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Tudo sobre Inteligência artificial
Entre as aplicações da Inteligência Artificial, uma delas é auxiliar em pesquisas para encontrar materiais que ajudem a reduzir a poluição do ar, como tem sido feito pelo professor Mahshid Ahmadi, que leciona Ciência e Engenharia de Materiais na Universidade do Tennessee.
Com a ajuda de IA e robôs, Ahmadi e colegas estão testando vários tipos de material chamado fotocatalisador, que absorve luz para atingir um alto nível de energia, a partir do qual reagem com outra substância.
No caso da poluição, os fotocatalisadores degradam as substâncias responsáveis pela poluição do ar ao absorver a luz solar. Desta forma, estes materiais podem ajudar a reduzir o nível de poluição.
Os fotocatalisadores tornaram-se uma das tecnologias mais promissoras para purificação do ar e têm sido alvo de vários estudos de investigação nas últimas duas décadas. Algumas das vantagens oferecidas por esses materiais são a dispensa de outras substâncias ou fontes de energia para a reação, com exceção da luz, bem como o fato de oferecerem segurança e não serem tóxicos.
Ainda assim, a purificação do ar utilizando fotocatalisadores também tem limitações. Um deles é uma taxa lenta de tratamento. Além disso, a reação pode ser grandemente afetada dependendo da estrutura superficial do catalisador. Ainda são necessárias muitas pesquisas para compreender as formas mais eficientes de usar esses materiais para reduzir a poluição.
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Por esta razão, o professor Ahmadi chegou a destacar em artigo no A conversa a necessidade de explorar diversos materiais fotocatalisadores diferentes para atuar e reduzir a poluição. Mas existem milhares deles, e é aí que entra a inteligência artificial.
Como a IA pode ajudar a criar materiais para reduzir a poluição?
Em fevereiro deste ano, a professora e outros colegas publicaram na revista Química de materiais um estudo que combinou robôs, simulações experimentais de computador e Aprendizado de máquina.
Usando robôs, pelo menos 100 materiais diferentes podem ser testados em uma hora. Essas máquinas podem se deslocar justamente para realizar testes e, assim, descobrir mais características desses materiais que ajudam a reduzir a poluição.
Já o aprendizado de máquina orienta o processo. Algoritmos podem analisar dados de experimentos rapidamente e aprender com eles para os próximos testes realizados pelos robôs. Os algoritmos de aprendizado de máquina compreender rapidamente algoritmos e padrões.
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