p A criação de nanomateriais com pirólise de spray de chama é complexa, mas os cientistas da Argonne descobriram como a aplicação de inteligência artificial pode levar a um processo mais fácil e melhor desempenho. p Durante uma visita ao Centro de Pesquisa de Fabricação e Engenharia do Laboratório Nacional de Argonne do Departamento de Energia dos EUA, Marius Stan, o líder de Design de Materiais Inteligentes na Divisão de Materiais Aplicados da Argonne (AMD), encontrou uma nova configuração experimental. Enquanto ele observava a máquina no experimento, que depende da chama para produzir nanomateriais, ele pensou:a inteligência artificial poderia ser usada para otimizar esse processo complexo?

p Quando solicitado a explicar o processo, Stan colocou de forma simples:"É onde os cientistas colocam produtos químicos em uma chama e esperam por um milagre - que as partículas apareçam no final do processo, partículas que possuem propriedades importantes para uma variedade de aplicações. "A pirólise de spray de chama é uma tecnologia que permite a fabricação de nanomateriais em grandes volumes, que por sua vez é fundamental para a produção de uma ampla gama de materiais industriais, como catalisadores químicos, eletrólitos / cátodos e pigmentos da bateria.

p Avance para julho de 2020 e publicação de "Otimização da pirólise de spray de quadro por meio de estatísticas e aprendizado de máquina" no jornal Materiais e Design , um artigo de autoria de uma equipe de pesquisa da AMD que mostrou que o processo de pirólise em spray de chama poderia de fato ser otimizado para criar materiais de melhor desempenho que podem ajudar a transformar a fabricação nacional.

p Os pesquisadores descobriram como mudar a química de um material e ajustar os parâmetros da máquina usando técnicas estatísticas avançadas.

p "Decidimos olhar para a produção de sílica, para tentar influenciar a qualidade do pó, "disse Noah Paulson, um cientista de materiais computacionais e autor principal do artigo, junto com Joe Libera, um dos principais cientistas de materiais que opera a pirólise de spray de chama do laboratório, e Stan. "Descobrimos que poderíamos usar o aprendizado de máquina para controlar as entradas na configuração da pirólise do spray de chama - e isso é complexo, há muitas entradas diferentes - e obter os resultados desejáveis. "

p Paulson acrescentou que a sílica foi escolhida porque é adequada para modelagem computacional, mas as descobertas do estudo podem resultar em uma vasta gama de materiais aprimorados, como eletrodos de bateria, por exemplo. "Se você tem um carro e deseja dobrar a autonomia desse carro com uma única carga, você precisa de melhores materiais de bateria. Isso é o que está nos limitando em termos dessas aplicações. "

p O papel da inteligência artificial na pesquisa foi particularmente notável. Stan, que dedicou grande parte de sua carreira ao estudo da relação entre humanos e máquinas, disse que o nível de análise neste projeto era tão complexo que se tornava quase inviável para um ser humano.

p "Esta é uma demonstração de que podemos criar um algoritmo e software que também pode controlar um processo, se não melhor, do que um humano pode. Isso envolveu tantos parâmetros que a inteligência artificial foi necessária para aumentar nosso cérebro no processamento dessas informações, "Stan disse." Não poderíamos ter extraído essas descobertas dos dados apenas por observação, porque havia tantas dimensões. "

p Paulson concordou. "O núcleo dessa tecnologia é o aprendizado de máquina, que nos permite otimizar essas condições de processamento sem intervenção humana, "disse Paulson." Basicamente, somos capazes de zerar a distribuição do tamanho das partículas (que queremos) em um único dia de experimentos, versus o que poderia ser muitas semanas. "

p Olhando para a frente, Paulson e Stan apontaram para outras pesquisas possíveis envolvendo os lados experimental e computacional.

p No Centro de Pesquisa de Fabricação e Engenharia, membros da equipe de pesquisa estão procurando se conectar com parceiros industriais para estudar como o software do projeto pode controlar melhor a combustão e os processos químicos que fazem parte da pirólise por spray de chama. Ao mesmo tempo, eles esperam aproveitar o futuro supercomputador de alto desempenho da Argonne, Aurora, e seus recursos de exascale, para ajudar com a natureza computacional intensiva do trabalho.

p Paulson acredita que esses tipos de esforços resultarão na capacidade de produzir materiais melhores, que é um precursor do progresso em muitas frentes tecnológicas diferentes.

p "Os materiais são o verdadeiro gargalo, "ele explicou." Se pudermos encontrar uma maneira de traduzir os sucessos que vemos no laboratório em materiais que podem ser fabricados a custos razoáveis, então podemos habilitar as tecnologias de que o mundo realmente precisa. "