Tese premiada pela CAPES une inteligência artificial e refrigeração magnética em busca de soluções sustentáveis

Pesquisa desenvolvida na UFSC utiliza aprendizado de máquina para otimizar sistemas de refrigeração com potencial de reduzir o consumo de energia e os impactos ambientais

A busca por tecnologias mais eficientes e sustentáveis levou o pesquisador Guilherme Fidelis Peixer a desenvolver uma pesquisa que combina inteligência artificial e refrigeração magnética. O trabalho, realizado no Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), conquistou o Grande Prêmio CAPES de Tese Maria Laura Mouzinho Leite Lopes, na categoria Engenharias, Ciências Exatas e da Terra e Multidisciplinar.

Intitulada Optimization of the performance of magnetic refrigeration systems using artificial intelligence (Otimização do desempenho de sistemas de refrigeração magnética utilizando inteligência artificial), a tese investiga como técnicas de aprendizado de máquina podem aprimorar o funcionamento de uma tecnologia considerada promissora como alternativa aos sistemas convencionais de refrigeração.

“O Prêmio dá visibilidade a uma pesquisa feita em uma universidade pública brasileira, em parceria com empresas, e mostra que o país forma pesquisadores capazes de desenvolver tecnologia de fronteira em áreas estratégicas como a transição energética”, exalta Peixer. “Também reconhece um trabalho coletivo, que inclui meus orientadores, a equipe do POLO e todas as gerações que vieram antes”, endossa.

O interesse pelo tema surgiu ainda na graduação em Engenharia Mecânica, quando Peixer se aproximou da área de engenharia térmica e termofísica. Durante a iniciação científica, um professor apresentou ao pesquisador a refrigeração magnética, tecnologia que despertou seu interesse tanto pelos desafios científicos quanto pelo potencial ambiental.

“Desde criança tive curiosidade em entender como as coisas ao meu redor funcionam. Na escola, essa curiosidade encontrou espaço nas disciplinas de exatas, especialmente física e matemática, com as quais tinha afinidade”, recorda. “Na Engenharia Mecânica, encontrei uma forma de transformar esse interesse em profissão, estudando a física e a lógica por trás de máquinas e sistemas que fazem parte do cotidiano”, conta.

Uma alternativa mais sustentável

Os sistemas tradicionais de refrigeração, utilizados em geladeiras e aparelhos de ar-condicionado, funcionam principalmente por compressão de vapor e empregam fluidos refrigerantes que provocam o aquecimento global em caso de vazamento. Além disso, a refrigeração e o condicionamento de ar representam uma parcela significativa do consumo mundial de eletricidade.

Já a refrigeração magnética utiliza materiais sólidos que aquecem ou esfriam quando submetidos a alterações em um campo magnético. Esse fenômeno, conhecido como efeito magnetocalórico, permite transportar calor por meio de ciclos de magnetização e desmagnetização, geralmente com o auxílio de água.

A tecnologia apresenta potencial para reduzir o consumo de energia e eliminar a necessidade de fluidos refrigerantes com elevado impacto climático. No entanto, ainda enfrenta desafios para alcançar custos, desempenho e confiabilidade competitivos em relação aos equipamentos convencionais.

“O refrigerante sólido elimina o risco de vazamento de substâncias com alto potencial de aquecimento global, inflamáveis, tóxicas ou que agridam a camada de ozônio”, explica.

Inteligência artificial para otimizar sistemas

É nesse cenário que a pesquisa de Peixer propõe uma contribuição. Como o funcionamento dos sistemas de refrigeração magnética envolve fenômenos complexos de magnetismo, transferência de calor e mecânica dos fluidos, sua simulação por modelos matemáticos tradicionais exige elevado esforço computacional.

Para superar parte dessa limitação, o pesquisador desenvolveu modelos de aprendizado de máquina treinados com dados de simulações e experimentos. As ferramentas conseguem reproduzir o comportamento dos sistemas com precisão e menor custo computacional, permitindo avaliar mais configurações e otimizar os projetos.

Ao longo do doutorado, os métodos também foram ampliados para aplicações relacionadas ao controle dos equipamentos e à análise de incertezas dos protótipos. A ideia foi contribuir para aproximar a refrigeração magnética das condições necessárias à utilização comercial.

“Com técnicas de aprendizado de máquina, passei a construir modelos treinados com dados de simulação e de experimentos, que reproduzem o comportamento do sistema com alta precisão e a uma fração do custo computacional, o que tornou viável uma otimização antes impraticável”, detalha. “Nos anos seguintes, essas técnicas se difundiram e o leque de aplicações cresceu, o que abriu espaço para usá-las também para outros fins como o controle e a análise de incertezas dos protótipos”, acrescenta.

Pesquisa construída em colaboração

A tese integra uma trajetória de estudos desenvolvidos no POLO – Laboratórios de Pesquisa em Refrigeração e Termofísica da UFSC. O condicionador de ar magnético investigado representa a quinta geração de protótipos construídos pelo grupo, resultado do conhecimento acumulado por diferentes gerações de pesquisadores.

O trabalho contou com a colaboração de professores, pesquisadores, laboratórios parceiros e empresas, além do apoio da Empresa Brasileira de Pesquisa e Inovação Industrial (EMBRAPII). Entre os colaboradores está o professor Jaime Lozano, coorientador da tese, também vencedor do Prêmio CAPES de Tese em 2016, por pesquisa na mesma área.

No doutorado, Peixer realizou períodos de pesquisa na Stanford University, nos Estados Unidos, com apoio do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), e na University of Ljubljana, na Eslovênia, por meio do programa Erasmus+.

Para o pesquisador, a integração entre universidades e empresas é fundamental para transformar o conhecimento científico em soluções tecnológicas, considerando aspectos como custos, fabricação e necessidades dos usuários. “Essa combinação me ensinou a conduzir pesquisas com prazos, entregas e compromissos com parceiros, sem perder a profundidade que a ciência exige”, avalia.

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