Um novo aplicativo de inteligência artificial da Universidade de Tóquio calcula automaticamente as propriedades e estruturas dos materiais a partir de varreduras espectrais, fornecendo uma ferramenta poderosa para a caracterização de novos compostos. Crédito:2019 Teruyasu Mizoguchi, Instituto de Ciência Industrial, A Universidade de Tóquio
Uma equipe de pesquisa da Universidade de Tóquio desenvolveu um poderoso algoritmo de aprendizado de máquina que prevê as propriedades e estruturas de amostras desconhecidas de um espectro de elétrons. Este processo pode acelerar rapidamente o processo de descoberta e teste de novas nanomáquinas, células solares, e outros dispositivos eletrônicos.
Tricorders são dispositivos fictícios vistos pela primeira vez no programa de televisão Star Trek original. Neste cenário de ficção científica, os cientistas podem aprender instantaneamente sobre as rochas em planetas alienígenas com uma varredura rápida. Pesquisadores da Universidade de Tóquio deram um passo no sentido de tornar esse conceito uma realidade. Eles usaram dados de espectroscopia eletrônica de perda de núcleo, um conjunto de testes de laboratório padrão que enviam elétrons a uma amostra para determinar os elementos atômicos nela e sua estrutura de ligação. Contudo, os resultados desses instrumentos são difíceis de interpretar. Para superar esse problema, eles se voltaram para o aprendizado de máquina. Em contraste com os programas de computador convencionais, algoritmos de aprendizado de máquina não precisam ser informados sobre quais padrões procurar. Em vez de, os algoritmos são treinados inserindo muitos exemplos, e com o tempo o programa aprende como classificar novas amostras desconhecidas.
Aqui, os pesquisadores escolheram uma rede neural que imita a organização do cérebro humano. Dados de materiais conhecidos são enviados como entrada, e as conexões entre os neurônios são ajustadas para otimizar as previsões do modelo. De acordo com o primeiro autor Shin Kiyohara, "com a crescente demanda por dispositivos em nanoescala, ferramentas para compreender as estruturas moleculares estão se tornando cada vez mais valiosas. "
Embora ainda esteja muito longe de um tricorder que pode identificar instantaneamente formações rochosas alienígenas, o autor principal, Teruyasu Mizoguchi, acredita que "este método tem um enorme potencial para uso em testes rápidos de propriedades de novos materiais".
