contenha erros de vocabulário, sintaxe ou gramática. O artigo original em Alemão pode ser encontrado aqui.
Outras notícias do departamento ciência
