Dentre as aplicações da Inteligência Artificial, uma delas é auxiliar em pesquisas para encontrar materiais que ajudem a diminuir a poluição do ar, como tem feito a pesquisa da professora Mahshid Ahmadi que leciona Ciência dos Materiais e Engenharia, na Universidade do Tennessee.
Com a ajuda de IA e robôs, Ahmadi e colegas estão testando os vários tipos de um material chamado fotocatalisador, que absorve luz para chegar a um nível alto de energia, a partir do qual reagem com outra substância.
No caso da poluição, os fotocatalisadores degradam substâncias responsáveis pela poluição do ar ao absorver a luz solar. Dessa forma, esses materiais podem ajudar a diminuir o nível de poluição.
Os fotocatalisadores têm se tornado uma das tecnologias mais promissoras para purificação do ar e são alvos de diversas pesquisas nas últimas duas décadas. Algumas das vantagens oferecidas por esses materiais são a não necessidade de outras substâncias ou fonte de energia para a reação, com exceção da luz, bem como o fato de oferecem segurança e não são tóxicas.
Ainda assim, a purificação de ar por fotocatalisadores tem também limitações. Uma delas é uma taxa lenta de tratamento. Além disso, a reação pode ser bastante afetada a depender da estrutura da superfície do catalisador. Ainda são necessárias muitas pesquisas para entender quais as formas mais eficientes de usar esses materiais para diminuir a poluição.
Por isso, a professora Ahmadi chegou a destacar em um artigo do The Conversation a necessidade de explorar diversos materiais diferentes de fotocatalisadores para atuar e diminuir a poluição. Mas existem milhares deles, e é aí que entra a inteligência artificial.
Em fevereiro deste ano, a professora e outros colegas publicaram na revista Chemistry of materials um estudo que combinou robôs, simulações computacionais experimentais e Machine Learning.
Com o uso dos robôs, pelo menos 100 materiais diferentes podem ser testados no intervalo de uma hora. Essas máquinas podem se mover de forma precisa para realizar os testes e, assim, descobrir mais características desses materiais que auxiliam na hora de diminuir a poluição.
Já o machine learning guia o processo. Os algoritmos podem analisar os dados dos experimentos de forma ágil e aprender com eles para os próximos testes executados pelos robôs. Os algoritmos do machine learning percebem de forma rápida algoritmos e padrões.
Fonte: Olhar Digital / Por Ramana Rech, editado por Layse Ventura
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