O químico Omar Yaghi, ganhador do Prêmio Nobel de Química no ano passado, deixou o cargo de professor na Universidade da Califórnia em Berkeley para assumir uma posição na China, segundo informações do The New York Times. Ele vai liderar um instituto que usa inteligência artificial para acelerar a descoberta de materiais na Universidade Tsinghua, em Pequim.
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A mudança ocorre em meio a cortes contínuos no financiamento da ciência nos EUA. Também reflete os esforços chineses para atrair cientistas com orçamentos generosos e infraestrutura de ponta.
A Universidade Tsinghua realizou uma cerimônia de nomeação para receber Yaghi. A instituição chamou o cientista de um dos maiores químicos do mundo. A universidade disse que ele enxergou o novo cargo como uma oportunidade "não para desacelerar, não para repetir o que já foi feito, mas para fazer ciência com mais energia, mais intensidade e mais ambição do que nunca".
China amplia investimento em ciência e supera EUA
"A China está aumentando seu investimento em ciência de modo geral, incluindo química", afirmou Alessandra Zimmermann, analista de orçamento da Associação Americana para o Avanço da Ciência. As melhores métricas de realização científica, acrescentou ela, mostram que a China "tem superado os EUA em artigos de química de alto impacto".
Ram Seshadri, professor de química e ciência dos materiais na Universidade da Califórnia em Santa Barbara, disse que a mudança de Yaghi para a China lança luz sobre uma dinâmica que emerge rapidamente entre as duas nações.
"Eles nos ultrapassaram em muitas áreas da ciência dos materiais e da química", afirmou o docente, referindo-se à China. "Eles estão dispostos a investir somas muito grandes de dinheiro para atrair novos talentos."
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A ciência dos materiais é a força motriz por trás de muitas inovações que definem a vida moderna — dos chips de silício nos smartphones às fibras de carbono em bicicletas e os biomateriais em implantes médicos. O campo investiga a relação entre a estrutura dos materiais em escala atômica e suas propriedades macroscópicas.
Yaghi nasceu na Jordânia e migrou para os EUA ainda jovem
Omar Yaghi nasceu em Amã, na Jordânia, filho de refugiados palestinos. A casa da família, com um único cômodo, não tinha eletricidade nem água encanada. Desde cedo, fascinou-se pela representação dos blocos de construção atômicos em um livro escolar. Aos 15 anos, seu pai, açougueiro, enviou-o para os Estados Unidos.
Yaghi recebeu o Nobel por ajudar a descobrir um mundo da química no qual blocos de construção moleculares se montam em estruturas com vastas áreas de superfície interna — as maiores de qualquer substância conhecida. Essas estruturas porosas podem agir como esponjas que absorvem, armazenam e liberam gases e vapores com facilidade.
O cientista as batizou de estruturas metal-orgânicas. Os átomos de metal formam uma estrutura ajustável que pode reter substâncias químicas associadas à vida — átomos de carbono em particular. Embora profundamente teóricas, as estruturas são tão radicais e flexíveis que especialistas e empresas preveem muitos usos comerciais.
Em 2018, alunos de Yaghi em Berkeley testaram a ideia no deserto de Mojave, na Califórnia. Eles descobriram que um pequeno captador passivo poderia produzir diariamente quase três copos de água pura e potável. O dispositivo está próximo da comercialização. Yaghi atribuiu a invenção aos seus esforços de infância para garantir água para sua família — quando os canos municipais funcionavam algumas horas a cada uma ou duas semanas.
Instituto de IA em Pequim terá foco em design de novos materiais
Yaghi mantém laços de longa data com a Universidade Tsinghua. Em 2022, a instituição o nomeou professor honorário. Nessa função, ele acompanhou de perto os trabalhos em química, ciência dos materiais e disciplinas relacionadas.
Agora, ao ingressar em tempo integral na Tsinghua, Yaghi vai dirigir um novo instituto de IA para pesquisa científica. O instituto terá foco no design e na síntese de novos materiais. O objetivo central, segundo a universidade, é "superar os gargalos de eficiência das abordagens tradicionais de tentativa e erro" e encurtar os ciclos habituais de descoberta.
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