Os discos rígidos que utilizamos para armazenar nossos dados, só funcionam graças as propriedades magnéticas em alta temperatura dos materiais de que são feitos. Hoje temos conhecimento apenas de uma pequena parte dos materiais que possuem tais propriedades, com tudo, recentemente James Nelson e Stejano Sanvito do Trinity College, na Irlanda, vem trabalhando em modelos de aprendizagem de maquinas que seriam capaz de prever a temperatura Curie de uma composição química.

Para realizar os testes os pesquisadores usaram dados de 2500 ferromagnetos já conhecidos, que foram divididos em dois grupos, um grupo foi utilizado para gerar os modelos preditivos e o outro grupo para verificar a precisão. Os modelos descrevem a relação entre a temperatura Curie outras propriedades de um material. Na maioria das vezes foi possível prever a temperatura Curie de um material partindo apenas da sua fórmula química.

O melhor modelo conseguiu uma precisão de 50K, porém ainda existem algumas restrições, como por exemplo, não é possível distinguir polimorfos (materiais que tem a mesma composição porém a estrutura é diferente, mudando assim a temperatura Curie). Sendo assim para que o algorítimo consiga acelerar o processo de design de novos materiais é necessário que os pesquisadores desenvolvam outros métodos para confirmar as propriedades previstas.

Para saber mais acesse:

physics.org: https://physics.aps.org/synopsis-for/10.1103/PhysRevMaterials.3.104405

Site acessado em: 12/10/2019