A pesquisa desenvolvida pela Universidade de Ciência de Tóquio usa inteligência artificial para investigar perdas de energia em motores elétricos. O estudo, publicado na revista Scientific Reports, aponta padrões magnéticos ocultos que geram calor e reduzem a eficiência de veículos elétricos. A abordagem combina física, matemática e aprendizado de máquina para mapear o comportamento interno dos materiais magnéticos.
Os cientistas destacam que o fenômeno ocorre nos domínios magnéticos dentro dos motores. Esses domínios formam estruturas complexas que se comportam como labirintos em escala microscópica, levando a perdas por histerese quando o campo magnético se inverte durante o funcionamento.
A equipe apresenta o modelo eX-GL, que integra física, matemática avançada e IA. O sistema analisa imagens de domínios magnéticos em várias temperaturas e identifica padrões ocultos, além de mapear barreiras energéticas associadas à inversão da magnetização. A técnica usa homologia persistente para detectar estruturas em grandes conjuntos de dados.
Descoberta e método
Os resultados indicam que a complexidade dos domínios cresce conforme o tamanho das paredes das estruturas aumenta. Esse fator modifica a quantidade de energia dissipada durante o funcionamento do motor, sobretudo em altas temperaturas.
A descoberta pode levar ao desenvolvimento de materiais magnéticos mais eficientes e resistentes ao calor. A melhoria esperada é a redução de desperdícios energéticos em carros elétricos, além de aplicações em setores industriais e em dispositivos eletrônicos.
Impactos e perspectivas
Os pesquisadores sugerem que a combinação entre IA e termodinâmica acelera a criação de tecnologias energéticas mais sustentáveis. O método pode ser aplicado a outras áreas da física dos materiais, ampliando o leque de aplicações futuras.
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