Dois latino-americanos entraram na lista das 35 mentes inovadoras com menos de 35 anos

A brasileira Adriana Schulz e o venezuelano Miguel Modestino têm 34 anos e revolucionam a indústria de tecnologia

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  • Adriana Schulz desenvolveu ferramentas que permitem que qualquer pessoa projete produtos sem ter que entender ciência ou engenharia de materiais;
  • Miguel Modestino está reduzindo a pegada de carbono da indústria química usando a IA para otimizar reações com eletricidade em vez de calor.

O MIT Technology Review publicou sua lista anual de 35 inovadores abaixo de 35 anos. Entre eles, dois latino-americanos: a brasileira Adriana Schulz e o venezuelano Miguel Modestino.

A lista de inovadores do MIT com menos de 35 anos é apresentada há 20 anos. “Fazemos isso para destacar as coisas em que os jovens inovadores estão trabalhando, para mostrar pelo menos algumas das direções possíveis que a tecnologia tomará na próxima década”, diz o MIT.

Adriana Schulz tem 34 anos e se formou na Universidade de Washington. De acordo com o MIT, ela desenvolveu ferramentas de design baseadas em computador que permitem que usuários e engenheiros comuns usem interfaces gráficas de arrastar e soltar para criar objetos funcionais e complexos, tão diversos quanto robôs e casas de pássaros, sem ter que entender sua mecânica, geometria ou material subjacente .

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“O que me anima é que estamos prestes a entrar na próxima fase da manufatura – uma nova revolução industrial”, disse ela. O MIT também relata que uma de suas criações é o Interactive Robogami, uma ferramenta que ela construiu para permitir que qualquer pessoa projete robôs rudimentares. Um usuário projeta a forma e a trajetória de um robô terrestre na tela.

O sistema da Schulz traduz automaticamente o design bruto em um esquema que pode ser construído a partir de peças padrão ou impressas em 3D. Outra das ferramentas que ela e seus colaboradores construíram permite que os usuários projetem drones requisitos próprios de carga útil, duração da bateria e custo. Os algoritmos em seu sistema incorporam sistemas de ciência e controle de materiais e emitem automaticamente um plano de fabricação e software de controle. 

Schulz agora está ajudando a iniciar o Centro de Fabricação Digital da Universidade de Washington, do qual será co-diretora. Ela trabalhará com empresas locais de tecnologia e manufatura para remover suas ferramentas do laboratório.

Miguel Modestino também tem 34 anos. Segundo o MIT, ele resolveu um grande problema na eletrificação da indústria química, que produz compostos usados ​​de plásticos a fertilizantes.

Seu sistema baseado em IA otimiza as reações para produzir vários produtos químicos, disparando-os com pulsos de eletricidade em vez da abordagem convencional de aquecê-los, o que normalmente envolve a queima de combustíveis fósseis. E como a eletricidade pode vir de fontes renováveis, como a eólica ou a solar, as usinas químicas eletrizantes podem reduzir bastante as emissões. 

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O MIT também informa que em um projeto de laboratório inicial, a equipe de Modestino obteve um aumento de mais de 30% na taxa de produção de adiponitrila (que é usado na fabricação de nylon, entre outros inúmeros outros processos industriais) – uma melhora maior do que qualquer outro método demonstrado nos últimos 50 anos.

A chave foi usar pulsos complexos de corrente elétrica a taxas constantemente variáveis ​​para otimizar os rendimentos. Descobrir quais padrões de pulsos usar o aprendizado de máquina necessário. Modestino realizou algumas experiências com adiponitrila sob diferentes condições elétricas e, em seguida, deixou sua IA analisar os dados para descobrir como produzir o composto com menos energia, melhores rendimentos e menos desperdício. 

Modestino e dois ex-alunos fundaram recentemente a Sunthetics para aplicar o sistema de IA a outros processos químicos, como os envolvidos na geração de combustível de hidrogênio e na fabricação de polímeros. A empresa também está trabalhando para ampliar o processo de adiponitrila para um reator piloto completo e estender a abordagem a outros processos.