Os pesquisadores de Ilmenau estão revolucionando a ciência dos materiais com IA!

Os pesquisadores de Ilmenau estão revolucionando a ciência dos materiais com IA!

Em 23 de setembro de 2025, pesquisadores da Universidade de Tecnologia de Ilmenau apresentaram avanços significativos na pesquisa de materiais. Ao desenvolver uma rede de atenção gráfica que pode fazer previsões e fornecer resultados interpretáveis, eles estão inaugurando uma nova era de inteligência artificial na ciência. O estudo, que se baseia em um conjunto abrangente de dados de 10.000 espectros ópticos calculados mecanicamente quântica, foi realizado no cluster HPC em TU Ilmenau e representa uma abordagem inovadora para análise de materiais. TU Ilmenau relata que este modelo é capaz de gerar um “mapa” compreensível do espaço material.

A equipe usa UMAP (Aproximação e Projeção de Manifold Uniforme) para visualizar dados de alta dimensão. Isto revela como a rede categoriza os materiais com base nos seus princípios químicos. Max Großmann, coautor do estudo, enfatiza que isto representa um progresso significativo em direção à IA interpretável para a ciência dos materiais. Esses novos métodos permitem uma identificação mais precisa dos materiais, melhorando não apenas a velocidade, mas também a precisão das previsões.

Técnicas inovadoras para pesquisa de materiais

O estudo utiliza a aprendizagem por transferência para adaptar modelos já treinados a novas tarefas. Dados grosseiros são usados ​​para pré-ajustar o modelo. Dados RPA de alta precisão refinam as previsões. De acordo com o professor Erich Runge, outro coautor, algoritmos modernos mostram abordagens promissoras para resolver os desafios da ciência dos materiais. As suas previsões não são apenas precisas, mas também próximas dos resultados experimentais, promovendo a compreensão dos princípios subjacentes.

Outro aspecto crucial do estudo é o potencial para acelerar o desenvolvimento de novos materiais sustentáveis. Isto poderá resultar em materiais que, por exemplo, permitam que a luz solar seja convertida de forma mais eficiente em eletricidade, o que é particularmente importante em tempos de alterações climáticas e de transição energética.

Redes de atenção gráfica – Uma nova dimensão em IA

Uma parte fundamental da pesquisa é a base sobre a qual se baseia a rede de atenção gráfica, estabelecida por outros cientistas como Petar Veličković e seus colegas. Seu trabalho, publicado em um artigo intitulado “Graph Attention Networks”, descreve novas arquiteturas de redes neurais para dados estruturados em gráficos. Essas arquiteturas usam camadas de autoatenção mascaradas para superar algumas das desvantagens dos métodos anteriores baseados em convoluções de grafos. Os resultados são impressionantes; Os modelos GAT alcançaram resultados excelentes em quatro principais benchmarks de gráficos transdutivos e indutivos, como Cora e Pubmed. arxiv documenta esse desenvolvimento notável.

A combinação destas abordagens inovadoras não representa apenas um passo em direção ao futuro da ciência dos materiais, mas também mostra como a IA e a aprendizagem automática podem revolucionar os processos existentes. Os novos métodos e modelos criam uma perspectiva clara sobre os desafios e oportunidades que o uso responsável dos recursos oferecerá nos próximos anos.

As publicações originais que explicam estes desenvolvimentos com mais detalhes são:
– M. Grunert, M. Großmann, E. Runge, “O aprendizado de máquina sobe a escada de Jacob das propriedades optoeletrônicas”, Nat. Comum. 16, 8142 (2025).
– M. Grunert, M. Großmann, E. Runge, “Descoberta de materiais energéticos sustentáveis ​​através do espaço de materiais aprendidos por máquina”, Small, 2412519 (2025).