Colaboração entre Inteligência Artificial e Físicos Desvenda Segredo de Material Quântico

Pesquisadores utilizaram um modelo de aprendizado de máquina interpretável para solucionar um problema intrincado na física da matéria condensada. Um estudo recente, publicado na Physical Review Research, demonstra como a sinergia entre físicos e especialistas em inteligência artificial pode revelar propriedades magnéticas ocultas em materiais que são extraordinariamente desafiadores de simular.

Ímãs Frustrados e o Mistério dos Líquidos de Spin

A equipe de pesquisa, composta por cientistas de diversas nacionalidades, focou sua atenção em materiais denominados ímãs frustrados. Nesses materiais, as interações magnéticas competem entre si, impedindo que o sistema atinja uma única configuração ordenada. Essa particularidade os torna fundamentais para o avanço em domínios como a computação quântica e a gravidade quântica, mas impõe uma grande dificuldade na modelagem computacional, especialmente em temperaturas próximas ao zero absoluto.

A investigação aprofundou-se em uma fase magnética específica conhecida como líquido de spin. Este é um estado exótico em que os momentos magnéticos continuam a flutuar mesmo sob baixíssimas temperaturas. O enigma central era compreender a transformação desse líquido de spin quando submetido a resfriamento, particularmente em um tipo de material chamado “breathing pyrochlore” (pirocloro respirante).

Segundo o professor Nic Shannon, do Instituto de Ciência e Tecnologia de Okinawa (OIST), já existiam indícios desde 2020 de que esse tipo de líquido de spin poderia ocorrer naturalmente nessa estrutura magnética. Contudo, mesmo com simulações computacionais sofisticadas, a equipe encontrava dificuldades em identificar com clareza o estado magnético final dessa transição de fase.

A Virada com Algoritmos de Aprendizado de Máquina

A solução para o impasse surgiu da colaboração entre os físicos do OIST e pesquisadores em inteligência artificial da Universidade LMU de Munique. Eles empregaram um algoritmo de aprendizado de máquina não supervisionado, que havia sido desenvolvido com a capacidade de classificar ordens magnéticas convencionais sem a necessidade de treinamento prévio.

O professor Lode Pollet, coautor do estudo, enfatizou a natureza da abordagem: “Nossa abordagem é altamente interpretável, o que facilita a compreensão do processo de decisão do algoritmo por parte dos cientistas. Isso é essencial em áreas onde os dados são escassos”. A equipe utilizou simulações de Monte Carlo — um método computacional que emprega números aleatórios para resolver problemas complexos, especialmente em sistemas com muitas variáveis e incertezas — para modelar o comportamento do sistema à medida que a temperatura diminuía.

Os dados resultantes dessas simulações foram então processados pelo algoritmo de IA. O algoritmo demonstrou uma capacidade notável de revelar padrões que eram invisíveis aos métodos de análise tradicionais. Esses padrões recém-descobertos foram subsequentemente empregados para iniciar novas simulações em sentido reverso, ou seja, do estado final para o inicial. Essa perspectiva computacional inovadora permitiu que os pesquisadores observassem e compreendessem a transição magnética de uma maneira completamente nova.

A Sinergia Entre Humanos e Máquinas no Avanco Científico

O desfecho dessa colaboração foi a identificação de um novo estado magnético que, até então, não havia sido reconhecido. A metodologia mista, combinando o conhecimento humano com a capacidade analítica da inteligência artificial, permitiu que ambos, cientistas e algoritmo, detectassem elementos que, se abordados isoladamente, teriam passado despercebidos.

O pesquisador Ludovic Jaubert, do CNRS, na Universidade de Bordeaux, resumiu a experiência de forma eloquente: “Foi como trabalhar com um colega: nem o humano nem a IA conseguiram resolver o problema sozinhos, mas juntos conseguimos entender esse fenômeno até então enigmático”. Essa experiência bem-sucedida abre um vasto leque de possibilidades para explorar outros desafios complexos na física da matéria condensada, utilizando a colaboração entre especialistas e algoritmos de IA. Os autores do estudo sugerem que essa abordagem pode ser vital para futuros avanços em campos onde os dados são limitados e as questões científicas são altamente complexas, prometendo acelerar descobertas que antes pareciam inatingíveis.

Da redação com informações de Olhar Digital
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