Inteligência artificial resolve problema-chave da matemática

By 12 de novembro de 2020 Releases No Comments

Pesquisadores do Instituto de Tecnologia da Califórnia apresentaram uma nova técnica de deep learning que é mais precisa na solução de equações diferenciais parciais. O método também é mais abrangente e ágil, podendo solucionar diversas equações 1000 vezes mais rápido do que através de fórmulas matemáticas.

Se, de alguma maneira, os pesquisadores conseguissem resolver mais rapidamente as equações, grandes avanços seriam possíveis no campo da ciência e engenharia. Segundo o estudo, a nova técnica apresentada pelos pesquisadores da Caltech reduz a necessidade de supercomputadores e aumenta a velocidade do processo, diminuindo custos e tempo de pesquisas.

Como funciona?

Primeiro, é necessário ver como uma rede neural de uma inteligência artificial funciona. A rede neural funciona de maneira semelhante a área cognitiva do cérebro a fim de interpretar e interligar dados. Essas funções, ou séries de operações matemáticas, são os cálculos que permitem que a rede em treinamento transforme os dados de entrada (inputs) em dados de saída (outputs).

O principal ponto do estudo é que uma rede neural artificial é treinada para realizar as funções de aproximação entre inputs e outputs definidos no espaço tridimensional, x,y e z. Porém, os pesquisadores da Caltech decidiram definir os inputs e outputs na transformada de Fourier, que é um tipo especial de gráfico para planejar frequências de ondas.

Tudo isso aumenta a precisão e eficiência. De acordo com a pesquisa, a técnica obteve uma taxa de erro 30% menor em comparação a outros métodos deep learning. Métodos deep learning anteriores precisavam ser treinados separadamente para cada tipo de input, enquanto o novo só precisa ser treinado uma vez para conseguir lidar com inputs semelhantes.

Embora a pesquisa não tenha se estendido para outros exemplos, a técnica também deve conseguir lidar com todos os compostos da terra quando se está resolvendo EDPs relacionadas a atividades sísmicas, ou a qualquer tipo de material quando se está resolvendo EDPs relacionadas a condutividade térmica.

Fonte:

Olhar Digital;

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