Descobrir como os átomos - como uma única camada de átomos de carbono encontrados no grafeno, um dos materiais mais fortes do mundo - o trabalho para criar um material sólido é atualmente um importante tópico de pesquisa no campo da ciência dos materiais, ou a concepção e descoberta de novos materiais. Na Universidade de Missouri, pesquisadores da faculdade de engenharia estão aplicando um dos primeiros usos do aprendizado profundo - a tecnologia que os computadores usam para realizar tarefas de maneira inteligente, como reconhecer a linguagem e dirigir veículos autônomos - ao campo da ciência dos materiais.

"Você pode treinar um computador para fazer o que levaria muitos anos para as pessoas fazerem, "disse Yuan Dong, um professor assistente de pesquisa de engenharia mecânica e aeroespacial e pesquisador principal do estudo. "Este é um bom ponto de partida."

Dong trabalhou com Jian Lin, professor assistente de engenharia mecânica e aeroespacial, para determinar se havia uma maneira de prever os bilhões de possibilidades de estruturas materiais criadas quando certos átomos de carbono no grafeno são substituídos por átomos não-carbono.

"Se você colocar átomos em certas configurações, o material se comportará de maneira diferente, "Lin disse." As estruturas determinam as propriedades. Como você pode prever essas propriedades sem fazer experimentos? É aí que entram os princípios computacionais. "

Lin e Dong fizeram parceria com Jianlin Cheng, um professor William e Nancy Thompson de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação na MU, para inserir alguns milhares de combinações conhecidas de estruturas de grafeno e suas propriedades em modelos de aprendizado profundo. De lá, levou cerca de dois dias para o computador de alto desempenho aprender e prever as propriedades de bilhões de outras estruturas possíveis de grafeno sem ter que testar cada uma separadamente.

Os pesquisadores prevêem usos futuros desta tecnologia assistiva de inteligência artificial no projeto de muitos materiais diferentes relacionados ao grafeno ou outros materiais bidimensionais. Esses materiais podem ser aplicados na construção de televisores LED, telas de toque, smartphones, células solares, mísseis e dispositivos explosivos.

"Dê a um sistema de computador inteligente qualquer projeto, e pode prever as propriedades, "Cheng disse." Esta tendência está surgindo no campo da ciência de materiais. É um ótimo exemplo de aplicação de inteligência artificial para mudar o processo padrão de design de materiais neste campo. "

O estudo, "Predição de bandgap por aprendizado profundo em grafeno hibridizado configuracionalmente e nitreto de boro, "foi publicado em npj materiais computacionais .