Avanço em IA pode substituir ímãs de terras raras em veículos elétricos

Pesquisadores da Universidade de New Hampshire desenvolveram um sistema baseado em inteligência artificial para acelerar a identificação de novos materiais magnéticos avançados. O projeto resultou na criação do Northeast Materials Database, um repositório pesquisável que reúne dados de 67.573 compostos magnéticos, incluindo 25 materiais inéditos capazes de manter propriedades magnéticas em altas temperaturas.

A inovação se destaca pelo uso de um modelo de IA treinado para analisar artigos científicos e extrair informações experimentais relevantes, como a presença de magnetismo e a temperatura de transição magnética dos materiais. Esses dados alimentam modelos computacionais que classificam e organizam os compostos, facilitando a busca por alternativas aos ímãs permanentes tradicionais, que dependem de elementos de terras raras.

O diferencial técnico do sistema está na automação do processo de triagem e análise de grandes volumes de literatura científica, reduzindo drasticamente o tempo e o custo necessários para identificar candidatos promissores em laboratório. Isso pode impulsionar o desenvolvimento de materiais mais acessíveis para aplicações em eletrônicos, veículos elétricos e sistemas de energia renovável.

Além do impacto direto na pesquisa de materiais, os cientistas apontam que o modelo de linguagem utilizado pode ser adaptado para outras finalidades, como a conversão de imagens em textos digitais, contribuindo para a modernização de acervos acadêmicos. O projeto representa um avanço significativo na integração de IA à ciência dos materiais e abre caminho para novas aplicações computacionais no setor.