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A pesquisa em materiais nanoestruturados de baixa dimensionalidade, com destaque para os bidimensionais, tem grande relevância para os próximos avanços tecnológicos em muitas áreas. Desde o primeiro relato de isolamento do grafeno através de métodos de esfoliação, a família de materiais bidimensionais conhecidos e sintetizados aumenta expressivamente, assim como as diversas e singulares propriedades previstas por esses materiais, uma vez que diferem muito de seus respectivos representantes tridimensionais. Nesta área, materiais como os dicalcogenetos de metais de transição, nitreto de boro, fosforeno, borofeno e layers de óxidos representam as categorias mais estudadas atualmente. Um número ainda maior de possibilidades surge com o desenvolvimento das chamadas heteroestruturas de van der Waals, que são combinações entre cristais bidimensionais em empilhamentos verticais de precisão atômica. Nesses casos, os números de combinações e propriedades possíveis crescem exponencialmente, assim como as potenciais aplicações em dispositivos tecnológicos. Nesse contexto, indo ao encontro da área de denominada materials discovery and design, este trabalho destina-se à implementação das técnicas de mineração de dados para identificar novos materiais de baixa dimensionalidade que podem ser esfoliados em camadas. Tendo acesso aos bancos de dados disponíveis com todos os materiais já sintetizados e simulados, desenvolvemos métodos computacionais capazes de percorrer esses dados, analisar as estruturas cristalinas dos materiais com base em parâmetros geométricos e identificar, através dos critérios adequados relacionados à distância interatômica, os possíveis candidatos à formação de estruturas esfoliáveis. Mais especificamente, 17077 materiais foram analisados, compondo os materiais unários e binários disponíveis na base de dados do Materials Project, e 1015 destes foram selecionados como candidatos possíveis para materiais bidimensionais e/ou esfoliáveis em camadas. Nossos resultados são então comparados com outros algoritmos recentemente propostos na literatura [Nat. Nanotech. 13, 246 (2018);   Nano Letters 17, 1915 (2019); Phys. Rev. Materials 3, 034003 (2019)]. Para realizar uma ampla comparação, implementamos cada um dos algoritmos descritos nestes artigos, avaliando os mecanismos e critérios adotados por cada um deles, assim como meios de torná-los mais eficientes e capazes de identificar novos materiais esfoliáveis.