No mundo da inteligência artificial (IA), a integração de princípios físicos no aprendizado profundo está marcando um antes e um depois. Rose Yu, professora associada da Universidade da Califórnia em San Diego, lidera esse campo emergente conhecido como «aprendizado profundo guiado pela física». Seu trabalho não apenas introduziu novas técnicas em redes neurais, mas também permitiu avanços em aplicações práticas, como previsão de tráfego, modelagem climática e estabilização de drones.
A inspiração por trás do aprendizado profundo guiado pela física
O interesse de Yu em combinar física e IA começou com um problema cotidiano: o tráfego em Los Angeles. Ao tentar prever padrões de tráfego, Yu e sua equipe modelaram o fluxo de veículos como um processo de difusão, semelhante ao fluxo de fluidos. Usando dados massivos coletados de sensores de tráfego, eles conseguiram estender as previsões de tráfego de 15 minutos para uma hora, uma melhoria significativa que foi implementada no Google Maps em 2018.
Essa abordagem inovadora estabeleceu as bases para aplicar princípios físicos em outros campos. Por exemplo, Yu usou a dinâmica de fluidos para modelar a turbulência nos oceanos e na atmosfera, acelerando as simulações climáticas em até 1.000 vezes em configurações tridimensionais. Esses avanços podem melhorar a previsão de furacões e outros fenômenos meteorológicos extremos.
Da teoria à prática: aplicações em várias disciplinas
O aprendizado profundo guiado pela física tem aplicações que vão além do tráfego e do clima. Na área médica, Yu explorou como modelar a turbulência no fluxo sanguíneo para prevenir acidentes vasculares cerebrais. No setor aeroespacial, ele trabalhou na estabilização de drones por meio de redes neurais que modelam as interações turbulentas entre as hélices e o solo.
Atualmente, Yu colabora com cientistas em projetos de energia de fusão nuclear. Seu objetivo é desenvolver modelos de IA que prevejam o comportamento do plasma, uma fase da matéria extremamente quente e instável, em tempo real. Esse avanço pode ser crucial para controlar reações de fusão e avançar em direção a fontes de energia sustentáveis.
O futuro: IA como assistente científico
Yu visualiza um futuro em que a IA atua como assistente científico, capaz de descobrir princípios físicos e gerar hipóteses. Sua equipe já desenvolveu algoritmos que identificam simetrias fundamentais, como a constância da velocidade da luz, a partir de dados não processados. Essas ferramentas podem revolucionar a pesquisa científica, automatizando tarefas repetitivas e permitindo que os pesquisadores se concentrem em aspectos criativos.
No entanto, Yu enfatiza que a IA não substituirá os cientistas humanos. Seu objetivo é complementar o trabalho humano, não substituí-lo, garantindo que a criatividade e o julgamento crítico continuem sendo centrais no processo científico.
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Fonte:
WIRED – Improving Deep Learning With a Little Help From Physics