Roberta Pereira, durante sua graduação em física na USP de São Carlos, descobriu a inteligência artificial (IA) ao longo de uma disciplina específica. Inicialmente interessada na física computacional, que une cálculos e simulações para a compreensão de fenômenos físicos, ela não antecipava o papel central que a IA desempenharia em suas futuras pesquisas.

A transição ocorreu durante seu mestrado no IAG da USP. Roberta trabalhava na investigação dos complexos eventos associados a buracos negros engolindo estrelas ou substâncias cósmicas. Para tais simulações, métodos mais avançados se tornaram essenciais, e a IA emergiu como uma ferramenta transformadora.

Transformação da Pesquisa em Astrofísica pela IA

As técnicas tradicionais de simulação demandam enormes recursos computacionais, frequentemente dependendo de supercomputadores caros e com capacidade limitada. “Precisamos de métodos inovadores, e a inteligência artificial se mostrou uma excelente alternativa,” disse Pereira. Em seu doutorado, ela inseriu a IA para aprimorar simulações de buracos negros, adicionando variáveis como campos eletromagnéticos e turbulências.

A IA Pode Aprender Física? A Abordagem de Roberta Pereira

Roberta visa treinar a IA para compreender e aplicar as leis da física em simulações precisas. Dados de simulações tradicionais alimentam a IA, permitindo que ela aprenda e melhore seus próprios modelos preditivos. “O desafio é a precisão na simulação e a minimização de erros,” afirma Pereira.

Resultados e Expectativas Futuras

Às vésperas de concluir seu doutorado, Roberta revela resultados promissores. “Nosso modelo já prevê fenômenos como o transporte de energia em sistemas turbulentos,” revela. A IA conferiu uma nova perspectiva e eficiência à sua pesquisa, antes inalcançáveis com métodos tradicionais.

Benefícios e Desafios da IA na Astrofísica

A utilidade da IA transcende a pesquisa de Roberta Pereira. Cecilia Garraffo, diretora do AstroAI, um centro dedicado à IA na astrofísica, também aposta nesse potencial. Em colaboração com Harvard e o Instituto Smithsonian, o AstroAI visa criar modelos que não só reproduzam os dados existentes, mas que também descubram novos fenômenos.

Exploração de Novos Dados com IA

A variabilidade crescente de dados astrofísicos impulsiona o uso de IA. Com novos telescópios, espera-se que dados coletados em um ano superem tudo o observado até hoje. “Precisamos de sistemas inteligentes que extraiam informações relevantes desses dados massivos,” diz Garraffo. A partir de dados sintéticos, os pesquisadores do AstroAI treinam suas IAs para reconhecer padrões e fazer previsões.

• Medições precisas de variáveis físicas
• Identificação rápida de características importantes
• Adaptação flexível a novos problemas

Um exemplo prático é a capacidade da IA de identificar moléculas na atmosfera de exoplanetas. Enquanto um ser humano levaria 24 horas para analisar uma amostra, a IA realiza a tarefa em menos de um segundo.

Adaptações e Inovações Contínuas

A pesquisa é contínua e adaptável. Modelos de IA podem ser ajustados para novas finalidades, como detectar moléculas indicativas de vida em exoplanetas. “Adaptamos um modelo em duas semanas, frente a meses de desenvolvimento,” diz Garraffo.

O Futuro Promissor da IA na Astrofísica

A equipe do AstroAI já preparou suas IAs para identificar cinco moléculas importantes em atmosferas planetárias, e o trabalho segue para expansão dessa lista. Ignorar a IA na astrofísica seria desperdiçar uma ferramenta poderosa, semelhante à resistência ao uso de computadores no passado. “É uma limitação desnecessária,” conclui Garraffo.