Neste episódio, exploramos uma inovação de ponta da Universidade Cornell que está transformando a engenharia química e a ciência dos materiais.Pesquisadores desenvolveram modelos de inteligência artificial mais rápidos e leves, capazes de prever propriedades moleculares e criar novos materiais cristalinos com base em princípios químicos e físicos. Além disso, eles estão construindo sistemas de “inteligência de materiais generalista” — verdadeiros assistentes autônomos de pesquisa que podem interpretar dados experimentais, ler literatura científica e propor soluções.Tudo isso faz parte de uma nova era onde a IA acelera descobertas que antes levariam anos para acontecer!👉 Assista até o fim para entender como essas tecnologias podem impactar áreas como baterias, farmacêutica, polímeros e muito mais.📌 Notícia original: https://news.cornell.edu/stories/2025/05/smarter-faster-ai-models-explored-molecular-materials-discovery🔔 Inscreva-se no canal para não perder os próximos episódios sobre ciência, tecnologia e inovação!#InteligenciaArtificial #EngenhariaQuimica #CienciaDosMateriais #UniversidadeCornell #PesquisaCientífica #Inovação #Tecnologia #IA

Neste episódio do Titãs Podcast, apresentado por Nicolas Spogis, mergulhamos em um dos pilares da simulação de processos: a seleção adequada de pacotes termodinâmicos em simuladores como o DWSIM e o Aspen Plus.Você vai entender:✅ Por que a escolha do modelo termodinâmico pode comprometer toda uma simulação✅ Quais modelos usar para misturas não polares ou hidrocarbonetos (PR, SRK)✅ Quando preferir modelos de coeficiente de atividade (NRTL, UNIQUAC, Wilson)✅ A importância da temperatura reduzida como critério de seleção✅ Dicas práticas para sistemas polares, eletrolíticos e com separações líquido-líquido✅ Quando e como usar o UNIFAC para estimativa de parâmetrosSe você quer resultados mais confiáveis nas suas simulações, entender o modelo termodinâmico certo para o seu processo é fundamental — e esse episódio vai direto ao ponto.Curta, compartilhe e se inscreva para não perder nenhum episódio do Titãs Podcast – a sua dose semanal de IA e simulação na engenharia!#TitãsPodcast #Termodinâmica #PacotesTermodinâmicos #SimulaçãoDeProcessos #EngenhariaQuímica #DWSIM #AspenPlus #PengRobinson #SRK #NRTL #UNIQUAC #UNIFAC #ChemicalEngineering #EngenhariaDeProcessos #NicolasSpogis

Neste episódio do Titãs Podcast, apresentado por Nicolas Spogis, trazemos direto da Grécia uma novidade quentíssima apresentada no 33º ESCAPE – o Simpósio Europeu de Engenharia de Processos Auxiliada por Computador.A equipe da Universidade Técnica de Delft, na Holanda, apresentou uma aplicação inovadora de Transfer Learning (aprendizado por transferência) no contexto do design de processos químicos com Inteligência Artificial.Você vai entender:✅ O que é transfer learning e como ele acelera o aprendizado da IA✅ Como ele foi aplicado usando o simulador DWSIM✅ Quais foram os impactos no tempo de simulação e nos ganhos econômicos✅ Por que isso pode ser um divisor de águas no uso de Reinforcement Learning em engenhariaCom redução de tempo de aprendizado pela metade e aumento potencial de até 8% na receita, essa abordagem mostra como a IA pode deixar de ser só promissora e se tornar realmente transformadora na simulação de processos.Curta, compartilhe e se inscreva para não perder nenhum episódio do Titãs Podcast – sua dose semanal de simulação, IA e inovação na engenharia!#TitãsPodcast #TransferLearning #ESCAPE33 #InteligenciaArtificial #EngenhariaQuímica #DWSIM #MachineLearning #ReinforcementLearning #SimulaçãoDeProcessos #EngenhariaDeProcessos #ChemicalEngineering #NicolasSpogis #InovaçãoNaEngenharia #IAAplicada