Informática de Materiais - Aplicações para o Setor de Energia

• Processo: 25/09430-5
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2026
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2029
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Física - Física da Matéria Condensada
• Pesquisador responsável: James Moraes de Almeida
• Beneficiário: James Moraes de Almeida
• Instituição Sede: Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM). Campinas , SP, Brasil
• Município da Instituição Sede: Campinas
• Pesquisadores associados: Amauri Jardim de Paula ; Leandro Seixas Rocha ; Pedro Alves da Silva Autreto
• Bolsa(s) vinculada(s): 26/02190-1 - Simulações Computacionais de Materiais para Catálise Eletroquímica e Otimização via Aprendizado de Máquina Ativo, BP.DD
• Assunto(s): Teoria do funcional da densidade Bases de dados Processamento de linguagem natural
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de máquina ativo | Bases de Dados | Grandes Modelos de Linguagem | Processamento de Linguagem Natural | teoria do funcional da densidade | Informática de Materiais

Resumo

Este projeto propõe a aplicação de técnicas de informática de materiais para acelerar a descoberta de novos catalisadores voltados à produção e armazenamento sustentável de energia, atendendo desafios centrais da transição energética, com base na reação de evolução de hidrogênio e na reação de redução de oxigênio. A abordagem é interdisciplinar e integra o desenvolvimento de bases de dados, o processamento de linguagem natural (PLN) para extração autônoma de dados científicos da literatura, o treinamento de modelos de aprendizado de máquina e simulações computacionais com teoria do funcional da densidade (DFT). Esses métodos, empregados de forma sinérgica, visam identificar de maneira eficiente candidatos promissores a novos catalisadores - em especial a partir das informações extraídas da literatura, acopladas a simulações DFT e ao uso de técnicas avançadas de aprendizado de máquina ativo, como a otimização Bayesiana. O fluxo de trabalho abarca desde a coleta e organização sistemática dos dados até a sugestão de materiais para síntese e teste experimental, com todos os resultados organizados em uma base de dados aberta do INCT Materials Informatics. Os resultados esperados incluem não só a descoberta de catalisadores, como também o avanço metodológico na integração de informática de materiais, aprendizado de máquina e PLN, consolidando um modelo de pesquisa interdisciplinar, reprodutível e escalável para a ciência de materiais no contexto energético. (AU)