p Uma equipe de pesquisa humana e um algoritmo de aprendizado de máquina descobriram que precisamos repensar muito do que sabemos sobre o óxido de irídio. p O óxido de irídio é um excelente catalisador para reações eletroquímicas, e é normalmente usado para a produção de transportadores de energia, como hidrogênio a partir da água. Agora, descobriu-se que a pesquisa sobre o óxido de irídio realizada até agora foi baseada em uma suposição básica errada:a disposição dos átomos em sua superfície é completamente diferente daquela assumida anteriormente.

p A forma como este resultado surpreendente foi determinado dá um primeiro vislumbre tentador de como a pesquisa pode ser realizada no futuro:um esforço colaborativo entre uma equipe de pesquisa humana e a inteligência artificial analisou o mesmo problema, e chegou à mesma conclusão. Como os pesquisadores da TU Wien e da TU Munich chegaram ao mesmo resultado ao mesmo tempo, eles publicaram suas descobertas conjuntamente no jornal Cartas de revisão física .

p Como cortar um cristal?

p "Um cristal pode ter superfícies diferentes com propriedades muito diferentes, "explicou Florian Kraushofer do grupo de pesquisa do Prof. Ulrike Diebold (Instituto de Física Aplicada, Universidade de Tecnologia de Viena). "Vamos imaginar que temos um cristal feito de células em forma de cubo. Se o cortarmos, superfícies bem diferentes surgem dependendo da direção em que cortamos. "

p Se você cortar exatamente na direção das células do cubo, a superfície consiste apenas em quadrados. Se você cortar as células do cubo na diagonal, isso também cria uma superfície regular, mas com um arranjo diferente.

p "Quando um cristal cresce lentamente, normalmente forma a superfície que é mais favorável em termos de energia, "diz Kraushofer. Nem todos os arranjos atômicos possíveis são estáveis, porém, e, em alguns casos, os átomos mudam ou se reorganizam na superfície para economizar energia. "Tipicamente, é preciso realizar simulações muito complexas usando um supercomputador para determinar qual configuração geométrica é a mais estável, "explica Kraushofer." No caso do óxido de irídio, tais cálculos mostraram que a superfície mais estável foi formada na chamada direção 110, mas nossos experimentos mostraram que algo estava errado, e que outra superfície era mais estável. "

p Máquinas fazem física quântica

p Em uma conferência pouco antes do bloqueio da corona, Ulrike Diebold conheceu Karsten Reuter da Universidade Técnica de Munique, que também está trabalhando com óxido de irídio. Sua equipe usa aprendizado de máquina, ou seja, técnicas do campo da inteligência artificial - para calcular melhor as propriedades dos materiais. Eles tiveram exatamente a mesma surpresa de Viena:"Assim como o experimento, os algoritmos de aprendizado de máquina previram que a direção estável da superfície do óxido de irídio seria diferente do que se pensava anteriormente, "diz Reuter." Então decidimos examinar o assunto juntos. "

p Outras investigações foram realizadas, incluindo simulações de computador mais extensas, e foi mostrado que a nova estrutura determinada pelo experimento e os algoritmos de aprendizado de máquina está realmente correta.

p Homem e máquina:um olhar para o futuro

p "Portanto, agora temos que repensar todos os resultados anteriores sobre o dióxido de irídio, "diz Ulrike Diebold." A orientação da superfície desempenha um papel decisivo no comportamento químico e físico do material, e isso precisa ser incluído. "

p Para Diebold, o resultado também é uma prova importante de que novos métodos de pesquisa no campo do aprendizado de máquina podem ser extremamente valiosos para a ciência:"Especialmente quando se trata de desenvolver novos materiais baseados na física quântica, simulações de computador têm sido indispensáveis ​​há anos, mas muitas vezes são extremamente complexas, caro e demorado ", diz Ulrike Diebold. "Se o aprendizado de máquina puder ser aplicado de maneira inteligente para essas questões complicadas, pode se tornar uma nova ferramenta excelente que dará um grande passo à frente na pesquisa de materiais. Claro, para tornar isso possível, também precisamos das melhores medições experimentais possíveis. "

p "Isso não substituirá a inteligência humana - assim como não foi capaz de nos substituir por simulações de computador até agora, "Diebold está convencido." Mas os algoritmos de aprendizado de máquina nos ajudarão a ter boas ideias que não necessariamente teríamos pensado em nós mesmos. "