Pesquisadores usam IA e raio X para entender bateria de zinco que pode revolucionar o futuro da energia

O avanço da inteligência artificial (IA) tem desempenhado um papel cada vez mais fundamental na engenharia, especialmente em áreas complexas como o estudo de materiais. Recentemente, uma equipe de pesquisadores do Laboratório Nacional de Brookhaven e da Universidade Stony Brook, nos EUA, utilizou IA e raios-X para obter uma compreensão mais aprofundada sobre o funcionamento das baterias de íons de zinco, oferecendo novas perspectivas para essa tecnologia energética promissora.

Uso da IA na Investigação de Baterias de Íons de Zinco

As baterias de íons de zinco estão emergindo como uma alternativa mais segura e ecológica às baterias de íons de lítio convencionais, devido às suas vantagens ambientais e de segurança. No entanto, a complexidade das interações atômicas no eletrólito dessas baterias tem sido um desafio. Usando técnicas avançadas de IA, a equipe de pesquisadores conseguiu decifrar essas interações atômicas complexas, que eram impossíveis de analisar utilizando métodos computacionais convencionais. Eles combinaram simulações tradicionais com aprendizado de máquina para superar as limitações computacionais, permitindo simulações em larga escala que anteriormente levariam muitos anos.

Análise dos Stakeholders Envolvidos

O estudo se destacou por envolver diversas competências do Laboratório Nacional de Brookhaven e da Universidade Stony Brook. Chuntian Cao, diretor de Ciências da Computação e Dados do Brookhaven, liderou o estudo, explorando o potencial de IA na previsão de interações complexas dentro das baterias. A colaboração com o Centro de Nanomateriais Funcionais e as instalações de Computação Científica e Dados do BROOKHAVEN revelou a poderosa aplicação de tecnologias de aprendizado de máquina na análise dos eletrólitos das baterias de íons de zinco, validando as previsões feitas por simulações convencionais.

Tecnologias e Metodologias de Vanguarda

O estudo destacou uma metodologia inovadora que combina simulações de aprendizado ativo, onde as previsões incertas são verificadas por cálculos tradicionais. Este processo iterativo de refinamento permite que modelos de IA ajustem suas previsões continuamente a partir de novos dados, aumentando sua precisão. As simulações, que envolvem milhares de átomos e duram centenas de nanossegundos, demonstram como a IA/ML pode ser um divisor de águas na pesquisa de materiais complexos.

Impactos Econômico, Social e Ambiental

Os potenciais benefícios deste desenvolvimento são vastos. A comercialização de baterias de íons de zinco mais eficientes poderá revolucionar o mercado de armazenamento de energia, tornando-o mais sustentável e acessível. Do ponto de vista social, isso poderia melhorar o acesso à energia armazenada para comunidades remotas, enquanto a utilização de materiais menos tóxicos ajuda a mitigar impactos ambientais, comparativamente ao uso de lítio. A adoção desta tecnologia também poderia reduzir custos e aumentar o uso de fontes de energia renováveis.

Desafios e Oportunidades Futuras

A integração bem-sucedida da IA no desenvolvimento de baterias de íons de zinco oferece oportunidades empolgantes, mas também apresenta desafios como a necessidade de validação experimental dos resultados obtidos. A escalabilidade da produção e a concorrência com tecnologias já estabelecidas no mercado de armazenamento de energia são obstáculos que precisam ser enfrentados. No entanto, as oportunidades são imensas, com a metodologia potencialmente aplicável a outros sistemas de materiais, acelerando o desenvolvimento de tecnologias sustentáveis de armazenamento de energia.

Reflexão do Time do Blog da Engenharia

1. O uso de IA para compreender materiais complexos reflete uma tendência crescente e indispensável na engenharia moderna.
2. A inovação apresentada oferece tanto uma promessa para soluções mais sustentáveis como um desafio em sua viabilidade industrial.
3. Com a rápida evolução tecnológica, as futuras baterias poderão redefinir padrões de eficiência e segurança no armazenamento de energia.

Via: https://techxplore.com/news/2025-05-scientists-ai-ray-vision-gain.html