A ciência e a busca por solucionar desafios precisam andar no mesmo ritmo para enfrentarmos com sucesso os temas mais urgentes de nossa sociedade. E esse processo não pode esperar. Precisamos achar novos materiais e métodos para melhorar a sustentabilidade da economia mundial e enfrentar os problemas globais tão complexos e urgentes, como a mudança climática.

De acordo com um estudo recente do IBM Institute for Business Value, 9 em cada 10 consumidores no Brasil acreditam no poder da ciência e tecnologia para enfrentar os desafios globais. Além disso, a maioria dos entrevistados em todo o mundo está confiante de que as tecnologias emergentes podem ajudar a enfrentar os desafios da sociedade hoje - o maior otimismo está na robótica, IA e tecnologia de semicondutores. Os entrevistados do Brasil indicaram a maior crença entre todos os entrevistados na capacidade dessas tecnologias para ajudar as sociedades a impulsionar mudanças positivas e desempenhar um papel fundamental na forma como respondemos à próxima crise.

Essa semana no Colóquio 2021, um evento liderado pela IBM Research no Brasil, pesquisadores mostraram exemplos reais de como estão trabalhando com IA, nuvem híbrida e outras tecnologias emergentes para acelerar a descoberta de novos materiais para sustentabilidade industrial. Seu objetivo é ajudar a mitigar os efeitos da mudança climática por meio do desenvolvimento de materiais mais ecológicos e formas de reduzir as emissões de carbono com mais rapidez e eficiência. Alguns exemplos:

• Uma das maneiras pelas quais os pesquisadores estão recorrendo à IA para ajudar a obter avanços importantes na luta contra as mudanças climáticas está nas áreas de captura, conversão e armazenamento de dióxido de carbono (CO2). Cientistas do laboratório de pesquisa da IBM no Rio de Janeiro decidiram combinar ciência de materiais e IA para acelerar a descoberta de materiais e métodos de baixo custo e alta eficiência para captura, separação e armazenamento de dióxido de carbono. A partir dos dados gerados pelas simulações e por meio da análise de grandes conjuntos de artigos científicos, patentes e bancos de dados, os pesquisadores criaram modelos de IA preditivos e generativos para construir uma nova molécula candidata a um polímero que poderia separar o CO2 com mais eficiência. As próximas etapas envolveram o uso de um cluster de computação de alto desempenho (HPC) em uma infraestrutura de nuvem híbrida para simular a nova molécula e seu comportamento em condições realistas de separação de gás.

• Com HPC e nuvem híbrida, pesquisadores estão trabalhando para ajudar a desenvolver um novo algoritmo para aproximar pequenos espaços vazios - redes capilares - em rochas porosas onde o CO2 capturado a partir de gases de combustão ou outras fontes de emissão de poluentes poderiam ser armazenados com segurança em forma líquida ou sólida. Esses resultados podem ajudar a diminuir o tempo necessário para análise de rochas (de meses para dias), reduzir custos, aumentar potencialmente a eficiência e reduzir os riscos de armazenamento geológico de carbono. O ambiente de simulação de protótipo desenvolvido neste projeto - denominado \"FlowDiscovery\" - agora está disponível para pesquisa e desenvolvimento conjuntos com parceiros na academia e na indústria.

\"Decidimos combinar ciência de materiais, computação em nuvem e IA. A ideia é acelerar a descoberta de materiais e métodos de baixo custo e alta eficiência para captura, separação e armazenamento de dióxido de carbono. Não estamos apenas criando a tecnologia e os dados - também estamos compartilhando tudo com o mundo. Afinal, a colaboração é realmente crucial na pesquisa\", disse Mathias Steiner, gerente e membro da equipe técnica sênior, Tecnologia e Ciência Industrial, IBM Research, Brasil, que está liderando os dois projetos.

No futuro, esperamos tornar a tecnologia de descoberta mais amplamente disponível para apoiar a comunidade global de descoberta com nossas ferramentas e dados. Superar esse desafio requer um esforço comunitário no qual pesquisadores da academia e da indústria trabalhem juntos, desenvolvam ferramentas conjuntamente e compartilhem dados para um futuro sustentável.
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