Jillian Buriak e sua equipe passaram anos desenvolvendo células solares de plástico econômicas que podem ser impressas como jornais. Em seguida, ela conversou com seu colega pesquisador de química Arthur Mar, e em apenas algumas semanas sua equipe de aprendizado de máquina permitiu que seu grupo aumentasse a eficiência dessas células solares em 30 por cento.

"Foi um grande alerta para nós, "disse Buriak." Todos os tipos de descobertas científicas estão começando a acontecer mais rápido do que costumavam. "

O aprendizado de máquina está acelerando descobertas em inúmeras áreas de pesquisa, e Mar e sua equipe estão entre os muitos pioneiros da Universidade de Alberta no campo.

Eles não são 'exterminadores'

A cultura pop oferece muitas ideias sobre o que significa "aprendizado de máquina", mas para março é apenas um conjunto de ferramentas.

"Nosso tipo de aprendizado de máquina não é terminador, "ele disse com uma risada.

O aprendizado de máquina classifica e categoriza conjuntos complexos de dados para extrair informações úteis.

Mar explica:"Se você precisasse de ajuda para tirar uma caixa pesada da prateleira de cima de uma loja, você poderia analisar as pessoas ao seu redor para ver quem o ajudaria. Você pode ter como alvo as pessoas vestindo o uniforme da loja, e então você pode classificá-los com base em um atributo relevante, como altura. O aprendizado de máquina fará clusters e classificações semelhantes, mas pode lidar com muito mais informações do que qualquer um de nós poderia processar. Também pode identificar atributos mais relevantes - pode dizer que a altura de um funcionário é menos importante do que seu acesso a uma escada, e classifique de acordo. "

Para as células solares de Buriak, a máquina recebeu anos de dados experimentais de laboratório e foi programada para procurar diferentes variáveis ​​de projeto que pudessem afetar a eficiência de uma célula solar orgânica.

"Usando o método tradicional de alterar uma variável de cada vez, precisaríamos de milhares de experimentos para rastrear todas as combinações possíveis, "Buriak disse." O algoritmo de aprendizado de máquina nos ajudou a entender quais variáveis ​​eram mais importantes, e apenas 16 experimentos depois, estávamos a caminho de aumentar sistematicamente a eficiência das células solares de uma forma dramaticamente acelerada. "

Você só precisa de um laptop

Os professores de engenharia Arvind Rajendran, Vinay Prasad e Zukui Li lideram uma equipe que usa aprendizado de máquina para otimizar processos de captura de CO2 antes que ele possa ser emitido de usinas de energia.

"Nosso processo de captura de carbono poderia ter 9, 000 configurações diferentes por material usado, "Prasad disse." Precisamos saber qual adsorvente potencial é mais eficaz em qual configuração. "

O aprendizado de máquina permite que a equipe elimine rapidamente milhares de configurações possíveis que nunca poderiam atender aos requisitos do Departamento de Energia dos EUA para a tecnologia de captura de carbono para remover 95 por cento do CO2 das emissões.

"Modelar individualmente cada uma dessas configurações exigiria um imenso poder de computação ao longo de meses, "Prasad apontou." Com o aprendizado de máquina e uma quantidade limitada de dados de treinamento de simulações detalhadas, só precisamos de um laptop e algumas horas. "

Os benefícios do aprendizado de máquina foram observados por especialistas em muitas disciplinas. Em agosto, O grupo de Mar fez parceria com a equipe de Prasad para oferecer aos pesquisadores afiliados à iniciativa de pesquisa de Sistemas de Energia do Futuro da U of A dois workshops de aprendizado de máquina faça você mesmo. Ambos foram vendidos antes de serem anunciados, com participantes, incluindo físicos, microbiologistas, economistas, e até mesmo administradores. Mais workshops estão sendo considerados e a Prasad está oferecendo um curso especial de pós-graduação sobre o assunto.

"Usamos essas técnicas para analisar tudo, desde o monitoramento de reservatórios de rejeitos e óleos e as qualidades dos grãos que farão a cerveja popular, "disse ele." Se você tiver dados, o aprendizado de máquina é uma ferramenta que pode ajudá-lo a concentrar seus esforços. "

Não substituindo pessoas

Da perspectiva de Buriak, a ascensão do aprendizado de máquina é uma sacudida necessária para a pesquisa em muitos campos, e sua equipe está aproveitando ao máximo.

"Usando essas técnicas, estamos no processo de desenvolvimento de alguns sistemas de energia solar verdadeiramente novos, "ela disse." Estamos no caminho certo para compartilhar essas tecnologias no curto prazo. "

Ela não atribui nenhuma data para o curto prazo, mas as descobertas certamente acontecerão mais cedo do que se sua equipe tivesse aderido aos métodos tradicionais.

Para março, essa é a questão.

"Estamos economizando tempo e dinheiro ao reduzir o número de experimentos necessários para chegar a uma descoberta, "disse ele." Não estamos substituindo as pessoas que fazem os experimentos ainda. "