Física – Durante séculos, projetar experimentos de física esteve diretamente ligado à experiência, ao conhecimento e à intuição dos pesquisadores. Agora, a inteligência artificial começa a mudar esse cenário ao assumir parte desse processo e explorar possibilidades que seriam praticamente impossíveis de serem avaliadas manualmente.
As novas ferramentas computacionais conseguem analisar grandes quantidades de configurações experimentais e identificar alternativas que podem ser mais precisas ou eficientes do que aquelas desenvolvidas pela intuição humana. A tecnologia já foi aplicada em áreas como fusão nuclear, detectores de partículas, microscopia e sistemas voltados à detecção de ondas gravitacionais.
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A proposta, no entanto, não é substituir os cientistas. A ideia é permitir que os computadores explorem um número de possibilidades muito maior do que uma equipe humana conseguiria analisar individualmente.
Algoritmo encontrou configuração que pesquisadores não conseguiram desenvolver
O trabalho, publicado na revista Nature, surgiu a partir de um problema enfrentado pelo físico Mario Krenn, atualmente professor de aprendizado de máquina aplicado à ciência na Universidade de Tübingen, na Alemanha.
Quando ainda era estudante em Viena, Krenn participava da construção de um experimento de física quântica. O grupo possuía diferentes componentes, entre eles lentes, espelhos, lasers e detectores, mas não conseguia determinar uma configuração capaz de produzir o efeito desejado.
A solução encontrada pelo pesquisador foi representar matematicamente cada componente para que pudesse ser manipulado por um algoritmo.
Krenn programou o sistema durante algumas horas e deixou o computador trabalhando durante a noite. Na manhã seguinte, encontrou uma configuração experimental que atendia aos critérios estabelecidos, uma solução que nenhum dos integrantes da equipe havia conseguido encontrar.
Sistema funciona de forma diferente dos chatbots
Embora seja classificado como uma forma de inteligência artificial, o sistema utilizado nesse processo possui funcionamento bastante diferente daquele observado em chatbots generativos.
Em vez de prever palavras ou elaborar respostas a partir de grandes volumes de textos usados durante um treinamento, a ferramenta trabalha essencialmente com um problema matemático.
Em um laboratório, equipamentos como lasers, espelhos, lentes e detectores podem ser organizados de inúmeras maneiras. O papel da máquina é percorrer esse enorme espaço de possibilidades e identificar qual configuração apresenta o melhor desempenho. Segundo Krenn, trata-se de um enorme problema de otimização.
A capacidade de processamento dos computadores se torna justamente uma das principais vantagens nesse cenário. As máquinas conseguem testar virtualmente milhares ou até milhões de combinações que uma equipe de pesquisadores não teria tempo para analisar uma por uma.
Tecnologia pode levar a novos projetos de microscópios
As aplicações da tecnologia já começam a aparecer em diferentes áreas da física. Entre elas está a microscopia eletrônica, campo no qual pesquisadores enxergam potencial para a criação de equipamentos com configurações que dificilmente seriam desenvolvidas apenas pela intuição humana.
Philipp Haslinger, diretor do Centro de Microscopia Eletrônica da TU Wien, destaca particularmente essa possibilidade. Pesquisadores estão começando a investigar de maneira sistemática conceitos como o entrelaçamento quântico nesses equipamentos.
Como ainda existe pouca experiência humana nesse campo, a inteligência artificial pode explorar configurações que dificilmente seriam imaginadas pelos pesquisadores.
Esses novos designs podem melhorar significativamente a qualidade das imagens ou até mesmo possibilitar medições que atualmente não são possíveis.
A mesma estratégia vem sendo estudada em outras áreas. Entre as aplicações estão a otimização de reatores de fusão, o desenvolvimento de detectores de partículas e o aumento da sensibilidade de instrumentos capazes de identificar ondas gravitacionais.
Pesquisadores querem avançar para um simulador universal
O desenvolvimento desse tipo de tecnologia também está relacionado ao avanço das simulações computacionais. Os computadores modernos conseguem reproduzir virtualmente uma grande variedade de fenômenos físicos em períodos cada vez menores.
A partir disso, os pesquisadores têm uma ambição maior: avançar em direção a uma espécie de simulador universal de física.
Nesse modelo, o sistema receberia uma determinada configuração experimental e utilizaria as equações conhecidas para prever o que aconteceria. Em seguida, poderia comparar o resultado com inúmeras alternativas.
Caso uma combinação diferente apresentasse desempenho superior, a máquina seria capaz de identificá-la automaticamente.
Há, porém, uma característica particular nesse processo. Nem sempre os próprios cientistas conseguem compreender intuitivamente por que uma configuração encontrada pela máquina apresenta um resultado melhor.
Em determinadas situações, basta observar o projeto para entender sua vantagem. Em outras, os cálculos comprovam que a configuração funciona, mas explicar em palavras por que ela é superior pode ser surpreendentemente difícil.
Cientistas continuam responsáveis pelas perguntas
Mesmo com o avanço da inteligência artificial no desenvolvimento de experimentos, uma etapa fundamental da pesquisa científica continua dependendo dos seres humanos: definir quais problemas devem ser investigados.
Para funcionar, a máquina precisa receber objetivos e limitações bem estabelecidos. Um pesquisador pode, por exemplo, determinar que pretende maximizar a sensibilidade de um detector, ao mesmo tempo em que estabelece um orçamento máximo ou limita a quantidade de energia que determinado componente pode suportar.
A partir dessas regras, a inteligência artificial explora as possibilidades disponíveis e procura a melhor solução.
Isso significa que a tecnologia pode encontrar respostas extraordinárias, mas ainda não determina sozinha quais perguntas científicas realmente merecem ser investigadas.
Para Krenn, essa mudança não reduz a importância dos pesquisadores. O avanço apenas desloca o foco do trabalho científico para outro nível.
Em vez de testar manualmente cada uma das configurações possíveis, os cientistas podem dedicar mais tempo a uma questão fundamental: decidir quais mistérios da natureza queremos resolver.
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(Com informações de Gizmodo)
(Foto: Reprodução/Imagem gerada com IA)
