Pesquisadores da MIT desenvolvem modelo de IA que conecta estruturas cristalinas com descrições textuais. Em princípio, a inteligência artificial poderia tornar a seleção de materiais tão simples quanto pedir uma refeição em um restaurante. Os cientistas informariam ao modelo o que desejam, e ele forneceria o material perfeito para a aplicação.

No entanto, essa abordagem ainda não funciona bem devido à falta de dados adequados. A maioria dos materiais consiste em arranjos tridimensionais de cristais, enquanto os modelos de linguagem de grande porte são treinados em textos. Além disso, a literatura experimental está fortemente viésada para certas classes de cristais populares, o que faz com que os resultados da IA sejam parcializados.

Agora, pesquisadores da MIT criaram um modelo multimodal de IA que resolve esses problemas. O modelo combina estruturas cristalinas 3D com descrições naturais linguísticas, gerando ricas descrições linguísticas sobre as estruturas a partir de artigos experimentais e bancos de dados computacionais de primeiros princípios.

Em um novo artigo publicado na Nature Communications, os pesquisadores demonstraram que seu sistema pode identificar designs de materiais melhores do que modelos treinados apenas em fluxos de texto. Isso foi possível permitindo que o modelo 'veja' os arranjos atômicos e padrões de ligação.