Inteligência artificial acelera em mil vezes a análise de padrões naturais

O conteúdo trata de tecnologia, com foco em inteligência artificial aplicada à ciência de materiais.

Pesquisadores da Chungnam National University, na Coreia do Sul, desenvolveram um método inovador para prever padrões de defeitos topológicos em cristais líquidos nemáticos utilizando inteligência artificial. Tradicionalmente, o estudo desses defeitos depende de simulações numéricas baseadas na teoria de Landau-de Gennes, que são lentas e exigem alto poder computacional. A nova abordagem substitui essas simulações por um modelo de deep learning, capaz de gerar previsões em milissegundos.

O sistema utiliza uma arquitetura 3D U-Net, um tipo de rede neural convolucional projetada para analisar imagens científicas e médicas. Essa estrutura permite ao modelo identificar tanto o alinhamento molecular em grande escala quanto detalhes locais associados aos defeitos. Ao receber as condições de contorno, a rede prevê diretamente o campo de alinhamento molecular, incluindo a forma e a posição dos defeitos, sem necessidade de simular cada etapa do processo físico.

Após ser treinado com dados de simulações tradicionais, o modelo demonstrou capacidade de prever configurações inéditas com alta precisão, reproduzindo resultados observados em experimentos de laboratório. O diferencial técnico está na flexibilidade do sistema, que aprende o comportamento do material a partir dos dados e consegue lidar com cenários complexos, como fusão e reorganização de defeitos topológicos.

A aplicação dessa tecnologia pode acelerar significativamente o desenvolvimento de materiais avançados, especialmente em áreas como dispositivos ópticos, metamateriais e sistemas adaptativos. Ao permitir a exploração rápida de diferentes possibilidades de design, a inteligência artificial se mostra uma ferramenta estratégica para a criação de materiais inteligentes e customizados para aplicações em displays holográficos, realidade aumentada, sistemas ópticos adaptativos e janelas inteligentes.