18 de fevereiro de 2026 — Pesquisadores do Lawrence Berkeley National Laboratory (Berkeley Lab), nos Estados Unidos, apresentaram uma plataforma de inteligência artificial chamada Digital Twin for Chemical Science (DTCS) que cria réplicas virtuais de experimentos químicos e encurta o tempo de interpretação de dados de semanas ou meses para poucos minutos.
Desenvolvido pela divisão de Ciências Químicas do laboratório, o sistema permite acompanhar reações, ajustar parâmetros e validar hipóteses em tempo real, algo que tradicionalmente exigia diversas etapas sequenciais de coleta e tratamento de dados.
Como funciona
O DTCS combina algoritmos de aprendizado de máquina com simulações físicas. Num “loop direto”, ele compara espectros simulados com medições experimentais, enquanto o “loop inverso” utiliza os dados coletados para identificar os mecanismos químicos subjacentes. O software roda nos supercomputadores do National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC), o centro de computação do Departamento de Energia dos EUA.
Aplicação em espectroscopia
Para validar o modelo, a equipe criou um gêmeo digital da técnica de espectroscopia de fotoelétrons de raios X em pressão ambiente (APXPS), instalada na fonte de luz síncrotron Advanced Light Source (ALS) do Berkeley Lab. Em testes com uma interface prata/água — sistema fundamental para estudos de baterias, catálise e prevenção de corrosão — o DTCS previu, em minutos, quando e onde espécies contendo oxigênio apareceriam na superfície metálica, reproduzindo resultados já consolidados na literatura.
Próximos passos
Os criadores, entre eles a química computacional Jin Qian e o cientista da ALS Ethan Crumlin, informaram que uma versão 2.0 está em desenvolvimento para ampliar o acesso da comunidade científica. A nova fase inclui o treinamento do algoritmo com dados adicionais e a criação de gêmeos digitais para outras técnicas analíticas, como espectroscopias Raman e infravermelho.
Imagem: Internet
O trabalho completo foi publicado na revista Nature Computational Science sob o título “Digital Twin for Chemical Science: a case study on water interactions on the Ag(111) surface”. Segundo os autores, a parceria entre instrumentos de caracterização avançada e gêmeos digitais deve acelerar a descoberta de novos materiais em setores como armazenamento de energia, catálise e manufatura.
Com informações de Nanowerk
