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Nova rede neural pode resolver o problema dos três corpos 100 milhões de vezes mais rápido

O problema dos três corpos, um dos cálculos mais notoriamente complexos da física, pode ter correspondido à inteligência artificial: uma nova rede neural promete encontrar soluções até 100 milhões de vezes mais rápidas que as técnicas existentes.

O problema dos três corpos envolve o cálculo do movimento de três corpos em interação gravitacional - como a Terra, a Lua e o Sol, por exemplo -, dadas suas posições e velocidades iniciais.

Pode parecer simples a princípio, mas o movimento caótico que se seguiu derrubou matemáticos e físicos por centenas de anos, na medida em que todos, exceto os humanos mais dedicados, tentaram evitar pensar o máximo possível.

É por isso que os cronômetros marinhos se tornaram mais populares para calcular as posições no mar, em vez de usar a Lua e as estrelas.

Hoje, o problema dos três corpos é uma parte importante para descobrir como buracos negros binários podem interagir com buracos negros únicos e, a partir daí, como alguns dos objetos mais fundamentais do Universo interagem entre si.

A rede neural produzida por pesquisadores da Universidade de Edimburgo e da Universidade de Cambridge, no Reino Unido, da Universidade de Aveiro em Portugal e da Universidade de Leiden, na Holanda.

A equipe desenvolveu uma rede neural artificial profunda (RNA), treinada em um banco de dados dos problemas existentes em três corpos, além de uma seleção de soluções que já foram minuciosamente trabalhadas. A RNA mostrou-se promissora em obter respostas precisas muito mais rapidamente do que hoje.

"Uma RNA treinada pode substituir os solucionadores numéricos existentes, permitindo simulações rápidas e escalonáveis de sistemas de muitos corpos para lançar luz sobre fenômenos pendentes, como a formação de sistemas de buracos negros binários ou a origem do colapso do núcleo em densos aglomerados de estrelas", escreve os pesquisadores em seu trabalho.

Os pesquisadores simplificaram o processo para incluir apenas três partículas de massa igual em um plano, todas começando com velocidade zero e, em seguida, executaram um solucionador de problemas de três corpos chamado Brutus 10.000 vezes (9.900 para treinamento e 100 para validação).

Com base nesse treinamento, a RNA recebeu 5.000 novos cenários para trabalhar, com os resultados comparados com as previsões do próprio Brutus. A rede neural combinava com os resultados que Brutus apresentou em um grau impressionante.

Vários tipos de redes neurais - baseadas no processamento e na pesagem de decisões que ocorrem no cérebro humano - já foram usados anteriormente para produzir death metal, gerar rostos falsos e enfrentar alguns dos maiores problemas da física.

Eles nos fornecem uma maneira de criar atalhos computacionais, mas inteligentes - obtendo rotas mais rápidas para respostas e ainda obtendo o resultado final certo.

Neste novo estudo, há algumas limitações a serem discutidas: o trabalho ainda precisa ser revisado por outros cientistas e simplifica as suposições sobre os cenários de três corpos, o que significa que é mais uma prova de conceito no momento.

O que mostra é que as redes neurais treinadas podem trabalhar com o Brutus e sistemas similares, entrando em cena quando os cálculos de três corpos se tornam muito complexos para os nossos modelos atuais.

"Por fim, imaginamos que essa rede possa ser treinada em problemas caóticos mais ricos, como o problema dos 4 e 5 corpos, reduzindo ainda mais a carga computacional", concluem os pesquisadores em seu artigo.