Você certamente já ouviu falar em redes neurais artificiais, que são modelos computacionais inspirados no funcionamento do nosso sistema nervoso central. E perovskitas e granadas? São cristais usados na fabricação de luzes de LED, baterias recarregáveis de lítio e painéis fotovoltaicos. Prever a estabilidade desses minerais sempre foi um problema na engenharia dos materiais, mas uma equipe da Universidade da Califórnia, em San Diego, promete acabar com isso. Os pesquisadores estão treinando redes neurais artificiais para prever a energia de formação desses cristais, desenvolvendo modelos que podem identificar materiais estáveis nessas duas classes de minerais. Esses modelos são até 10 vezes mais precisos do que os modelos anteriores de aprendizado de máquina e rápidos o suficiente para exibir de forma eficiente milhares de materiais em questão de horas. E o futuro mostra-se promissor, pois os pesquisadores pretendem expandir o uso de redes neurais em outros protótipos de cristal para prever novos materiais estáveis.
Redes neurais artificiais e estabilidade de materiais
