No futuro, os cientistas de materiais usarão um software avançado para especificar as propriedades que desejam e um programa fornecerá uma escolha de compostos químicos otimizados.

Dr. B. Christopher Rinderspacher, um químico teórico do Laboratório de Pesquisa do Exército dos EUA, publicou recentemente um artigo que descreve o processo de uso da matemática para projetar compostos químicos, reduzindo a complexidade e aproveitando o aprendizado de máquina.

"O que isso faz é realmente abrir o número potencial de compostos, "Rinderspacher disse.

A busca por compostos químicos com propriedades particularmente úteis é como encontrar uma agulha em um palheiro, ele disse. No passado, os químicos pesquisariam com base em uma estrutura estabelecida e muitas vezes encontrariam novas combinações de maneira aleatória.

"O problema com isso é que você nunca encontra nada que seja realmente novo ou surpreendente, porque o que queremos é algo que quebra a norma, "disse ele." Se permanecermos dentro de nossos próprios padrões de pensamento - padrões de pensamento convencionais - nunca vamos encontrar materiais de ruptura. "

Os avanços na ciência dos materiais resultarão em mais armadura ou equipamento mais leve para um soldado do futuro. Isso se alinha com as prioridades de modernização do Exército que buscam disparos de precisão de longo alcance, próxima geração de veículos de combate, futuras plataformas de elevação vertical e letalidade do soldado. A ciência dos materiais terá um grande papel na realização do Exército do futuro, funcionários disseram.

"A ciência geralmente funciona caminhando até a fronteira do que sabemos e vasculhando, "disse ele." Onde encontramos algo novo e interessante? "

Ao introduzir um novo caminho para a descoberta, Rinderspacher espera apontar os químicos na direção certa usando uma abordagem matemática. Usando o que é conhecido como distribuição de carga nuclear, ele desenvolveu uma estrutura teórica geral para encontrar os compostos químicos que procura.

O caminho convencional para descobrir novos compostos químicos é "longo e tedioso, "disse ele." Se fôssemos ir aonde quiséssemos, em termos de todos os produtos químicos possíveis, sem quaisquer restrições que não sejam inerentes ao seu problema, você seria capaz de acessar tudo. "

A chave, ele disse, está descobrindo uma maneira de otimizar o que é conhecido como "funções de densidade de probabilidade no espaço químico".

Nos próximos três a cinco anos, Rinderspacher disse que espera incorporar o aprendizado de máquina com seus algoritmos para entregar uma solução e estreitar os parâmetros de busca de novos compostos químicos.

o Journal of Mathematical Chemistry , conhecido por seu "original, resultados matemáticos quimicamente importantes "usando metodologias matemáticas não rotineiras, publicou o artigo de Rinderspacher.

Rinderspacher vem perseguindo essa linha de pesquisa desde janeiro de 2009. Foi quando ele veio para o laboratório como um pós-doutorado após obter seu doutorado na Universidade da Geórgia. Um solucionador de quebra-cabeças autoproclamado, ele disse que é movido por encontrar soluções eficientes.

"Eu sei que algumas pessoas são realmente motivadas pelo aplicativo que estará no final, mas para mim fazê-lo funcionar é fascinante o suficiente, "disse ele." Gosto de olhar para o problema e depois descobrir, 'Quantos outros problemas são assim e podem ser resolvidos da mesma maneira?' "

A atividade matemática é pensar em generalizar as coisas, organizando ideias e mostrando o que funciona e o que não funciona, ele disse.

"A matemática certa vai te levar lá, "disse ele." É o pensamento matemático - fora da caixa - que estou tentando habilitar. "