Materials
Informatics

Utilizando Inteligência Artificial para propor novos matériais.
Coordenando 14 instituições brasileiras em pesquisa de alto impacto.

14 Instituições
37+ Pesquisadores
6 Linhas de Pesquisa
Sobre o INCT-MI

Inteligência Artificial a serviço
da ciência de matériais

O INCT-MI é uma iniciativa de pesquisa de longo prazo financiada pelo CNPq, coordenada pelo Prof. Adalberto Fazzio (Ilum-CNPEM), que reúne 14 instituições brasileiras em projetos científicos de alto impacto e formação de recursos humanos.

Descoberta de Novos Materiais

Identificação de matériais avançados, incluindo isolantes topológicos e substâncias magnéticas para aplicações em energia.

Educação e Divulgação

Criação de conteúdo digital, tutoriais técnicos e oficinas de programação para formação de recursos humanos.

Reconhecimento Internacional

Estabelecimento de colaborações globais e desenvolvimento de bases de dados abrangentes para a comunidade científica.

Aplicação Indústrial

Descoberta de matériais estrategicamente importantes para a indústria brasileira e inovação tecnológica.

Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia

Desvendando Materiais Estratégicos: Os Avanços e Oportunidades da Informática de Materiais.

Um projeto do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) busca utilizar a Inteligência Artificial (IA) na proposição de novos matériais.

Ele é coordenado pelo Prof. Adalberto Fazzio (Ilum-CNPEM) e por pesquisadores de 14 instituições em todo o Brasil.

Leia o Projeto na Íntegra
Base de Dados

Materials Informatics Database (MIDb)

A Materials Informatics Database (MIDb) é uma plataforma pública e flexível desenvolvida no âmbito do INCT em Materials Informatics para resolver um problema central da ciência de materiais moderna: a pesquisa experimental e computacional gera enormes volumes de dados sobre as características dos compostos estudados, dados esses que frequentemente alimentam novas pesquisas. Armazenar, catalogar e disponibilizar essa informação é um problema multidimensional, que exige abordagens inovadoras e crescente poder computacional.

Para responder a isso, a MIDb oferece à comunidade de Ciência de Materiais um ambiente moderno, flexível e de fácil uso para armazenar, catalogar e pesquisar dados de materiais provenientes de diferentes fontes — tanto de simulações computacionais (vários tipos de ``calculadores``) quanto de experimentos.

A ideia é dar ao Brasil uma infraestrutura nacional nos moldes de grandes bases internacionais como o Materials Project, acompanhando a mudança de paradigma em que descobrir novos materiais deixou de ser apenas uma busca na natureza e passou a envolver modelos computacionais, mineração de dados e aprendizado de máquina.

Acessar a MIDb
Linhas de Pesquisa

Fronteiras da ciência
de matériais computacional

Nossas pesquisas combinam métodos de inteligência artificial com simulações de primeiros princípios para acelerar a descoberta de novos matériais funcionais.

Machine Learning para Potenciais

Desenvolvimento de potenciais interatomicos baseados em aprendizado de máquina para simulações de dinâmica molecular de alta precisão.

ML Potentials MD Simulations DFT

Materiais 2D e Semicondutores

Estudo de matériais bidimensionais e semicondutores para aplicações em eletrônica, optoeletrônica e dispositivos quânticos.

2D Materials Semiconductors TMDs

Catálise e Eletroquímica

Investigação de mecanismos catalíticos e processos eletroquímicos para conversão de energia e síntese sustentável.

Catalysis Electrochemistry HER/OER

Materiais Topológicos

Exploração de isolantes topológicos, semimetais de Weyl e matériais com propriedades topológicas não triviais.

Topological Weyl Dirac

Ciência do Vidro e Potenciais Atômicos

Modelagem e compreensão da estrutura e propriedades de vidros e desenvolvimento de potenciais atômicos acurados.

Glass Science Atomic Potentials Structure

Fotossensibilizadores

Descoberta de novos fotossensibilizadores para terapia fotodinâmica e aplicações em saúde e energia solar.

Photosensitizers PDT Solar Cells

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