Pesquisadores do MIT desenvolveram um sistema de inteligência artificial que integra diferentes tipos de dados científicos para otimizar receitas de materiais e planejar experimentos. O sistema, chamado Copilot for Real-world Experimental Scientists (CRESt), combina informações de literatura científica, composições químicas, imagens microestruturais e dados experimentais.

Dessa forma, o mecanismo realiza testes de alta produtividade, e os resultados são incorporados em modelos multimodais para refinar as receitas de materiais.

Os cientistas interagem com o sistema em linguagem natural, sem necessidade de programação. Câmeras e modelos de linguagem visual permitem que CRESt monitore experimentos, identifique problemas e sugira ajustes. Ju Li, professor do MIT, destaca que o uso de feedback multimodal e robôs permite complementar dados experimentais e projetar novos testes, incluindo síntese, caracterização estrutural e análise de desempenho do material.

O sistema foi testado em mais de 900 composições químicas e 3.500 experimentos eletroquímicos, o que ajudou na descoberta de um catalisador que atingiu densidade de potência recorde em uma célula de combustível que utiliza um tipo de sal para gerar eletricidade.

O estudo foi publicado na revista Nature, com participação de uma equipe de PhDs, pós-doutores e professores do MIT, entre eles Zhen Zhang, Zhichu Ren, Chia-Wei Hsu e Weibin Chen.

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