Com informações do Jornal da USP – Quatro pesquisadores da USP foram selecionados para atuar em projetos de pesquisa no Imperial College de Londres, no âmbito do Programa Global de Bolsas de Inteligência Artificial (IA) na Ciência, iniciativa de mobilidade internacional lançada em 2024. A ação, desenvolvida no contexto da parceria estratégica entre as duas instituições, previa inicialmente a seleção de três nomes, mas teve sua abrangência ampliada diante da qualidade das propostas apresentadas. Os contemplados devem embarcar já no início do segundo semestre para Londres, onde ficarão por um ano desenvolvendo os estudos. Após o retorno, passarão mais um ano trabalhando em suas unidades de origem exclusivamente no andamento dos projetos.
Entre os selecionados está a professora da Escola Politécnica (Poli) da USP, Daniela Andrade Damasceno, que ingressou na docência em junho de 2024, no Departamento de Engenharia Mecatrônica e de Sistemas Mecânicos. Ela propôs o projeto “Artificial Intelligence Applied to Multiscale Simulations” neste Programa de parceria entre USP e Imperial College. Daniela possui doutorado e mestrado em Engenharia Mecânica e atua na área de projetos, com foco em temas relacionados à transição energética e nanotecnologia, em parceria com o Research Centre for Greenhouse Gas Innovation (RCGI). Sua pesquisa é voltada para estratégias de nanoengenharia aplicadas à otimização de componentes de células a combustível, tecnologias de membranas e nanotecnologia, com ênfase em modelagem computacional para separação de gases de efeito estufa e no estudo do comportamento mecânico de nanomateriais. Sua atuação envolve simulações computacionais de nanomateriais, utilizando Dinâmica Molecular, modelos coarse-grained e o Método dos Elementos Finitos.
“O objetivo central do projeto é desenvolver um framework assistido por inteligência artificial para a realização de simulações multiescala, visando à
integração de diferentes técnicas de modelagem em escalas atômica, mesoscópica e macroscópica, com aplicação inicial em tecnologias como células a combustível. Pretendo combinar Physics-Informed Machine Learning para a criação de modelos capazes de substituir simulações de alto custo computacional, com o uso de Large Language Models (LLMs) para automatizar a configuração, execução e análise de workflows. Essa abordagem permitirá aprimorar a transferência de parâmetros entre escalas e otimizar a seleção de modelos. Embora o caso de estudo inicial esteja voltado para células a combustível, o framework será desenvolvido com caráter genérico, com potencial de aplicação futura em outras áreas da engenharia, bem como em física, biologia, medicina, entre outras. Minha expectativa é que essa experiência contribua para o avanço das pesquisas desenvolvidas na USP e no Brasil, ampliando o uso de inteligência artificial em simulações computacionais e fortalecendo colaborações internacionais de longo prazo.”
