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Foto: NASA/JPL-Caltech
Astrofísica brasileira lidera primeira simulação de um buraco negro com uso de Inteligência Artificial
Uso pioneiro de métodos computacionais automatizados para simular buracos negros acelera as pesquisas sobre o fenômeno e é fundamental devido à alta complexidade dos dados astronômicos
Pela primeira vez na história, o comportamento de um buraco negro foi simulado com o uso de Inteligência Artificial (IA) e aprendizado de máquina. Os cálculos envolvidos no fenômeno astronômico foram realizados de maneira automatizada e programada, um grande avanço para o estudo dos buracos negros e que possibilita novas descobertas em diversas áreas da ciência.
O feito inédito é o resultado da dissertação de mestrado de Roberta Duarte Pereira, formada em Física pelo Instituto de Física de São Carlos (IFSC) da USP e atualmente doutoranda no Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas (IAG) da USP, sob orientação de Rodrigo Nemmen. O projeto, desenvolvido desde 2018, resultou em um artigo sobre o tema, aceito para publicação na revista científica Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, uma das mais reconhecidas na área da astronomia.
A pesquisadora explica ao Jornal da USP que o estudo dos buracos negros demanda cálculos extremamente complexos e envolve uma quantidade gigantesca de dados para serem processados, a exemplo da união de esforços internacionais que permitiu a realização da primeira imagem de um buraco negro em 2019.
Além disso, não há capacidade humana de processamento que consiga resolver equações tão complexas como aquelas dos fenômenos astronômicos em questão. “Para compreender os buracos negros, é preciso usar simulações computadorizadas de cálculos numéricos muito avançados, que geralmente envolvem os parâmetros de densidade, pressão e velocidade para cada ponto de análise”, explica Roberta Duarte.
Roberta Duarte Pereira - Foto: Reprodução
Segundo a astrônoma, a cada adição de complexidade nos dados inseridos nos programas computacionais, como melhor qualidade de imagem e campo magnético do astro, o tempo necessário para a resolução dos cálculos aumenta consideravelmente, o que pode atrasar as pesquisas ou até mesmo inviabilizar o estudo — a chamada barreira computacional ou tecnológica.
“É necessário um novo método para acelerar esse tipo de simulação, e o aprendizado de máquina, uma das técnicas de Inteligência Artificial, mostrava bons indícios de uma possível aplicação na área”, diz a especialista.
De início, ela testou o modelo com uma simulação simples de um buraco negro e, aos poucos, acrescentou dados mais complexos. O êxito foi tão grande que levou a pesquisadora a ousar algo ainda mais ambicioso: usar a Inteligência Artificial para calcular um buraco negro totalmente desconhecido para a máquina.
E o resultado foi positivo. “É um grande passo para mostrar que essas técnicas conseguem simular eventos inéditos e otimizar o estudos desses astros”, comenta. Foi a primeira vez na história em que um buraco negro foi simulado com o uso de Inteligência Artificial.
A arquitetura digital escolhida para as simulações foi a chamada U-Net, inicialmente desenvolvida para exames neurológicos de imagem. Como esclarece a pesquisadora, esse tipo de programação conecta a entrada e a saída de cada um dos dados inseridos, compatível com a necessidade de que cada informação sobre o buraco negro interfira nas demais.
Durante a simulação no IAG, o sistema enfrentou alguns erros na modelagem do astro, pois, como se trata da previsão de eventos, as falhas se somam umas às outras. Roberta Duarte explica que era esperado que o erro crescesse linearmente, mas o crescimento real se deu de forma exponencial, devido à quantidade de dados. “Mas logo o programa aprendeu a lidar com a taxa do erro e conseguiu controlar as falhas”, comenta a pesquisadora.
Um avanço leva a outro: aplicações da descoberta
A prova de que é possível simular objetos tão complexos e desafiadores como os buracos negros com Inteligência Artificial é importante por diversos motivos, mas há dois aspectos fundamentais para medir a relevância da descoberta.
O primeiro deles se refere à astrofísica. Roberta Duarte explica que a barreira tecnológica para a compreensão dos buracos negros ocorre no mundo inteiro, não apenas no Brasil. “Ainda há muitas coisas sobre esses astros que nós desconhecemos, pois não há poder computacional para simular ambientes mais complexos usando os métodos tradicionais. Então, introduzir uma nova forma de realizar essas pesquisas é fundamental.”
A especialista também menciona a necessidade de absorver a enorme quantidade de dados obtidos por novos equipamentos, como o telescópio James Webb recém-lançado pela Nasa, e destaca que o processamento dessas informações poderia ser agilizado e otimizado com o uso do aprendizado de máquina.
E o outro aspecto é o da Inteligência Artificial. A pesquisadora comenta que, uma vez provada a possibilidade de usar esse tipo de tecnologia em objetos extremos como os buracos negros, é possível encontrar os limites da própria IA. “Ao testar a Inteligência Artificial além do que seria esperado, podemos reconhecer onde ela precisa ser melhorada e como repensar alguns procedimentos.”
E como essa descoberta da astronomia impacta a vida cotidiana e a produção científica em outras áreas?
Roberta Duarte explica que a teoria da relatividade geral, usada na simulação dos buracos negros, está presente em diversas partes da nossa vida. “O GPS, por exemplo, é influenciado pelo campo gravitacional da Terra e sofre correções relativísticas, o que permite que ele saiba se você está em São Paulo ou no meio do Oceano Pacífico.” Ela acrescenta que a melhor forma de comprovar o funcionamento da relatividade é experimentando-a em uma situação extrema, como os buracos negros.
“Na área da Inteligência Artificial e do aprendizado de máquina, vemos que muitas tecnologias são reutilizadas e reaproveitadas para novas descobertas, como a arquitetura de programação que foi inicialmente desenhada para analisar cérebros e acabou sendo utilizada por nós em um estudo de astronomia. Um avanço é útil para outro e isso abre portas para novos usos dessa tecnologia.”
Além disso, segundo ela, há muita resistência ao uso de Inteligência Artificial na astrofísica, e a comprovação de sua viabilidade deve preparar o terreno para futuras descobertas. “Conseguimos plantar a semente de que IA aplicada tem seu valor, não basta se resumir na teoria e na formulação de algoritmos para entender os fenômenos do mundo real.”
Atualmente no doutorado, a pesquisadora está testando o modelo com dados mais complexos para verificar como o programa se comporta diante dessa situação. “Fico muito feliz que meu estudo tenha sido o primeiro com o uso de IA, espero que mais cientistas trabalhem na área da simulação e reconheçam que é possível unir a Inteligência Artificial e a astrofísica.”
O artigo Black Hole Weather Forecasting with Deep Learning: A Pilot Study tem autoria de Roberta Duarte, Rodrigo Nemmen, João Paulo Navarro.
Mais informações: e-mail roberta.pereira@usp.br, com Roberta Duarte Pereira
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A reprodução de matérias e fotografias é livre mediante a citação do Jornal da USP e do autor. No caso dos arquivos de áudio, deverão constar dos créditos a Rádio USP e, em sendo explicitados, os autores. Para uso de arquivos de vídeo, esses créditos deverão mencionar a TV USP e, caso estejam explicitados, os autores. Fotos devem ser creditadas como USP Imagens e o nome do fotógrafo.
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