Pesquisadores do Google DeepMind utilizaram o GNoME, ferramenta baseada em deep learning, para prever as estruturas de mais de 2 milhões de novos materiais. Este é um avanço com potencial para impactar diversos setores, como energia renovável e computação.
Mais de 700 potenciais materiais foram concretizados e estão atualmente em fase de teste laboratorial. A expectativa é de que essa inovação recente proporcione um impulso significativo na identificação de novos materiais essenciais para áreas como armazenamento de energia, células solares e chips supercondutores.
Pesquisadores do Google DeepMind utilizaram o GNoME, ferramenta baseada em deep learning, para prever as estruturas de mais de 2 milhões de novos materiais. Este é um avanço com potencial para impactar diversos setores, como energia renovável e computação. Mais de 700 potenciais materiais foram concretizados e estão atualmente em fase de teste laboratorial. A expectativa é de que essa inovação recente proporcione um impulso significativo na identificação de novos materiais essenciais para áreas como armazenamento de energia, células solares e chips supercondutores.Leia mais… Mercado Novidades do TecMundo
