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Esta ilustração mostra como a tecnologia de inteligência artificial — o robô — examina uma reação química: da direita para a esquerda, nitrogênio (vermelho) e hidrogênio (amarelo), com a ajuda de um catalisador de ferro (marrom), reagem em uma paisagem energética complexa para produzir amônia (vermelho e amarelo combinados). Ilustração maior. Ilustração fornecida por Qi An.
AMES, Iowa – Pesquisadores estudam a produção industrial de amônia há um século. Mas eles têm lutado para encontrar maneiras de melhorar o processo de baixo rendimento e baixa eficiência.
O nitrogênio atmosférico, com a ajuda de um catalisador de ferro, reage com o hidrogênio para produzir amônia. Essa reação produz muita amônia – a produção mundial é de 160 milhões de toneladas por ano. A maior parte é usada na agricultura, especialmente como fertilizante de nitrogênio. Também é usado em muitas indústrias, incluindo refrigeração para produção de alimentos e bebidas. Todos nós o conhecemos como um limpador doméstico.
Uma equipe de pesquisa liderada por Qi An, professor associado de ciência de materiais e engenharia na Universidade Estadual de Iowa, desenvolveu uma tecnologia de inteligência artificial que pode encontrar maneiras de melhorar a compreensão dos pesquisadores sobre as reações químicas envolvidas na produção de amônia e outras reações químicas complexas.
“Nossa estrutura HDRL-FP desenvolvida tem o potencial de contribuir significativamente para a otimização deste processo, reduzindo potencialmente os custos de produção e a emissão de CO₂, e facilitando o estabelecimento de plantas menores e mais disseminadas”, escreveram os pesquisadores em um artigo publicado recentemente online pelo periódico Nature Communications. “Portanto, a estrutura destaca sua eficácia e potencial para prever vias complexas de reações químicas.”
HDRL-FP é High-Throughput Deep Reinforcement Learning com First Principles. An e seus colaboradores e coautores – Tian Lan e Huan Wang da Salesforce AI Research na Califórnia – dizem que a tecnologia é cheia de potencial.
“Explorar mecanismos de reação catalítica é crucial para entender processos químicos, otimizar condições de reação e desenvolver catalisadores mais eficazes”, escreveram.
De recompensas e átomos
An disse que há duas chaves para a tecnologia de software dos pesquisadores: um tipo de aprendizado de máquina chamado aprendizado por reforço e a conexão do processo de simulação com as posições dos átomos envolvidos.
Um dito aprendizado por reforço é como treinar um cachorro usando recompensas para encorajar ações. No aprendizado por reforço, os computadores aprendem com suas ações enquanto buscam recompensas apropriadas. Neste caso, as recompensas são todas sobre encontrar o melhor caminho de reação, mais eficiente e de menor custo.
O método, quando usado com unidades de processamento gráfico e estratégias de alto rendimento, pode identificar rápida e automaticamente o caminho de reação ideal entre milhares de caminhos potenciais, disse An. Isso identifica efetivamente mecanismos de reação viáveis em meio aos dados extremamente ruidosos em reações químicas reais.
Os pesquisadores também construíram a tecnologia para ser útil para estudos gerais de reações catalíticas. Os estudos começam com as posições de átomos mapeados em uma paisagem energética. Isso é o suficiente – os pesquisadores não precisam começar com uma representação mais específica do ambiente de reação, incluindo os estados, ações ou recompensas para uma reação em particular.
An e seus colaboradores trabalharam no projeto por cerca de dois anos. Tudo começou quando An se mudou para Iowa State e foi apoiado pelos fundos de startup de sua universidade.
Ele disse que os cálculos do sistema para a reação que produz amônia são considerados uma demonstração de prova de conceito.
“Isso nos permite descobrir o mecanismo de reação”, disse An. “Somos capazes de ver etapas importantes da reação na síntese de amônia.”
A espiada bem-sucedida dos pesquisadores dentro dessa reação “permite a investigação de reações químicas catalíticas complexas automaticamente”, eles escreveram, “oferecendo uma abordagem promissora para pesquisas e descobertas futuras”.
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