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O "laboratório autônomo" do MIT, alimentado por IA, pode levar a baterias e painéis solares melhores

Uma imagem de um robô ASIMO desenvolvido pela Honda (Fonte da imagem: Possessed Photography via Unsplash; cortada)
Uma imagem de um robô ASIMO desenvolvido pela Honda (Fonte da imagem: Possessed Photography via Unsplash; cortada)
Uma plataforma autônoma de IA e robótica desenvolvida no MIT pode inventar e testar 700 novos materiais por dia, um processo que poderia acelerar drasticamente a criação de eletrólitos de bateria aprimorados, sistemas mais seguros de distribuição de medicamentos, painéis solares e muito mais.

Pesquisadores do MIT desenvolveram uma plataforma totalmente autônoma que utiliza um algoritmo inteligente e um sistema robótico para descobrir rapidamente novos materiais. Esse "laboratório autônomo" poderia acelerar significativamente o desenvolvimento de tecnologias de próxima geração que afetam a vida diária, de baterias a medicamentos.

O sistema de circuito fechado funciona por meio de um algoritmo genético que projeta de forma inteligente centenas de novas e promissoras misturas de polímeros. Em seguida, ele envia essas receitas para uma plataforma robótica que mistura automaticamente os produtos químicos e realiza testes com os novos materiais. Os resultados são enviados de volta ao algoritmo, que aprende com os resultados e projeta um conjunto de materiais ainda melhor para a próxima rodada de experimentos.

Esse processo automatizado é incrivelmente rápido, permitindo que o sistema crie e teste até 700 novas misturas de polímeros por dia. Os pesquisadores afirmam que esse fluxo de trabalho de descoberta acelerada pode ser um divisor de águas para vários campos críticos.

A plataforma poderia facilitar a descoberta dos seguintes tipos de materiais:

  • Eletrólitos de bateria aprimorados para um armazenamento de energia mais seguro e eficiente.
  • Painéis solares mais econômicos.
  • Nanopartículas personalizadas para a administração mais segura e precisa de medicamentos.

Em seus testes iniciais, o sistema trabalhou para encontrar uma mistura de polímeros que pudesse manter as enzimas estáveis em altas temperaturas. A plataforma descobriu uma mistura com desempenho 18% melhor do que qualquer um de seus componentes individuais, demonstrando sua capacidade de encontrar soluções novas e não óbvias. O trabalho foi publicado na revista Matter.

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Chibuike Okpara, 2025-07-30 (Update: 2025-07-30)