Um grupo de engenheiros do MIT apresentou o SpectroGen, uma ferramenta de IA generativa que atua como “espectrômetro virtual” e pode revolucionar o controle de qualidade em setores intensivos em materiais. A tecnologia recebe o espectro infravermelho (IR) de um material e gera, em menos de um minuto, como seriam seus espectros em outras modalidades, como raios X (difração) e Raman, com correlação de cerca de 99% em relação às medições físicas, segundo informações do MIT.
Na prática, o SpectroGen reduz etapas e custo ao permitir que uma fábrica execute a medição física em uma única modalidade mais acessível (IR) e, a partir dela, obtenha “visões” equivalentes das modalidades tradicionalmente mais caras e demoradas. Segundo o MIT News, isso desafoga gargalos de laboratório e pode acelerar a liberação de lotes e a verificação de conformidade de materiais na manufatura.
O ganho está em substituir, quando adequado, workflows com múltiplos instrumentos distintos por uma abordagem “um-para-muitos”: um sensor IR na linha (ou near-line) alimenta a IA, que então sintetiza os espectros de raios X e Raman. Cada modalidade revela atributos essenciais — grupos moleculares (IR), estruturas cristalinas (raios X) e vibrações moleculares (Raman) — que, combinados, sustentam decisões de qualidade.
“Acreditamos que você não precisa fazer as medições físicas em todas as modalidades de que precisa, mas talvez apenas em uma modalidade simples e barata”, diz a coautora do estudo, Loza Tadesse, professora assistente de engenharia mecânica no MIT. “Então você pode usar o SpectroGen para gerar o resto. E isso pode melhorar a produtividade, a eficiência e a qualidade da fabricação”.
O SpectroGen foi descrito em estudo na revista Matter e foi concebido como um modelo generativo “consciente de física”. Em vez de tentar mapear todas as ligações químicas, as autoras representaram os padrões espectrais como curvas matemáticas (por exemplo, distribuições Lorentziana e Gaussiana), um caminho que viabilizou a tradução entre modalidades de forma rápida e precisa.
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Para validar a abordagem, os pesquisadores treinaram e testaram a IA em um grande conjunto público com mais de 6.000 amostras de minerais, que inclui dados espectrais em raios X, Raman e infravermelho. Após o treinamento, o sistema recebeu espectros de materiais não vistos e gerou a outra modalidade solicitada com alta correspondência aos dados medidos por instrumentos físicos — novamente, em menos de um minuto por amostra.
“Podemos inserir dados espectrais na rede e obter outro tipo totalmente diferente de dado espectral, com altíssima precisão, em menos de um minuto”, diz Yanmin Zhu, autora principal da pesquisa, ex-pós-doutoranda do MIT.
O caso de uso direto para a indústria, conforme o MIT News, é instalar apenas uma câmera/sensor IR em linhas de produção de materiais críticos, como os usados em semicondutores e baterias, e deixar que o SpectroGen gere os espectros de raios X necessários para avaliação de qualidade, sem a necessidade de manter um laboratório de XRD dedicado para cada verificação rotineira.
Ainda segundo o MIT News, o grupo de pesquisadores planeja customizar a tecnologia para diferentes setores, explorar aplicações em diagnósticos de doenças e monitoramento agrícola (em projeto financiado pelo Google) e viabilizar a transferência ao mercado via startup.
“Penso nisso como ter um agente ou copiloto, apoiando pesquisadores, técnicos, pipelines e a indústria”, diz Tadesse.