Uma equipa de investigadores conseguiu desenvolver o primeiro simulador do Universo utilizando Inteligência Artificial (IA), que consegue gerar imagens em 3D do Cosmos.
Como (ainda) não conseguimos viajar no tempo, a melhor forma de saber como foi formado o nosso Universo é criar simulações de computador usando o que sabemos sobre o Cosmos. A maioria das simulações pode ser dividida em dois grupos: ou são lentas e mais precisas, ou rápidas mas menos exatas.
Agora, uma equipa internacional de investigadores desenvolveu um sistema de Inteligência Artificial capaz de gerar simulações tridimensionais do Universo altamente precisas em milissegundos. Os resultados foram tão rápidos, precisos e robustos que nem os próprios astrofísicos entendem como é que a tecnologia conseguiu esta proeza.
“É como ensinar um software de reconhecimento de imagens com muitas fotogafias de gatos e cães, que consegue reconhecer elefantes“, detalhou a cientista Shirley Ho, em comunicado. “Ninguém sabe como é que isto aconteceu. É um grande mistério a ser resolvido”, continuou, citada pelo Futurism.
Os cientistas explicaram ao pormenor o novo simulador do Universo – Modelo de Deslocamento de Densidade Profunda (D3M) – num novo artigo científico, publicado recentemente na Proceedings of National Academy of Sciences.
O objetivo dos investigadores era ensinar a ferramenta a simular de que forma a gravidade molda o Universo. Para isso, começaram a alimentar o sistema com 8.000 simulações distintas, focadas em gravidade e criadas por um simulador já existente e altamente preciso.
Esse sistema precisava de 300 horas de computação para criar apenas uma das suas simulações, mas a D3M conseguiu produzir as suas próprias simulações de um universo de cubos de 600 milhões de anos-luz em apenas 30 milissegundos.
Ainda assim, a velocidade não é a característica mais notável deste novo simulador. As simulações da D3M foram mais precisas do que as dos sistemas “rápidos” já existentes, que precisam de alguns minutos para criar uma única simulação.
A IA simulava com precisão a aparência do Universo mesmo que a equipa alterasse parâmetros que não foram inicialmente incluídos no treinamento. Ou seja, se os cientistas ajustassem a percentagem de matéria escura, a D3M conseguia, da mesma forma, simular com precisão a evolução do Universo.
Além de ajudar astrofísicos a entender melhor a evolução do Universo, este comportamento do simulador tem o potencial de ajudar os cientistas da computação a entender melhor a Inteligência Artificial.
“Podemos ser um playground interessante para um aprendiz entender por que motivo este modelo extrapola tão bem – por que extrapola para elefantes em vez de apenas reconhecer cães e gatos”, disse Ho, em comunicado. “É uma via de mão dupla entre a Ciência e o deep learning“.