Todas as leis da física podem ser expressas matematicamente como conexões entre variáveis de estado. Este conjunto de variáveis fornece uma descrição completa e não redundante do sistema em questão. O processo real de detecção das variáveis de estado ocultas desafiou a automação, apesar do poder de processamento e da disponibilidade da inteligência artificial.
A maioria dos métodos baseados em dados para modelar fenómenos físicos ainda se baseiam no pressuposto de que as variáveis de estado relevantes já são conhecidas. Uma questão antiga é se ele pode identificar variáveis de estado apenas a partir de dados observacionais de alta dimensão.
Cientistas da Columbia Engineering propuseram um princípio para determinar quantas variáveis de estado um sistema observado provavelmente terá e quais poderiam ser essas variáveis. Eles projetaram um novo programa de IA para observar fenômenos físicos através de uma câmera de vídeo e então tentar procurar um conjunto mínimo de variáveis fundamentais que descrevam completamente a dinâmica observada.
Hod Lipson, diretor do Creative Machines Lab do Departamento de Engenharia Mecânica, disse: “Achamos que essa resposta estava próxima o suficiente. Especialmente porque tudo o que a IA tinha acesso eram imagens de vídeo brutas, sem qualquer conhecimento de física ou geometria. Mas queríamos conhecer as variáveis, não apenas o seu número.”
Os cientistas então visualizaram as variáveis reais que o programa identificou. Como o programa não consegue expressar as variáveis em nenhuma linguagem intuitiva que seja acessível aos humanos, extrair as próprias variáveis foi um desafio. Após uma investigação considerável, descobriu-se que duas das variáveis selecionadas pelo computador correspondiam aos ângulos dos braços, mas as outras duas ainda são desconhecidas.
Boyuan Chen Ph.D. '22, um professor assistente da Duke University, disse: “Tentamos correlacionar as outras variáveis com tudo e qualquer coisa que pudéssemos imaginar: velocidades angulares e lineares, energia cinética e potencial e combinações de quantidades conhecidas. Mas nada parecia combinar perfeitamente. Estávamos confiantes de que a IA havia encontrado um bom conjunto de quatro variáveis, uma vez que estava fazendo boas previsões, mas ainda não entendemos a linguagem matemática que ela fala.”
Eles, portanto, validaram vários outros sistemas físicos com soluções conhecidas. Eles alimentaram vídeos de sistemas para os quais não sabiam a resposta explícita. Os primeiros vídeos apresentavam uma “dançarina do ar” ondulando em frente a uma loja local de carros usados. Após algumas horas de análise, o programa retornou 8 variáveis. Um vídeo de uma lâmpada Lava também produziu 8 oito variáveis. Eles então alimentaram um videoclipe de chamas de uma lareira de férias e o programa retornou 24 variáveis.
Lipson disse: “Sempre me perguntei se algum dia conhecêssemos uma raça alienígena inteligente, eles teriam descoberto as mesmas leis da física que nós, ou poderiam descrever o universo de forma diferente?”
“Talvez alguns fenômenos pareçam enigmaticamente complexos porque estamos tentando entendê-los usando o conjunto errado de variáveis. Nos experimentos, o número de variáveis era o mesmo cada vez que a IA era reiniciada, mas as variáveis específicas eram diferentes. Então sim, existem maneiras alternativas de descrever o universo, e é bem possível que nossas escolhas não sejam perfeitas.”
Este tipo de IA pode ajudar os cientistas a desvendar fenómenos complexos para os quais a compreensão teórica não acompanha o dilúvio de dados – áreas que vão da biologia à cosmologia.
Kuang Huang Ph.D. '22, que foi coautor do artigo, dito, “Embora tenhamos usado dados de vídeo neste trabalho, qualquer fonte de dados de matriz poderia ser usada – matrizes de radar ou matrizes de DNA, por exemplo.”
Lipson argumenta que “Os cientistas podem estar interpretando mal ou não conseguindo compreender muitos fenômenos simplesmente porque não têm um bom conjunto de variáveis para descrevê-los.”
“Durante milênios, as pessoas sabiam sobre objetos que se moviam rápida ou lentamente, mas foi somente quando a noção de velocidade e aceleração foi formalmente quantificada que Newton pôde descobrir sua famosa lei do movimento F = MA.”
“As variáveis que descrevem a temperatura e a pressão precisavam ser identificadas antes que as leis da termodinâmica pudessem ser formalizadas, e assim por diante, para todos os cantos do mundo científico. As variáveis são precursoras de qualquer teoria.”
Jornal de referência:
- Chen, B., Huang, K., Raghupathi, S. et al. Descoberta automatizada de variáveis fundamentais ocultas em dados experimentais. Ciência da Computação Nacional 2, 433-442 (2022). DOI: 10.1038/s43588-022-00281-6
