Em teoria, há 150 mil novos materiais cristalinos que podem ser usados em aplicações tecnológicas

By | 23/04/2023

Duas das principais aplicações destes novos materiais são os painéis solares e as baterias de estado sólido para automóveis eléctricos.

A descoberta foi feita por um grupo de investigadores do Departamento de Física da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra (FCTUC), liderada por Tiago Cerqueira, investigador do Centro de Física desta unidade de ensino.

Uma simulação feita em computador (uma «previsão computacional») levou à descoberta, teórica, de «150 mil novos materiais cristalinos passíveis de serem sintetizados e, posteriormente, estudados para utilização em aplicações tecnológicas».

©Robin Glauser

Estes materiais, que têm «propriedades semelhantes às dos melhores conhecidos» actualmente, têm uma característica em comum: os átomos estão «organizados num padrão que se repete em todas as direções do espaço, como, por exemplo, o sal de mesa (cloreto de sódio), o quartzo (dióxido de silício) e o diamante (carbono)», explica Tiago Cerqueira.

 

O estudo dos investigadores, que já foi publicado na revista Advanced Materials, foca-se ainda na «procura de materiais supercondutores [quando aquecidos a uma temperatura crítica, perdem toda a resistência eléctrica] e super-duros [com um nível de dureza perto do diamante]».

©Universidade de Coimbra - Tiago Cerqueira, Pedro Borlido e Pedro Carrico
©Universidade de Coimbra – Tiago Cerqueira, Pedro Borlido e Pedro Carriço foram os autores deste projecto de investigação.

Sobre as aplicações destes novos materiais, os cientistas apontam dois dos destinos óbvios: «Os painéis solares, para os quais a comunidade científica continua em busca de alternativas ou complementos à actual tecnologia baseada em silício; e as baterias de estado sólido, que se tornam cada vez mais relevantes com a disseminação dos carros eléctricos».

Pedro Borlido, outro investigador da equipa, diz ainda que a previsão computacional foi ajudada por «ferramentas modernas de machine learning», para «acelerar o processo». O estudo, que recebe o nome ‘Machine-learning-assisted determination of the global zero-temperature phase diagram of materials’, pode ser lido na íntegra, aqui.