Inteligência artificial está próxima de fazer descobertas científicas
Baseado em milhões de trabalhos científicos, o sistema faz relações complexas e identifica diferentes camadas de informações
Em um futuro próximo, as descobertas científicas poderão ser feitas pela inteligência artificial. Isso se tornou viável depois que novo estudo do Processador de Linguagem Natural (NLP) aprendeu a recuperar informações da literatura científica sem um aprendizado supervisionado, extraindo informações independentemente.
Baseado em 1,5 milhão de resumos de trabalhos científicos, técnicas sofisticadas baseadas em propriedades geométricas e estatísticas de data são utilizadas para identificar nomes químicos, conceitos e estruturas. Ele faz parte de um sistema muito grande chamado machine learning que é feito para acessar, extrair e avaliar informações de dados textuais.
A ideia da tecnologia é muito clara. Vamos supor que queremos entender alguma propriedade relativa a um material específico: o primeiro passo seria buscar as informações em livros, páginas da internet e outros recursos de pesquisa. No entanto, com a NLP, todo o tempo de consumo em pesquisas e leituras pode ser drasticamente reduzido pelos seus métodos sofisticados de conectar ideias e informações textuais. Assim, programas de computadores podem identificar conceitos, relações mutuas, tópicos gerais e propriedades especificas em grandes conjuntos de dados textuais.
No que diz respeito a descobertas científicas, o machine learning classifica as palavras nos dados com base em recursos específicos como "elementos", "energia" e "aglutinantes". Por exemplo "calor" foi classificado como parte de "energia"; e "gás" foi agrupado como "elementos". Dessa maneira, isso ajuda a conectar certos compostos com tipos de magnetismo e semelhança com outros materiais sem necessidade de intervenção humana.
Este método poderia fazer relações complexas e identificar diferentes camadas de informação, praticamente impossíveis de serem realizadas por humanos. Assim, as descobertas poderiam ser feitas com bastante antecedência em comparação com o ritmo natural. Este poderia ter sido o caso da substância CsAgGa2Se4a, que foi identificada rapidamente pela inteligência artificial como termoelétrica, mas que só foi descoberta cientificamente em 2012.
A categorização desta substância ocorreu conectando o composto com palavras como "calcogênio" (material contendo elementos com calcogênio como sulfato), "optoeletrônica" (dispositivos eletrônicos que fornecem, detectam e controlam a luz) e "aplicações fotovoltaicas". Diante destes termos, a inteligência artificial percebeu que no banco de dados muitos materiais termoelétricos compartilhavam essas propriedades, o que resultou na categorização.
Isso sugere que o conhecimento latente sobre descobertas futuras está, em grande parte, incorporado em estudos antigos. Conectando os artigos científicos rapidamente, a inteligência aritifical consegue nos ajudar a navegar pela enorme quantidade de dados e informações, que continuam crescendo com a atividade humana.