IA em vez de terras raras: uma start-up de Munique procura ímanes fabricados a partir de elementos abundantes
Entrevista com o fundador: alqem
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Quem é a alqem e com o que se ocupa esta start-up? Numa entrevista, Hanh Nguyen, cofundadora e CEO da alqem, responde a todas as perguntas da equipa editorial do chemeurope.com. Muito obrigado por isso!
Quem é a senhora e de onde vem?
A alqem é uma empresa de descoberta de materiais que utiliza IA para encontrar e lançar no mercado ímanes de alto desempenho que não dependem de elementos de terras raras. A nossa sede fica em Munique, com um centro de investigação em Portugal.
A nossa equipa fundadora possui competências complementares. Sou cofundadora e CEO; antes da alqem, passei quinze anos na McKinsey, na Unilever e na OCI Global, e anteriormente liderei a primeira iniciativa de economia circular do Fórum Económico Mundial, pelo que abordo os materiais do ponto de vista da cadeia de abastecimento e da estratégia. O meu cofundador, o Dr. Tiago Cerqueira, o nosso Diretor Técnico (CTO), tem formação em ciência computacional dos materiais; é coautor do Alexandria, a principal base de dados aberta sobre materiais inorgânicos, e tem vindo a trabalhar em fluxos de trabalho de alto rendimento com ML/IA para a descoberta de materiais ao longo dos últimos mais de 10 anos. E o Prof. Milan Allan, o nosso Diretor Científico (CSO), ocupa a Cátedra de Física Experimental na LMU de Munique, o que nos dá uma base sólida no âmbito laboratorial. Em torno desse núcleo, formámos uma equipa de cerca de dez cientistas com doutoramento e contamos com o aconselhamento de pessoas como a Prof.ª Claudia Felser, do Instituto Max Planck em Dresden, o Prof. Miguel Marques, em Bochum, e Michael Viertler, antigo sócio-gerente sénior da McKinsey em Munique e líder das áreas de automoción e alta tecnologia.
Que desafio é que a alqem resolve? Qual é a vossa grande visão?
Quase tudo o que se move na transição energética depende de um íman permanente, por exemplo, o motor de um carro elétrico, o gerador de uma turbina eólica, a robótica e os acionamentos industriais. Os ímanes mais potentes que sabemos fabricar requerem elementos de terras raras, e os de melhor desempenho necessitam de terras raras pesadas, como o disprósio e o térbio, para resistirem às temperaturas a que um motor funciona efetivamente.
O problema é que esta cadeia de abastecimento está extraordinariamente concentrada. Uma única região domina a mineração e quase todo o processamento. Isso transforma um material sem o qual a indústria europeia não pode funcionar num ponto de estrangulamento geopolítico e económico, algo que vimos agravar-se consideravelmente com as restrições à exportação dos últimos dois anos.
O que fazemos é utilizar IA para procurar compostos magnéticos construídos a partir de elementos abundantes e acessíveis que possam exceder ou igualar o desempenho das terras raras e, igualmente importante, para prever como sintetizá-los efetivamente. O íman permanente é apenas o começo. Aplicamos a mesma abordagem aos materiais termoelétricos, que transformam o calor residual em energia útil.
A grande visão é simples: uma base de materiais para a transição energética que a Europa possa realmente controlar, descoberta e comercializada em anos, em vez de décadas.
Como é que surgiram com a ideia?
A origem é genuinamente académica. O Milan e o Tiago conheceram-se através do SuperC, um consórcio internacional de investigação que trabalha para atingir um dos objetivos mais difíceis da física: um supercondutor à temperatura ambiente. O que tornou o SuperC invulgar foi o facto de, pela primeira vez, ter reunido
a teoria, a computação, a síntese e a caracterização num único esforço coordenado para descobrir novos materiais.
A partir daí, os dois desenvolveram uma convicção comum com três vertentes. Em primeiro lugar, que a IA baseada na física é uma ferramenta verdadeiramente poderosa para encontrar materiais em território que ninguém explorou antes. Em segundo lugar, que a forma de trabalhar do SuperC não tinha de se limitar aos supercondutores; a mesma abordagem poderia ser aplicada a classes de materiais totalmente diferentes. E, em terceiro lugar, que fora do meio académico, com foco e os recursos certos, todo este processo poderia avançar de forma significativamente mais rápida.
A minha própria experiência profissional foi o que determinou a escolha dos materiais. Quinze anos nos setores da energia e dos produtos químicos ensinaram-me que projetamos constantemente em função dos materiais de que dispomos, tratando as suas limitações como fixas e contornando-as através da engenharia. Depois de ver isso vezes suficientes, começa-se a perceber o inverso: até que ponto o progresso tecnológico é silenciosamente travado pelos limites dos materiais e quanto se poderia desbloquear se esses limites não existissem. Os ímanes sem terras raras com melhor desempenho do que os padrões atuais estão entre os materiais onde reside esse potencial.
Como foi o vosso processo de desenvolvimento? Quais foram os maiores desafios e contratempos? Quais foram os maiores sucessos?
Construímos a nossa plataforma em três fases. A primeira mapeia o espaço das estruturas candidatas a pesquisar. A segunda prevê as propriedades relevantes — no caso dos ímanes, aspetos como a magnetização e a anisotropia —, para que possamos classificar as candidatas. A terceira consiste em prever a síntese: como se fabricaria, na prática, uma candidata promissora em laboratório.
Um dos maiores desafios é a falta de dados reais sobre ímanes para treinar o modelo. Por isso, a nossa abordagem tem consistido na combinação da criação de um conjunto de dados de treino ab initio com a utilização das nossas capacidades de síntese para validar os dados de treino numa vasta gama de sistemas químicos. Estamos particularmente orgulhosos do nível de precisão que alcançámos desde a previsão até às experiências: os nossos valores previstos situam-se num intervalo de 15% em relação aos resultados experimentais, o que está totalmente dentro do esperado.
O outro desafio é a capacidade de sintetizar os materiais previstos em laboratório. Os desafios são duplos: 1) a falta de dados experimentais falhados publicados (algo que muitos dos nossos colegas também reconhecem); e 2) estamos a trabalhar em novos sistemas que nunca foram explorados anteriormente. Para tal, estamos a desenvolver um cientista baseado em LLM que ajude a superar este desafio, especialmente no que diz respeito ao ponto 2), onde ajuda a formular as hipóteses mais fundamentadas, tal como faria um químico sintético, concebendo formas de as testar e aprendendo com os resultados (falhados).
No que diz respeito aos sucessos: reunir consultores do calibre que temos, desenvolver uma verdadeira capacidade de validação em vez de nos limitarmos exclusivamente ao in silico (como mencionado acima), ver efetivamente na nossa linha de desenvolvimento candidatos com potencial para superar os ímanes de NdFeB e SmCo em todos os aspetos, incluindo os custos, e contar com um envolvimento sério por parte de parceiros industriais que sentem este problema de forma aguda.
Como é que o mercado e a indústria reagiram?
Vemos um forte envolvimento por parte da indústria. A redução dos riscos na cadeia de abastecimento passou de um slide numa apresentação estratégica para uma prioridade ao nível do conselho de administração em toda a indústria automóvel e de fabrico industrial, e isso aconteceu quase em tempo real à medida que os controlos de exportação se tornaram mais rigorosos. Isso significou que as pessoas com quem falámos não precisaram de ser convencidas de que o problema era real ou urgente.
Existe um forte interesse por parte dos utilizadores finais em testar novos candidatos à medida que estes são comprovados no nosso laboratório. Gostaríamos de trabalhar com parceiros selecionados, consoante cada caso de utilização, para desenvolver em conjunto os produtos com vista à sua comercialização.
Do lado dos investidores, o interesse veio de especialistas em «deep tech» que compreendem que as empresas de ciência pura assumem uma forma diferente da do software, sendo esse exatamente o tipo de capital de que necessitam.
Voltaria a seguir este caminho – ou há algo que faria de forma diferente?
Voltei a fazê-lo sem grande hesitação, em parte porque o problema é real e importante, e em parte porque estamos a reunir uma equipa fantástica, capaz de enfrentar qualquer problema que surja.
O que faria de forma diferente tem principalmente a ver com avançar ainda mais depressa do que já estamos a fazer hoje.
O que podem os outros aprender com a história da sua startup?
Tenho três coisas em mente.
Primeiro: a IA é mais poderosa como amplificadora de conhecimentos especializados profundos numa determinada área, e não como substituto desses conhecimentos. As equipas que terão sucesso nas ciências exatas serão aquelas que combinem bons modelos com pessoas que compreendam genuinamente a física e a química. Construímos a alqem com base nessa convicção.
Segundo: escolham problemas em que a vossa (combinação de) formações seja uma vantagem. No nosso caso, as nossas formações como cientista computacional, físico experimental e executivo da indústria ajudam-nos a traçar um caminho para resolver um problema relevante e criar valor.
Terceiro: Seja honesto ao contar a sua história; a maioria dos investidores é inteligente e consegue ver para além do jargão e dos blefes.
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 Inglês pode ser encontrado aqui.
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