Cientistas criam IA para descobrir movimentos "ocultos" nas Leis de Newton

Pesquisadores das Universidades de Kobe e Osaka, ambas no Japão, desenvolveram um novo tipo de inteligência artificial (IA) capaz de extrair equações ocultas de movimento, que sempre estiveram por trás de fenômenos complexos, considerados inexplicáveis pelas leis da física.

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Com essa nova abordagem é possível, por exemplo, criar modelos de simulação mais precisos para examinar a sustentabilidade de um ecossistema, revelando propriedades até então desconhecidas pelos cientistas de forma mais eficiente, confiável e em alta velocidade, sem a necessidade de supercomputadores.

“Nós utilizamos a geometria para desenvolver um sistema de inteligência artificial que pode encontrar a equação de movimento oculta nos dados observacionais fornecidos — independentemente de seu formato — para depois modelá-la conforme a necessidade”, explica o professor de informática da Universidade de Kobe Yaguchi Takaharu, autor principal do estudo.

Leis de Newton

Geralmente, as previsões de fenômenos físicos são realizadas por meio de simulações utilizando computadores avançados, com um poder de processamento que usa modelos matemáticos específicos para entregar resultados baseados nas leis da física como elas são conhecidas atualmente.

Com o método desenvolvido pela equipe japonesa, é possível descobrir novas equações de movimento em dados observacionais para fenômenos em que as Leis de Newton — Princípio da Inércia, Princípio Fundamental da Dinâmica e Princípio da Ação e Reação — podem ser aplicadas de maneira mais precisa.

“Tivemos sucesso no desenvolvimento de uma tecnologia de IA que pode encontrar propriedades geométricas nos dados. Se equações de movimento podem ser extraídas desses dados, então será possível usar essas equações para criar modelos e simulações que sejam fiéis às leis físicas”, acrescenta Takaharu.

Aplicações reais

Essas simulações podem ser aplicadas em modelos de previsão do tempo, na descoberta de novos medicamentos, em análises de estrutura de edifícios sustentáveis ou no design de automóveis mais eficientes, sem a utilização de cálculos extensos e extremamente complexos.

Como a inteligência artificial aprende com os dados de fenômenos específicos, ela pode construir modelos mais precisos em escala menor, simplificando e acelerando a criação de cálculos confiáveis baseados nos conhecimentos da física, mesmo em situações consideradas impossíveis de explicar.

“Com esse sistema de inteligência artificial, será possível, por exemplo, encontrar uma equação de movimento oculta nos dados da população animal que mostra a mudança no número de indivíduos. Isso poderia ser usado para investigar a sustentabilidade do ecossistema, aplicando as leis físicas apropriadas”, encerra o professor Yaguchi Takaharu.

Fonte: Kobe University