Algoritmos do Facebook estão a ajudar a criar o Santo Graal da energia renovável

Divisão de inteligência artificial do Facebook juntou-se à Carnegie Mellon para criar sistema que promete armazenar energia renovável e torná-la mais eficiente e barata. Especialista explica: "poderemos acelerar em 1000 vezes o ritmo de inovação atual".

O projeto é ambicioso e os resultados só serão apurados no futuro, mas a reputada universidade norte-americana Carnegie Mellon (CMU) e a divisão de inteligência artificial do Facebook (FAIR) juntaram-se com um objetivo muito claro: tornar o armazenamento de energia renovável mais fácil, barato e eficiente.

O projeto chama-se Open Catalyst Project, começou há cerca de um ano mas só agora foi apresentado e promete disponibilizar em open source para investigadores de todo o mundo e a indústria em geral o software e base de dados agora criada. O objetivo? "Com esta colaboração queremos usar inteligência artificial para acelerar simulações mecânicas quânticas em 1000 vezes o ritmo atual, para descobrir novos eletrocatalisadores necessários para novas formas mais eficientes e escaláveis de armazenar e usar energia renovável".

Quem o diz é Larry Zitnick, investigador cientista do FAIR, numa mesa redonda virtual a que o Dinheiro Vivo teve acesso. "No Facebook AI procuramos desafios impactantes difíceis de resolver e neste projeto podíamos ter influência em torno das alterações climáticas", explica o investigador, admitindo que tem sido "um desafio intenso" durante os últimos meses "perceber com a ajuda da CMU a complexidade desta área de engenharia química e catalisadores".

O principal exemplo dado diz respeito à energia solar e do vento, que são já parte importante da rede moderna de energia. "O sol não brilha sempre e o vento não está sempre a soprar, por isso é fundamental poder armazenar a energia renovável durante dias, semanas ou meses para usar noutra altura", explica Zack Ulissi, um investigador especializado em energias renováveis da CMU, admitindo que as baterias para armazenar não são uma solução viável nem sustentável para redes de energia.

No fim de contas, o novo software que é alimentado por uma base de dados (data set) cada vez mais completo deverá permitir em tempo recorde arranjar dois tipos de solução.

"Em primeiro lugar podemos transformar com novos métodos mais eficientes e baratos o sol, o vento ou até apenas água em energia como hidrogénio, etanol (se tirarmos CO2 da água) - um combustível para vários transportes - ou outros líquidos já usados na indústria que antes eram obtidos por combustíveis fósseis", explica Zach Ulissi. Depois há ainda "a possibilidade do software ajudar em novas formas de armazenar a energia".

A ideia passa por usar a inteligência artificial para aprender os cálculos já feitos por humanos e identificar novas tendências para dar uma visão ampla de novos métodos e tipos de catalisadores possíveis. "A base de dados atual que montámos tem já incluídas 70 milhões de horas de computação e permite simular 1 milhão de cálculos, algo que está sempre a crescer".

O problema, explica Larry Zitnick, do FAIR, "é que a nível químico (e dos átomos) há cerca de mil milhões de hipóteses" e, visto assim, "1 milhão de cálculos ainda não é muito" mesmo já sendo "muito melhor do um investigador experiente consegue fazer".

Para descobrir novos materiais a ser usados no catalisador - atualmente o mais eficaz, por exemplo, para transformar água em hidrogénio é platina - "são precisos muitos cálculos, algo que esta ferramenta irá fazer a diferença nas mãos da comunidade ligada às energias renováveis", avança Zach Ulissi, que destaca o facto de poder ser usada "em qualquer área química o que a pode tornar numa espécie de Santo Graal".

A ideia é poupar muito tempo - pode ser anos ou décadas - aos investigadores na busca das melhores soluções para catalisadores mais eficientes e baratos e para armazenamento mais eficaz.

"Os cientistas de inteligência artificial como eu não percebem nada de catalisadores, química ou de energia renovável, mas juntar estas duas especialidades mesmo sendo difícil pode fazer a diferença", admite Larry Zitnick.

Ulissi, da CMU, adianta ainda que a eletricidade e a forma como se pode produzi-la e armazená-las usando energias renováveis verdes - e sem impacto negativo no planeta - "é só uma parte do problema". "Precisamos de outras coisas ligadas à descarbonização, como transformar renováveis em hidrogénio ou combustível líquido para a indústria, mas também em algo como fertilizante para colheitas, que requer amoníaco".

O especialista indica que 1% das emissões de CO2 do planeta vêm precisamente desses fertilizantes usados na agricultura "e podem ser produzidos sem emissões de CO2 com novas soluções que esta tecnologia irá permitir".

Tanto da CMU como o divisão de IA do Facebook (FAIR) garantem que tudo será disponibilizado à comunidade internacional "até para que possa criar os seus próprios modelos e soluções num esforço conjunto planetário".

Larry Zitnick diz mesmo que o software e a base de dados ficam em open source para uso pleno da indústria e das universidades e lembra que a FAIR é um projeto académico que funciona como uma verdadeira universidade repleta de investigadores, só que sob o jugo do Facebook como empresa.

Zach Ulissi diz apenas que se o projeto conseguir ajudar a criar hidrogénio a partir de água - atualmente é obtido quase sempre por gás natural - sem se usar a dispendiosa platina "já é um grande feito para a humanidade, porque permite tornar os custos de energia renovável mais baixos e fazê-la chegar a todos, deixando para trás os combustíveis fósseis".

Tudo depende agora dos modelos criados através da nova base de dados e dos materiais novos que poderão ser testados nos catalisadores.

Recomendadas

Outros Conteúdos GMG

Patrocinado

Apoio de