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A visão apresentada por Gerbrand Ceder, de “desenhar novos materiais apenas pelo pensamento”, ou seja, sem experimentos e usando somente computação, me parece ao mesmo tempo ambiciosa e plausível. De certa forma, já estamos caminhando nessa direção: métodos ab initio, machine learning, bases de dados de materiais e recursos de HPC permitem prever estruturas, propriedades e estabilidade antes mesmo de qualquer síntese em laboratório.
Concordo com a visão porque a computação reduz enormemente o custo e o tempo de descoberta de novos materiais. Em áreas como baterias, semicondutores e fotocatálise, muitos avanços recentes surgiram justamente de simulações e triagens computacionais. Ao mesmo tempo, reconheço que ainda existe um limite: mesmo com cálculos avançados, a realidade experimental continua sendo essencial para validar fenômenos complexos que a teoria ainda não descreve completamente.
Acredito que o futuro dessa ideia depende principalmente de três fatores: aumento de poder computacional, modelos mais precisos e integração com inteligência artificial. Com o avanço de supercomputadores como o Santos Dumont e métodos híbridos entre física e aprendizado de máquina, esse “design pelo pensamento” pode se tornar cada vez mais realista.
Em resumo, vejo essa visão como um futuro possível, mas não isolado da experimentação – e sim como um caminho onde a computação se torna o primeiro e mais importante passo na descoberta de novos materiais.
Achei muito interessante comparar essa visão com o momento atual da pesquisa em materiais. Mesmo que ainda exista forte dependência da validação experimental, a tendência é que a parte computacional assuma cada vez mais o papel principal na descoberta e seleção inicial de novos candidatos. Vejo esse avanço como um complemento — e não como um substituto — da experimentação, mas que certamente acelera ciclos de inovação que antes levavam anos. Estou curioso para ver como a integração entre IA e métodos ab initio vai transformar esse processo nas próximas décadas.
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