A Revolução da Inteligência Artificial na Pesquisa de Física
Introdução
A inteligência artificial tem revolucionado diversas áreas do conhecimento humano nos últimos anos. Desde a análise de grandes volumes de dados experimentais até a formulação de novas teorias, a IA está ajudando os físicos a explorar o universo de maneiras inéditas.
A evolução da Inteligência Artificial
Nas últimas décadas testemunhamos uma evolução gritante da Inteligência Artificial, juntamente com a nossa própria evolução social e tecnológica. Nesse caminho, que ao longo dos anos, desenvolveram diferentes tipos de inteligências artificiais e, ao mesmo tempo, puseram em prática as suas aplicações.
A IA é um campo de pesquisa ainda em expansão e que tem crescido de forma exponencial em nosso mundo atual. Desde as primeiras concepções da IA no início do século xx, a evolução da IA tomou diferentes velocidades e variando em diversos momentos. Toda a evolução dessa tecnologia foi impulsionada pelos investimentos econômicos na área de pesquisa e talentos.
O Machine Learning
No início da IA a ferramenta concentrava-se apenas em regras lógicas triviais e programação para tentar replicar a inteligência humana. Ao decorrer das décadas, mais especificamente nos anos 90, houve a explosão do big data que revolucionou a forma com que tratamos esse campo da ciência da computação.
O crescimento de dados nos permitiu, através de ferramentas estatísticas, analisar, sistematizar e encontrar padrões em grandes volumes de dados e tomar decisões em cima desses dados.
Redes Neurais
Em toda evolução da área, acredito eu que, as redes neurais foram a ferramenta mais importante desenvolvida. Estas redes neurais são inspiradas em nosso sistema nervoso central e são capazes de aprender e se adaptar através de chamadas e funções.
A criação desse campo específico da área criou a possibilidade de trabalharmos com aplicações práticas, como a visão computacional, processamento de linguagem natural e tomadas de decisões autônomas.
Inteligência Artificial Generativa
A IA generativa é um tipo de tecnologia no campo da inteligência artificial que pode produzir vários tipos de conteúdo, incluindo texto, imagens, áudio e dados sintéticos. A IA generativa nada mais é que um modelo que tenta prever o próximo passo e tudo começa com um prompt que pode ser na forma de um texto, uma imagem ou um vídeo, por exemplo.
As redes neurais e a IA na física
Como falamos no tópico anterior, as redes neurais podem ser treinadas para reconhecer padrões específicos e também aprender a encontrar novos padrões por conta própria. Na física, isso é usado na análise de imagens, como quando os astrofísicos procuram sinais de lentes gravitacionais. As lentes gravitacionais acontecem quando o espaço-tempo ao redor de um objeto é tão deformado que distorce visivelmente a luz que vem de trás dele, como explicado na teoria da relatividade de Einstein.
A maioria dos eventos de lentes gravitacionais são sutis, resultando em manchas ou arcos parciais de luz. As IAs podem aprender a identificá-los. Os físicos de partículas também usam redes neurais para encontrar padrões, tanto específicos quanto outros não específicos.
Colisões de partículas energéticas, como as realizadas no Grande Colisor de Hádrons (LHC), produzem enormes quantidades de dados. As redes neurais podem ser treinadas para sinalizar eventos interessantes ou encontrar anomalias de algo que saiu muito do padrão.
Relatividade
A teoria da relatividade descreve como a gravidade deforma o espaço-tempo. Uma das previsões feitas por einstein foi a de que a luz se curva ao passar perto de um objeto massivo e esse fenômeno é conhecido como lente gravitacionais como foi falado anteriormente.
Podemos escrever a equação de curvatura da luz, mas essas equações são complexas e a ideia central pode ser resumida pela equação de lente gravitacional para um corpo massivo esfericamente simétrico, como uma estrela ou um buraco negro:
Onde:
- θ é o ângulo de deflexão da luz
- G é a constante gravitacional
- M é a massa do objeto massivo
- c é a velocidade da luz
- R é a distância mínima da trajetória da luz ao objeto massivo
Para casos mais gerais, a métrica de Schwarzschild é usada para descrever o espaço-tempo ao redor de um objeto massivo não rotativo e esfericamente simétrico. A métrica de Schwarzschild é dada por:
Equações Diferenciais Parciais (EDPs)
Existem equações que governam o comportamento de fluidos e gases, como as equações de Navier-Stokes para fluidos ou as equações de Euler para gases, e são EDPs são complexas. Com isso em mente, podemos pegar os dados e analisar essas equações, mas métodos tradicionais, como diferenças finitas e elementos finitos, podem ser computacionalmente caros e ineficientes para simulações de grande escala.
Physics-Informed Neural Networks (PINNs)
Integram as leis da física diretamente na estrutura da rede neural, garantindo que a solução respeite as equações governantes.
Os PINNs são ferramentas de aprendizado de máquina que aproximam a solução numérica de equações modelo, como Equações Diferenciais Parciais (PDEs), adicionando-as de alguma forma como um componente (por exemplo, função de perda, função de ativação) da própria rede neural.
Modelagem e Simulações
A redes neurais nos auxiliam a modelar sistema físico, acelerando os cálculos e possibilitando novos tipos do mesmo.
Simulação da Formação de Galáxias
A formação de galáxias é um processo muito demorado altamente complexo que envolve a interação de matéria visível e matéria escura em grande escala. Simulações cosmológicas que modelam esses processos são computacionalmente intensivas e podem levar semanas ou meses para serem concluídas, mesmo nos supercomputadores mais avançados que temos.
No Moster et al. (2021) apresenta um novo método estatístico para determinar a relação entre as massas estelares das galáxias e das massas de seus halos de matéria escura hospedeiras ao longo de toda a história cósmica.
Algo que podemos analisar é a abordagem envolve treinar a rede neural em um conjunto de simulações detalhadas para ela poder aprender padrões e relações complexas. Uma vez treinada, a rede pode gerar previsões precisas rapidamente, sem a necessidade de executar simulações detalhadas novamente.
Uso aplicado da IA
Como falamos anteriormente, podemos aplicar a ferramenta da IA em uma quantidade muito grande de áreas da física graças a quantidade de dado coletado ao decorrer dos experimentos. Um exemplo de experimento prático da IA na física é o uso de Deep Learning para detecção de ondas gravitacionais em tempo real.
Esse estudo foi conduzido em resposta à detecção histórica das primeiras ondas gravitacionais em 2015 pelo observatório LIGO (Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory). Desde então, LIGO e outros observatórios de ondas gravitacionais têm detectado uma série de eventos de fusão de buracos negros e estrelas de nêutrons.
O objetivo principal do estudo foi explorar como o aprendizado profundo poderia ser aplicado para melhorar a detecção e a estimativa de parâmetros de ondas gravitacionais em tempo real, oferecendo uma abordagem complementar aos métodos tradicionais baseados em filtros e modelos analíticos.
Metodologia
Os pesquisadores desenvolveram uma arquitetura de rede neural convolucional (CNN) chamada Deep Filtering, projetada especificamente para analisar sinais de ondas gravitacionais. Eles treinaram essa rede utilizando dados simulados do LIGO, onde os sinais de ondas gravitacionais foram injetados em ruído de fundo para simular observações reais.
Este artigo representou um avanço significativo no campo da detecção de ondas gravitacionais.
O Futuro da IA na Física
O uso da IA nas áreas da física está apenas começando a dar seus primeiros passos. Em um futuro breve, poderemos esperar avanços significativos à medida que os algoritmos ficam cada vez mais sofisticados.
Computação Quântica
O uso e aperfeiçoamento da tecnologia quântica aplicada em novos algoritmos de inteligência artificial que se adapte ao modelo probabilístico quântico pode se tornar, no futuro, uma ferramenta muito poderosa para previsões de acontecimentos e descobertas sobre o funcionamento do corpo humano, da genética e doenças, por exemplo.
Fusão Nuclear
A IA na fusão nuclear ainda é uma área de pesquisa em andamento, mas parece muito promissora. O estudo busca desenvolver técnicas avançadas para resolver desafios complexos relacionados ao controle da fusão nuclear como uma fonte de energia viável.
- Controle e Estabilização de Reatores de Fusão: A fusão nuclear é algo muito difícil de controlar devido à natureza instável e altamente dinâmica. A IA pode ser uma ferramenta utilizada para desenvolver algoritmos avançados de controle que respondam em tempo real às flutuações no plasma, ajudando assim a manter a estabilidade do reator.
- O plasma é um estado da matéria onde a temperatura é tão grande que faz com que a agitação térmica molecular supere a energia de ligação dos elétrons.
Disciplinas
A integração da IA com outras disciplinas científicas pode levar a inovações em áreas como biofísica, materiais avançados e física ambiental.
Conclusão
A combinação da IA com a física está transformando como exploramos e entendemos o universo. Desde a análise de dados até a formulação de novas teorias, a IA está permitindo avanços que antes eram considerados impossíveis, como a fusão nuclear. Com o contínuo desenvolvimento dessas tecnologias, o futuro promete ainda mais descobertas revolucionárias e uma compreensão da física moderna e clássica.
Referências
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0370269317310390?via%3Dihub
