Estudantes da Escola Politécnica desenvolvem modelo de IA inédito para obtenção de hidrogênio verde

Em pesquisa de graduação publicada na American Chemical Society, alunos construíram um modelo de Inteligência Artificial que prevê condições e catalisadores ideais para a produção de hidrogênio verde através da reação de decomposição da amônia

“Quando eu entrei na faculdade, jamais imaginaria publicar um artigo”, comentou Isabela Belapetravicius , recém-formada em engenharia química pela Escola Politécnica (Poli) da USP e uma das pesquisadoras responsáveis pelo artigo “Deep Learning Kinetic Modeling of the Catalytic Decomposition of Ammonia in Green Hydrogen Production: Effects of Catalyst Composition and Operating Variables” publicado na ACS Omega, periódico científico internacional de química, em abril deste ano.

Junto com Felipe Vicent Dalcamim, também engenheiro químico pela Poli, os estudantes desenvolveram um modelo de Inteligência Artificial que aumenta a eficiência da reação de decomposição da amônia, etapa essencial na indústria de hidrogênio verde, especialmente no transporte e armazenamento dessa substância.

O modelo calcula as melhores condições para a realização da reação, considerando fatores como temperatura, pressão e concentração. Mas a grande inovação, de acordo com Felipe, é a previsão do catalisador mais eficaz para a reação. Através do modelo, é possível determinar os materiais que potencializam a reação de acordo com as necessidades e restrições do usuário.

Hidrogênio Verde: um futuro mais que previsível

Mais de 65% do fornecimento mundial de energia ainda depende de combustíveis fósseis, como carvão, petróleo e gás, de acordo com a pesquisa da Poli. O cenário é de um planeta fortemente dependente dessas matrizes, que, em contrapartida, contribuem para a emissão de carbono e gases do efeito estufa, intensificando o aquecimento global. Fontes de energia sustentável, como a solar e a eólica, ainda enfrentam desafios de intermitência e eficiência devido às condições naturais sob as quais operam, reforçando a necessidade de diversificação com outras fontes limpas.

A solução pode se encontrar no mais abundante elemento químico no universo: o hidrogênio. Desenvolvimentos recentes identificam no hidrogênio um potencial de energia limpa, pela sua alta capacidade e eficiência energética, aponta a pesquisa dos alunos. Obtido por meio da eletrólise da água, esse combustível não emite resíduos além de vapor d’água quando entra em combustão, sendo ideal para alimentar geradores, carros e indústrias poluentes.

No entanto, o hidrogênio também é um gás extremamente reativo em seu estado natural, à temperatura ambiente, e por isso transportar e armazenar esse combustível pode parecer uma tarefa quase impossível, pois requer altas pressões e baixas temperaturas. Para contornar essa dificuldade, é viável converter o hidrogênio em substâncias que possam ser liquefeitas mais facilmente, sendo a amônia — NH3, formada da combinação de hidrogênio com nitrogênio — particularmente interessante para esta finalidade, dada a infraestrutura já existente.

Na Escola Politécnica, o professor Reinaldo Giudici, ex-diretor da Escola, desenvolve com os colegas de seu grupo de pesquisa um estudo da reação de decomposição da amônia verde, transformando a molécula de amônia em hidrogênio verde novamente. “Já vínhamos estudando, dentro do grupo de pesquisa, o processo de decomposição de amônia para gerar hidrogênio, processo útil para usar a amônia como ‘carregador’ de hidrogênio”, explica.

No entanto, a reação de decomposição é complexa, cara e demorada. Por isso, são utilizados catalisadores, materiais que aumentam a velocidade e eficiência da reação. “Existem diversos catalisadores sólidos possíveis para acelerar a decomposição da amônia. Os catalisadores têm em sua composição uma fase ativa, depositada sobre um material de suporte, e um ou mais promotores. Todos estes componentes podem afetar o desempenho do catalisador”. Tornando os catalisadores elementos específicos e de difícil previsibilidade quanto ao seu sucesso na aplicação em uma reação.

Neste cenário, Reinaldo encontrou um artigo que elenca as relações de diferentes catalisadores para a reação de decomposição da amônia. Com tanto material em mãos, a ideia foi utilizá-lo em um modelo de Inteligência Artificial baseado em dados (“data-based”), como explica: “Para modelar os efeitos de composição do catalisador a abordagem ainda é muito empírica. Então, a ideia do trabalho foi usar um modelo baseado em dados, aproveitando a disponibilidade de um razoavelmente extenso conjunto de dados”.

O Nascimento da Pesquisa

O projeto nasceu de uma iniciativa do grupo de pesquisa do professor Reinaldo, pela qual Isabela se interessou e iniciou sua colaboração como estagiária, em abril de 2024. Ao perceber a magnitude do projeto, Isabela decidiu continuar a pesquisa como seu Trabalho de Conclusão de Curso, quando convidou Felipe a participar.

“A Isabela sabe que eu trabalhei muito com essa questão de energia e inteligência artificial, e aí ela me chamou para dar continuidade no projeto”, comentou Felipe. Sob a orientação do professor Reinaldo, eles começaram a trabalhar com os dados obtidos na pesquisa prévia, expandindo o escopo da análise a partir dos resultados preliminares e da necessidade de mais dados e informações contidos na bibliografia científica.

Ficou claro que aquele projeto não poderia ser apenas uma Iniciação Científica, e se desenvolveu em um Trabalho de Conclusão de Curso. Com a combinação da inteligência e dedicação de Isabela e Felipe, o produto final serve como amostra das diversas possibilidades que a integração da IA na engenharia e a multidisciplinaridade no campo podem oferecer.

O primeiro passo rumo à criação do modelo é a obtenção dos dados que irão criar a base da Inteligência Artificial. Boa parte dos dados estavam na pesquisa encontrada pelo professor Reinaldo, no entanto, só essas informações não se provaram suficientes. O que se seguiu foi um dos processos mais demorados da pesquisa. “Ficamos dois, três meses em cima, focando só nisso”.

Para Isabela, a demora foi consequência da diversidade das pesquisas analisadas. A aluna comenta que ela e o colega entraram em contato com diversas maneiras de caracterizar o catalisador, que não conheciam. Por outro lado, isso deu a eles a oportunidade de aprender mais sobre esses métodos, já ao fim da graduação. Felipe destaca a quantidade e a diversidade das informações, mas encontrou dificuldade em outro aspecto: a seleção.

“Os pesquisadores anotam tudo, várias informações que, às vezes, não são pertinentes para a nossa pesquisa”. Muitas vezes os alunos encontraram dados estranhos e incomuns, erros experimentais e outras incongruências nos dados que analisaram. O pesquisador destaca que entre a vastidão da comunidade científica, não é possível conhecer todos os artigos ou pesquisadores e entender os seus métodos e vícios.

“E é aí que a gente também tem que filtrar e escolher qual vai ser a estrutura do nosso modelo e o que a gente quer que o modelo faça”. Ou seja, além de selecionar dados corretos, os pesquisadores ainda tiveram que selecionar dados congruentes com o modelo que queriam montar. A idealização do modelo seguia dois parâmetros: praticidade e generalização.

Uma IA a serviço da ciência e da sociedade

A ideia dos estudantes não era criar um modelo de IA simplesmente para uso tópico em pesquisas e experimentos. Eles queriam criar algo que servisse a todos: pesquisadores, indústrias e laboratórios. E em todo lugar e região do planeta. “Você não quer achar o melhor processo possível. Você quer achar o melhor processo para você”, explica Felipe. O modelo nunca irá dar duas respostas iguais para contextos diferentes. Assim, se uma indústria está localizada em uma região com pouco acesso a rutênio — um dos catalisadores da reação —, por exemplo, o modelo poderá indicar um outro material, como carbono.

Por isso, foi necessário angariar uma ampla base de dados, da qual se seguiu a etapa de criar a linguagem e o modelo de IA em si. Isabela comenta que, para ela, a programação foi um grande desafio durante a pesquisa. “Era um assunto que eu não dominava, que eu não me sentia super confortável”. Neste momento, Felipe entrou com a admiração que sentia pelo assunto e com a experiência que tinha adquirido em trabalhos anteriores.

“A IA se constitui como uma ferramenta poderosa para ser agregada ao conhecimento fundamental de uma área, permitindo uma expansão de opções para resolução de problemas e uma melhoria e maior efetividade no seu uso”, destaca o professor Reinaldo. Para ele, a integração da nova ferramenta na engenharia deve ser cautelosa, mas representa uma possibilidade de superação de paradigmas ainda não solucionados em campos mais complexos da ciência, como na química quântica e na modelagem molecular.

A solução dos estudantes foi justamente esta: prever, por meio de métodos empíricos, as condições e resultados de uma reação química. Este processo é facilitado pela lógica da IA, que utiliza resultados como uma maneira de analisar o contexto de uma reação e, a partir disso, constrói um “ponto de vista” único, computacional, capaz de observar e entender padrões invisíveis ao olho humano e de difícil modelagem por meio de equações tradicionais.

“Nesse experimento, o rutênio ajudou o processo, mas em um outro experimento, o óxido de alumínio também favoreceu a transformação. Então os dois juntos também funcionam”, exemplifica Felipe, e completa: “São esses padrões sutis que o modelo consegue enxergar”. O modelo que os alunos construíram é capaz de prever e completar reações químicas por meio do histórico de reações experimentais encontradas na vasta base de dados que eles exploraram.

“E o Felipe é uma pessoa que não se contenta. Então ele estava sempre buscando um erro menor e menor e menor. E a gente chegou para o Reinaldo e ele falou, é isso, chegamos, temos um trabalho”, disse Isabela. Com o auxílio dele e o seu esforço para atingir taxas cada vez melhores de performance, os estudantes finalmente finalizaram o projeto, obtendo um modelo como eles sonharam desde o início: prático, amplo e eficiente.

A experiência se assemelha ao empreendimento que conquistou o Nobel de Química de 2024, que premiou uma equipe de cientistas capaz de elaborar uma IA que prevê a estrutura tridimensional de proteínas, um problema sem solução clara há mais de cinco décadas. Marcando mais um exemplo do uso de IA para soluções na Engenharia Química.

American Chemical Society

“A publicação em periódico foi possível porque os resultados do TCC foram realmente muito bons, em padrões internacionais”, comenta Giudici, que também indicou aos alunos que deixassem, em seu trabalho, todo o processo de construção do modelo e disponibilizassem, inclusive, o código final do modelo. Para o professor, a questão não é simplesmente desenvolver um bom trabalho, mas também contribuir com a comunidade científica. A opinião ressoou nos alunos.

“A pesquisa vai fazer a diferença para o campo, para a área, para evoluir essa discussão. O meu pensamento é óbvio, assim, valeu a pena, entendeu? Todo o trabalho, todo o estresse, valeu a pena”, comenta Isabela. Já Felipe acredita que a pesquisa é uma oportunidade importante para a Escola. “Eu acho que o que a gente conseguiu colocar a Poli num cenário muito bacana, porque a gente está juntando duas áreas totalmente diferentes”.

Nem tudo foram flores no momento da aplicação para a revista. Os estudantes passaram pelo processo clássico de validação de uma pesquisa, tendo que realizar diversas correções e adições ao artigo. Mas o trabalho compensou, e não apenas o trabalho de revisão, mas todo o projeto. Em muitos momentos eles tiveram que ceder tempo e oportunidades pessoais para continuarem o projeto. Isabela confidenciou que teve que tirar duas semanas de férias do estágio para poder voltar sua atenção totalmente ao TCC.

O resultado de tanto esforço foi um modelo que não apenas agrega à literatura científica, mas também torna o processo químico e industrial mais acessível para pequenas empresas, startups e indústrias nacionais. Os ideais do projeto foram cumpridos, democratizando o acesso à informação e dados de qualidade, e permitindo a sua aplicação facilitada. Os engenheiros permitiram que a ciência ultrapassasse a sua fronteira acadêmica, estendendo seu impacto para a solução de problemas do dia-a-dia.

O fim de uma jornada, o início de uma vida

“Eu entrei na Poli querendo uma coisa importante, querendo fazer alguma coisa importante, significativa. E eu acho que por isso que esse trabalho, não só a publicação, mas desde o TCC, foi tão gratificante”. Isabela relata que lutou muito contra a vontade de desistir e fazer algo mais simples, mas ainda assim perseverou. “O que fica não são os momentos ruins e difíceis, mas a conquista ao final da jornada”.

“Quando a gente começou esse projeto como uma iniciação científica e depois um TCC de graduação, a gente tinha expectativas limitadas. Inclusive nos foi dito isso: ‘Ah, é um TCC de graduação. Você não precisa fazer um milagre.’ E claro que nós não fizemos um milagre, mas nós conseguimos um resultado bem interessante que mostra a qualidade da Poli”, comentou Felipe.

Para Reinaldo, foi gratificante observar a evolução dos estudantes durante o desenvolvimento do projeto. Para o ex-diretor da Escola Politécnica, o desenvolvimento da pesquisa, feito com muita competência, dedicação e seriedade, não foi apenas importante para a ciência, mas também para o desenvolvimento pessoal de seus alunos. E compartilha o sentimento de sucesso com os aprendizes. “Sempre que publicamos um trabalho, o sentimento é de dever cumprido, de estar dando satisfação do trabalho realizado à sociedade e às entidades financiadoras das atividades de pesquisa”.

Agora, Isabela e Felipe enfrentam outras batalhas na vida fora da Universidade. Isabela já desabafou. “É muito difícil pagar inteira no cinema”. Brincadeiras à parte, os estudantes despontam no mercado e na vida adulta com um passado de excelência e do qual podem se orgulhar.

Para a Escola Politécnica, a publicação da pesquisa marca apenas mais um avanço em sua esteira de excelência. É um marco da qualidade da formação dos seus engenheiros na graduação, e uma amostra do que os estudantes podem alcançar. Ainda marca uma nova fase na história da Escola, marcada pela integração das novas tecnologias ao ensino e pela multidisciplinaridade entre as diferentes engenharias e modalidades de estudo.

ESCOLA POLITÉCNICA