Acelerar a descoberta de novos materiais com IA
Um sistema multi-agente actua como um parceiro criativo, impulsionando o desenvolvimento de baterias duradouras e sustentáveis da próxima geração
Numa iniciativa pioneira a nível mundial na investigação de baterias, investigadores da Universidade de Bayreuth e da Universidade de Ciência e Tecnologia de Hong Kong utilizaram a chamada rede multi-agente na conceção de baterias. Esta ferramenta baseada em IA permite a rápida geração de propostas prometedoras para novos materiais de baterias, avançando assim no desenvolvimento de baterias de próxima geração duradouras e sustentáveis. Os investigadores apresentam os seus resultados na revista Advanced Materials.
O eletrólito de uma bateria, que transporta iões entre os eléctrodos e permite assim o fluxo de eletricidade, é crucial para a vida útil, a segurança e o desempenho geral da bateria. A descoberta de novos materiais electrolíticos é, por conseguinte, um dos factores mais importantes para o avanço da transição energética global. No entanto, a identificação de electrólitos adequados requer uma investigação exaustiva, em que as composições de materiais promissores têm primeiro de ser encontradas e depois testadas experimentalmente - um processo que muitas vezes demora semanas ou mesmo meses. Dr. Francesco Ciucci, da Cátedra de Design de Eléctrodos para Dispositivos Electroquímicos de Armazenamento de Energia do Centro Bávaro de Tecnologia de Baterias (BayBatt) da Universidade de Bayreuth, deram o primeiro passo para acelerar este processo.
Para o efeito, os investigadores de Bayreuth, em colaboração com a Universidade de Ciência e Tecnologia de Hong Kong, desenvolveram uma rede multi-agente baseada em grandes modelos linguísticos como o ChatGPT. É constituída por duas unidades especializadas (agentes de software) que trabalham em conjunto para resolver um problema ou uma questão de investigação. Um agente tem uma visão geral da literatura existente sobre o tema, enquanto o outro tem acesso a conhecimentos aprofundados e especializados. Quando os seres humanos efectuam pesquisas, analisam a informação e ponderam as opções, podem levar semanas ou mesmo meses a identificar um material adequado. A IA, por outro lado, consegue-o em apenas algumas horas. Com este sistema multiagente, a equipa criou uma abordagem pioneira para aproveitar a criatividade impulsionada pela IA para acelerar a descoberta de materiais.
"O nosso novo sistema multi-agente actua como um parceiro científico criativo, com dois agentes especializados que analisam a literatura relevante. Simulando um debate científico, os dois agentes ligam ideias dos seus extensos dados de treino e da literatura para propor novas composições de electrólitos", explica Ciucci.
O Dr. Matthew J. Robson, da Universidade de Ciência e Tecnologia de Hong Kong, acrescenta: "A principal conclusão aqui é a evolução do papel da IA no processo científico. Demonstrámos um novo modelo para a investigação científica que faz com que a IA deixe de ser uma ferramenta passiva para a análise de dados e passe a ser um parceiro ativo e criativo que pode gerar hipóteses genuinamente novas e de alta qualidade".
Num passo seguinte crucial, a equipa passou a sua investigação da teoria à prática: o sistema multi-agente propôs vários componentes de electrólitos novos, económicos e amigos do ambiente para baterias de zinco. Um dos electrólitos demonstrou um desempenho excecional em testes experimentais, rivalizando com os sistemas mais avançados da sua classe de electrólitos. A nova conceção demonstrou uma durabilidade excecional ao completar mais de 4.000 ciclos de carga-descarga. Estabeleceu também um novo recorde de carregamento rápido na sua classe de electrólitos, proporcionando uma capacidade quase 20% superior a velocidades de carregamento rápido em comparação com electrólitos semelhantes.
"A eficácia comprovada da nossa rede de múltiplos agentes está a revolucionar a descoberta de materiais avançados - mesmo para além da conceção de baterias", afirma Ciucci. "Esta abordagem significa que a fase inicial de investigação pode ser drasticamente encurtada". A rede de IA pode assim servir como uma ferramenta poderosa para complementar os conhecimentos científicos humanos. Combinadas com a validação através de experiências laboratoriais e o juízo crítico dos investigadores, as promissoras propostas geradas pela IA podem conduzir a soluções mais rápidas para os desafios globais.
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