O mundo actual tem uma grande dependência de materiais como o Lítio, que é usado no fabrico de todos os tipos de baterias usados em muitos dispositivos, de berbequins a automóveis. Embora esta tecnologia funcione, a mineração e reciclagem deste material colocam alguns desafios ambientais. Para tentar encontrar um substituto para o Lítio, a Microsoft e o Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) do Departamento de energia dos Estados Unidos e usaram uma inteligência artificial e a plataforma de cloud Azure Quantum Elements para acelerar essa busca.
Usando os sistemas HPC (High Performance Computing) da Microsoft, os algoritmos de IA conseguiram prever as características de novos materiais, como energia, força, resistência, banda electromagnética proibida e as propriedades mecânicas. A Microsoft e o PNNL treinaram os modelos de IA com recurso a milhões de dados recolhidos a partir de simulações, o que resultou numa previsão das propriedades dos materiais 1500 vezes mais rápida em comparação com os métodos usados anteriormente.
O processo iniciou-se com a análise de 32,6 milhões de materiais possíveis, os algoritmos conseguiram identificar cerca de 500000 materiais estáveis. Depois de analisar as propriedades funcionais, o número foi reduzido a 800 materiais possíveis. Através da utilização de simulações aceleradas por inteligência artificial para explorar as propriedades dinâmicas, a Microsoft conseguiu reduzir ainda mais o número para 150 materiais.
Após a análise dos 150 materiais mais relevantes, que teve em conta a novidade, propriedades mecânicas e disponibilidade dos elementos constituintes, a equipa chegou aos melhores 18 candidatos. Desses 18, foi escolhido o candidato final: um novo electrólito que usa 70% menos lítio e o substitui, em parte, por sódio. Este novo material já foi sintetizado pelo PNNL e estão planeados mais testar a sua estabilidade e eficiência.
Segundo a Microsoft, a utilização de IA no desenvolvimento de novos materiais e elementos químicos pode condensar 250 anos de pesquisa em apenas 25.
