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Os sistemas de Inteligência Artificial (IA) surpreendem-nos a cada dia, porque, efetivamente, vão além daquilo que os seres humanos são capazes de fazer e de pensar. Esta que lhe mostramos hoje, por exemplo, inventou 31 milhões de materiais que ainda não existem.
A tecnologia pode facilitar processos que, agora, são demorados.
Introduzir um novo material com todas as suas propriedades específicas pode demorar muitos anos de trabalho, desde análise de dados e cálculos, a testes laboratoriais muito precisos. Contudo, até neste campo a IA pode ser uma aliada, facilitando o processo.
Um grupo de investigadores da Jacobs School of Engineering da University of California San Diego desenvolveu um novo algoritmo de IA chamado M3GNet. Este é capaz de prever a estrutura e propriedades dinâmicas de qualquer material, seja ele existente ou novo, e pode procurar praticamente qualquer material que lhe seja atribuído.
O sistema de IA foi utilizado para construir uma base de dados com mais de 31 milhões de materiais novos, que ainda não foram sintetizados e cujas propriedades são previstas pelo algoritmo. Todo este processo acontece quase instantaneamente. Por forma a prever as propriedades de um material, o sistema precisa de conhecer a estrutura do material, que se baseia na disposição dos seus átomos.
Explicou Shyue Ping Ong, professor de nanoengenharia da University of California San Diego.
Shyue Ping Ong, professor de nanoengenharia da University of California San Diego
O AlphaFold é um sistema criado pela DeepMind. No início do verão, a empresa anunciou que tinha descodificado a estrutura de quase todas as proteínas presentes nos catálogos dos cientistas, mais de 200 milhões. As proteínas fazem a maior parte do trabalho nas células, desde a transmissão de sinais que regulam os órgãos até à proteção do corpo contra bactérias e vírus.
Exemplificou o professor Ong.
O código Python da M3GNet foi lançado em código aberto no Github.
pp
A tecnologia pode facilitar processos que, agora, são demorados.
Introduzir um novo material com todas as suas propriedades específicas pode demorar muitos anos de trabalho, desde análise de dados e cálculos, a testes laboratoriais muito precisos. Contudo, até neste campo a IA pode ser uma aliada, facilitando o processo.
Um grupo de investigadores da Jacobs School of Engineering da University of California San Diego desenvolveu um novo algoritmo de IA chamado M3GNet. Este é capaz de prever a estrutura e propriedades dinâmicas de qualquer material, seja ele existente ou novo, e pode procurar praticamente qualquer material que lhe seja atribuído.
O sistema de IA foi utilizado para construir uma base de dados com mais de 31 milhões de materiais novos, que ainda não foram sintetizados e cujas propriedades são previstas pelo algoritmo. Todo este processo acontece quase instantaneamente. Por forma a prever as propriedades de um material, o sistema precisa de conhecer a estrutura do material, que se baseia na disposição dos seus átomos.
Explicou Shyue Ping Ong, professor de nanoengenharia da University of California San Diego.
Shyue Ping Ong, professor de nanoengenharia da University of California San Diego
O AlphaFold é um sistema criado pela DeepMind. No início do verão, a empresa anunciou que tinha descodificado a estrutura de quase todas as proteínas presentes nos catálogos dos cientistas, mais de 200 milhões. As proteínas fazem a maior parte do trabalho nas células, desde a transmissão de sinais que regulam os órgãos até à proteção do corpo contra bactérias e vírus.
Exemplificou o professor Ong.
O código Python da M3GNet foi lançado em código aberto no Github.
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