Simulação de novos materiais fica 42.000 vezes mais rápida

Redação do Site Inovação Tecnológica - 13/01/2021

O ganho em velocidade equivale a fazer a viagem de Manaus a São Paulo em 30 milissegundos.
[Imagem: Eric Lundin/Sandia]

Plantar e colher na hora

Um novo programa de aprendizado de máquina - algoritmos de computador que se aprimoram por meio do aprendizado de padrões em dados - conseguiu realizar os complexos cálculos da ciência dos materiais mais de 40.000 vezes mais rápido que os melhores simuladores atuais.

Apenas para ter uma ideia do ganho em termos de tempo, se você pudesse acelerar o crescimento de uma planta em 40.000 vezes, você poderia comer um tomate fresquinho três minutos após plantar a semente. Ou você poderia viajar de Manaus a São Paulo em 30 milissegundos.

O objetivo do programa é rastrear as inúmeras combinações de elementos e condições de fabricação para produzir um material com as propriedades adequadas a construir um determinado objeto.

"Estamos encurtando o ciclo de design," disse David Zapiain, do Laboratório Nacional Sandia, nos EUA. "O design dos componentes supera largamente o design dos materiais de que você precisa para construir esses componentes. Queremos mudar isso. Depois de projetar um componente, gostaríamos de poder projetar um material compatível para esse componente sem precisar esperar por anos, como acontece com o processo atual."

Combinações possíveis

Para entender o problema, imagine que você queira melhorar um material qualquer, seja um aço especial para a indústria automobilística, uma cerâmica para isolamento térmico, um eletrólito para bateria etc.

Além de variar os componentes do seu material, que é composto por vários elementos químicos, é preciso variar os parâmetros de fabricação, como a temperatura. Você irá querer fazer testes com várias temperaturas, digamos 10. Mas você também precisará variar a pressão, a rapidez de resfriamento, a composição e por aí vai. Se forem somente esses quatro parâmetros, cada um com 10 valores, você precisará realizar 10 x 10 x 10 x 10 experimentos, o que dá 10.000 tentativas. E isso apenas para um dos componentes da sua liga - na prática, as possibilidades são muito maiores, subindo ordens de magnitude rapidamente.

Construir um simulador computadorizado que analise cada possibilidade e lhe indique apenas as mais promissoras parece muito melhor, mas os cálculos são complexos e demorados, mesmo para os supercomputadores.

42.000 vezes mais rápido

A equipe partiu de um simulador que mexe com a porcentagem de cada metal em uma liga para saber como as propriedades da liga metálica são afetados: dependendo da complexidade das ligas, o processo pode exigir horas, semanas, meses ou mesmo anos de computação.

Como referência, a equipe cronometrou uma simulação simples em um cluster de computação de alto desempenho com 128 núcleos de processamento - um computador doméstico típico tem de dois a seis núcleos de processamento. A resposta saiu em 12 minutos.

Com o novo algoritmo de aprendizado de máquina, a mesma simulação levou 60 milissegundos e usou apenas 36 núcleos do cluster - o equivalente a 42.000 vezes mais rápido. Isso significa que os pesquisadores agora podem aprender em menos de 15 minutos o que normalmente levaria um ano.

Zapiain afirma que usará seu algoritmo primeiro para pesquisar tecnologias ópticas ultrafinas para monitores e telas de última geração. Sua pesquisa, entretanto, pode ser amplamente útil porque a simulação que eles aceleraram descreve um evento comum - a mudança, ou evolução, dos blocos de construção microscópicos de um material ao longo do tempo.

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