A astrofísica brasileira que simula buracos negros
com inteligência artificial e é fenômeno nas redes
O feito científico denominado Telescópio Horizonte de
Eventos - projeto de colaboração internacional entre
cientistas - mexeu com as emoções da doutoranda em
astronomia Roberta Duarte por tratar de sua paixão e
seu objeto de trabalho. Afinal, assim como a equipe do
THE, Roberta tenta descobrir os mistérios dos buracos
negros. E, para isso, a jovem de vinte e seis anos usa a
inteligência artificial.
Além de seu trabalho, ela se tornou uma das
personalidades mais conhecidas entre divulgadores de
ciência no Brasil. No Twitter, ela tem mais de 118 mil
seguidores e no Instagram eles já somam mais de 37
mil, e ela coleciona passagens por canais de mídia, onde
divulga a Física.
O casamento de astrofísica e ciência da computação é o
eixo de sua dissertação de mestrado, que simula o
funcionamento de um buraco negro a partir de
aprendizado de máquina, e foi publicado em março deste
ano em edição da revista científica Monthly Notices, da
associação inglesa Royal Astronomical Society, sob o
título de "Previsão das condições atmosféricas de um
buraco negro com aprendizado de máquina: um estudo
piloto".
Assinada também pelo astrofísico e professor da USP -
Rodrigo Nemmen - e pelo cientista da computação -
João Paulo Navarro -, arquiteto de soluções da empresa
de computação gráfica Nvidia, a tese é fruto de pesquisa
desenvolvida por Roberta desde 2019 e pioneira ao
trilhar o caminho da inteligência artificial para buscar
entender mais sobre esses objetos celestes.
A ideia veio não só pelo avanço da tecnologia em si, mas
também, como forma de acelerar o processo, já que o
estudo é complexo. "Há muita coisa envolvida em uma
simulação: campos magnéticos, equações de Maxwell,
relatividade geral", enumera a doutoranda.
Tentar montar um projeto desses por vias mais
tradicionais demanda tempo pela abrangência dos
cálculos, além do cruzamento da enorme quantidade de
dados necessários na astronomia.
Ao ser questionada a respeito de quão complexo pode
ser o método, Roberta explica as variáveis das
operações envolvidas.
"São equações de conservação, então, a gente tem
conservação de massa, conservação de energia,
conservação do momento e cada uma dessas são
equações EDP, as equações diferenciais parciais, que
dependem de variadas, ou seja, variações de
parâmetros", diz ela. "E, se você prevê três parâmetros,
são três equações e uma depende da outra. Então, uma
equação afeta a outra."
No processo, vão-se alguns dias para cálculos
considerados mais simples e até um mês para resultados
com maior complexidade. "São cálculos numéricos, mas
muito demorados porque preciso, de fato, resolver a
equação", afirma a pesquisadora. "Com a inteligência
artificial, não. Ela aprende a física do que acontece e
retorna com os resultados."
O segredo para a máquina aprender física está em algo
intrínseco a esse tipo de tecnologia. "Você não precisa
da matemática de fato. Ela olha padrões e entende os
padrões sem resolver a física", afirma Roberta, citando o
pensamento de um dos pioneiros da inteligência artificial,
o canadense Yoshua Bengio, vencedor do Turing de
2019, o prêmio Nobel da computação. "Tende-se a
pensar que a inteligência artificial é boa na lógica, mas
ela é boa para reconhecer padrão", diz ela.
https://www.bbc.com/portuguese/geral-62803019. Adaptado.