Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Potencial Interatômico por IA
Modelo de aprendizado de máquina que reproduz a energia potencial de um sistema atômico em função das posições dos átomos, substituindo cálculos de mecânica quântica caros.
Simulação Molecular Acelerada por IA
Técnica que utiliza modelos de IA para substituir cálculos de mecânica quântica em simulações de dinâmica molecular, reduzindo drasticamente os tempos de cálculo.
Mapa de Fases Predito por IA
Representação das fases estáveis de um material em função de variáveis termodinâmicas, gerada por modelos de aprendizado de máquina treinados com dados experimentais ou teóricos.
Equações Constitutivas por Aprendizado
Relações matemáticas que conectam tensões e deformações em um material, descobertas automaticamente por algoritmos de aprendizado a partir de dados de simulação ou experimentais.
Método dos Elementos Finitos Aumentado por IA
Abordagem híbrida que combina o método tradicional dos elementos finitos com modelos de IA para melhorar a precisão e reduzir os custos computacionais das simulações mecânicas.
Propriedades Mecânicas Preditas
Características como limite de escoamento, dureza ou tenacidade de um material, estimadas por modelos de IA baseados na composição e estrutura microscópica.
Transferência Térmica por Modelos de IA
Previsão das propriedades de condução térmica dos materiais usando redes neurais treinadas com dados atômicos para capturar os mecanismos de transporte de calor.
Condutividade Elétrica Predita
Estimativa da capacidade de um material de conduzir corrente elétrica, calculada por modelos de IA que analisam a estrutura eletrônica e cristalina do material.
Descoberta de Materiais por IA
Processo de identificação de novos materiais com propriedades desejadas utilizando algoritmos de aprendizado de máquina para explorar eficientemente o espaço de composição.
Modelagem Multi-escala por IA
Abordagem que integra descrições em diferentes escalas (atômica, mesoscópica, macroscópica) através de modelos de IA, garantindo a coerência entre os níveis.
Superfície de Energia Potencial Aprendida
Representação paramétrica da energia de um sistema molecular aprendida por redes neurais, permitindo cálculos rápidos e precisos de trajetórias reacionais.
Descida de Gradiente Molecular
Técnica de otimização que utiliza gradientes de energia calculados por IA para encontrar configurações atômicas estáveis ou minimizar a energia do sistema.
Elasticidade Calculada por IA
Determinação do tensor de elasticidade de um material por modelos de IA que preveem a resposta mecânica a partir da estrutura cristalina e da composição química.
Simulação de Defeitos Cristalinos por IA
Modelagem do comportamento de deslocações, vacâncias e outros defeitos em cristais utilizando potenciais interatômicos aprendidos por IA para uma descrição realista.
Termodinâmica por Machine Learning
Aplicação do aprendizado de máquina para prever as propriedades termodinâmicas dos materiais e construir modelos de estado baseados em dados.
Propriedades Ópticas Preditas
Características como o índice de refração ou a absorção de luz de um material, estimadas por modelos de IA que analisam a estrutura eletrônica.
Modelagem de Compósitos por IA
Previsão das propriedades efetivas de materiais compósitos usando redes neurais para capturar as interações complexas entre fases.
Mecânica da Fratura Assistida por IA
Análise e previsão da propagação de fissuras em materiais através de modelos de IA que simulam os processos de dano em diferentes escalas.
Transição de Fase Predita por IA
Identificação das condições de temperatura e pressão que causam as mudanças de fase de um material, determinada por modelos de aprendizado de máquina.