Novo método de estudo dos catalisadores poderá conduzir a melhores baterias
Um novo algoritmo abre a porta à utilização da inteligência artificial e da aprendizagem automática para estudar as interações que ocorrem na superfície dos materiais
Os cientistas e os engenheiros estudam as interações atómicas que ocorrem na superfície dos materiais para desenvolver baterias, condensadores e outros dispositivos mais eficientes do ponto de vista energético. Mas para simular com precisão estas interações fundamentais é necessário um imenso poder de computação para captar totalmente as complexidades geométricas e químicas envolvidas, e os métodos actuais estão apenas a arranhar a superfície.
"Atualmente, é proibitivo e não existe nenhum supercomputador no mundo que possa fazer uma análise deste tipo", afirma Siddharth Deshpande, professor assistente no Departamento de Engenharia Química da Universidade de Rochester. "Precisamos de formas inteligentes de gerir esse grande conjunto de dados, usar a intuição para compreender as interações mais importantes na superfície e aplicar métodos baseados em dados para reduzir o espaço de amostragem."
Ao avaliar a semelhança estrutural de diferentes estruturas atómicas, Deshpande e os seus alunos descobriram que podiam obter uma imagem precisa dos processos químicos envolvidos e tirar as conclusões relevantes analisando apenas dois por cento ou menos das configurações únicas das interações de superfície. Desenvolveram um algoritmo que reflecte esta perceção, que descreveram num estudo publicado na Chemical Science.
No estudo, os autores utilizaram o algoritmo para, pela primeira vez, analisar os meandros de uma superfície metálica defeituosa e a forma como esta afecta a reação de oxidação do monóxido de carbono, o que pode, por sua vez, ajudar a compreender as perdas de energia numa célula de combustível a álcool. Deshpande diz que o algoritmo que desenvolveram sobrecarrega a teoria do funcional da densidade, um método de modelação computacional da mecânica quântica que ele chama o "cavalo de batalha" das últimas décadas para estudar a estrutura dos materiais.
"Este novo método torna-se a base de construção para incorporar a aprendizagem automática e a inteligência artificial", afirma Deshpande. "Queremos levar este método a aplicações mais difíceis e desafiantes, como a compreensão da interferência entre o elétrodo e o eletrólito nas baterias, as interações solvente-superfície para a catálise e os materiais multicomponentes, como as ligas."
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