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PCGuia > Notícias > Em teoria, há 150 mil novos materiais cristalinos que podem ser usados em aplicações tecnológicas
Notícias

Em teoria, há 150 mil novos materiais cristalinos que podem ser usados em aplicações tecnológicas

Ricardo Durand
Publicado em 20 de Abril, 2023
Tempo de leitura: 2 min
©Robin Glauser
©Robin Glauser

A descoberta foi feita por um grupo de investigadores do Departamento de Física da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra (FCTUC), liderada por Tiago Cerqueira, investigador do Centro de Física desta unidade de ensino.

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Uma simulação feita em computador (uma «previsão computacional») levou à descoberta, teórica, de «150 mil novos materiais cristalinos passíveis de serem sintetizados e, posteriormente, estudados para utilização em aplicações tecnológicas».

Estes materiais, que têm «propriedades semelhantes às dos melhores conhecidos» actualmente, têm uma característica em comum: os átomos estão «organizados num padrão que se repete em todas as direções do espaço, como, por exemplo, o sal de mesa (cloreto de sódio), o quartzo (dióxido de silício) e o diamante (carbono)», explica Tiago Cerqueira.

O estudo dos investigadores, que já foi publicado na revista Advanced Materials, foca-se ainda na «procura de materiais supercondutores [quando aquecidos a uma temperatura crítica, perdem toda a resistência eléctrica] e super-duros [com um nível de dureza perto do diamante]».

©Universidade de Coimbra - Tiago Cerqueira, Pedro Borlido e Pedro Carrico
©Universidade de Coimbra – Tiago Cerqueira, Pedro Borlido e Pedro Carriço foram os autores deste projecto de investigação.

Sobre as aplicações destes novos materiais, os cientistas apontam dois dos destinos óbvios: «Os painéis solares, para os quais a comunidade científica continua em busca de alternativas ou complementos à actual tecnologia baseada em silício; e as baterias de estado sólido, que se tornam cada vez mais relevantes com a disseminação dos carros eléctricos».

Pedro Borlido, outro investigador da equipa, diz ainda que a previsão computacional foi ajudada por «ferramentas modernas de machine learning», para «acelerar o processo». O estudo, que recebe o nome ‘Machine-learning-assisted determination of the global zero-temperature phase diagram of materials’, pode ser lido na íntegra, aqui.

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