Da redação
Modelos de inteligência artificial treinados com princípios da física e comportamento dos elétrons estão sendo utilizados para prever materiais necessários à fabricação de ímãs permanentes, sem depender exclusivamente de dados já existentes. A iniciativa integra a Missão Genesis do Departamento de Energia dos Estados Unidos, que busca soluções de IA para avanços em energia, ciência de descoberta e segurança nacional.
A fabricação de ímãs superfortes exige atualmente elementos de terras raras, capazes de manter o magnetismo mesmo sob altas temperaturas. Grandes empresas dos Estados Unidos, como a Apple, dependem desses ímãs para sistemas de defesa, incluindo radares, caças F-35 Lightning II e submarinos. No entanto, o país conta apenas com uma mina de terras raras, situada em Mountain Pass, na Califórnia, exportando mais de 95% dos minerais extraídos para refino na Ásia.
De acordo com o Laboratório Ames, o modelo de IA chamado DuctGPT foi inicialmente projetado para buscar materiais resistentes a usinas de fusão nuclear. O sistema utiliza não só dados existentes, mas também princípios físicos, permitindo a criação e otimização de novos materiais e a consideração de fatores como custos de produção e facilidade de obtenção de componentes.
O Laboratório Ames já vinha buscando alternativas para ímãs sem terras raras e, em abril de 2025, anunciou o desenvolvimento de um novo ímã utilizando bismuto e manganês para motores de ímã permanente. Segundo o laboratório, a adoção de novos materiais compatíveis com fabricação em larga escala e custos controlados ainda enfrenta desafios significativos a curto prazo.
