Física e Inteligência Artificial: Uma parceria poderosa

Como as ferramentas da inteligência artificial, principalmente as redes neurais, têm sido úteis para os físicos e como eles podem contribuir

Publicado 29/09/2023 às 08:00 por Alex Torres

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Ao longo dos anos, a inteligência artificial (IA) tem sido uma poderosa aliada da física. As redes neurais, especificamente, têm possibilitado avanços significativos, auxiliando pesquisadores na reconstrução de trajetórias de partículas em experimentos de aceleradores, na busca por evidências de novas partículas e na detecção de ondas gravitacionais e exoplanetas. Mas agora, Max Tegmark, físico do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), questiona se os físicos podem retribuir o favor à IA.

A contribuição da Física para a IA

Tegmark acredita que seus colegas físicos possam contribuir significativamente para a ciência da IA. Ele propõe que possamos substituir os algoritmos “caixa-preta” das redes neurais, cujo funcionamento é em grande parte insondável, por equações bem compreendidas de processos físicos. Essa ideia já tem sido explorada: modelos de IA gerativos baseados em difusão surgiram em 2015, aprimorando significativamente a qualidade das imagens que geram. Essa tecnologia impulsiona softwares populares de produção de imagens, como o DALL·E 2 e o Midjourney.

Modelo Gerativo de Fluxo de Poisson (PFGM)

No final do último ano, a equipe de Tegmark introduziu um novo método promissor de produção de imagens chamado Modelo Gerativo de Fluxo de Poisson (PFGM). Neste modelo, os dados são representados por partículas carregadas, que se combinam para criar um campo elétrico cujas propriedades dependem da distribuição das cargas em qualquer momento dado. O movimento das cargas é governado pela equação de Poisson, que deriva do princípio de que a força eletrostática entre duas cargas varia inversamente ao quadrado da distância entre elas.

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Yilun Xu, estudante de graduação do MIT e co-autor do artigo, explicou que a força e a direção do campo elétrico em cada ponto do espaço quase definem completamente o modelo. Durante o processo de treinamento, a rede neural aprende a estimar esse campo elétrico e, ao fazer isso, aprende a criar imagens, pois uma imagem neste modelo pode ser descrita de forma sucinta por um campo elétrico.

PFGM: Rapidez e qualidade

O PFGM pode criar imagens da mesma qualidade que as produzidas por abordagens baseadas em difusão e fazer isso de 10 a 20 vezes mais rápido. Hananel Hazan, cientista da computação da Tufts University, aponta que o uso de um constructo físico, como o campo elétrico, de uma maneira nunca vista antes, abre a porta para que outros fenômenos físicos sejam utilizados para melhorar nossas redes neurais.

Expansão do modelo deve ser tendência

No início de 2023, a equipe de Tegmark expandiu seu modelo de Poisson, estendendo-o para englobar uma família inteira de modelos. Essa versão ampliada, o PFGM++, inclui um novo parâmetro, D, que permite aos pesquisadores ajustar a dimensionalidade do sistema, aumentando a robustez e a facilidade de treinamento de uma rede neural.

Ziming Liu, também estudante de graduação do MIT e co-autor dos artigos, explicou que robustez significa que, mesmo se o erro de estimativa do campo elétrico for alto, ainda é possível gerar boas imagens. Assim, pode-se não acabar com a imagem de um cão exatamente como desejado, mas ainda assim obterá algo que se assemelha a um cão.

Por outro lado, quando D é alto, a rede neural se torna mais fácil de treinar, exigindo menos dados para dominar suas habilidades artísticas. Embora a razão exata para isso não seja fácil de explicar, deve-se ao fato de que quando há mais dimensões, o modelo tem menos campos elétricos para acompanhar – e, portanto, menos dados para assimilar.

Consequências de longo prazo que não devem ser ignoradas!

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À medida que os métodos baseados em física continuam a aprimorar a IA, também surgem preocupações éticas e sociais que não podem ser ignoradas. O uso de algoritmos mais precisos e eficientes traz à tona questões sobre privacidade, segurança de dados e o potencial para abusos tecnológicos. Max Tegmark e sua equipe estão cientes dessas implicações e defendem um desenvolvimento responsável da IA. Eles argumentam que as comunidades de físicos e cientistas da computação devem trabalhar juntas para estabelecer diretrizes éticas que garantam que os avanços na IA beneficiem a sociedade como um todo e não apenas interesses corporativos ou governamentais.

Integração com outras disciplinas

A colaboração entre a física e a inteligência artificial já está rendendo frutos, mas há potencial para uma integração ainda maior com outras disciplinas. Áreas como biologia, medicina e ciências ambientais também poderiam se beneficiar de modelos gerativos como o PFGM++. Em testes recentes, os modelos baseados em física têm mostrado promessa na simulação de sistemas biológicos complexos e no monitoramento de mudanças climáticas. Esta convergência interdisciplinar poderia levar a descobertas inovadoras e soluções para problemas globais, ampliando ainda mais o impacto e a relevância da pesquisa em IA e física.

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