Pesquisadores detalham como a IA pode ajudar a criar modelos científicos

Jakob Macke, Daniel Gedon e Stefan Wahl, pesquisadores do ELLIS Institute Tübingen e da Universidade de Tübingen, publicaram um artigo convidado sobre como a IA começa a mudar a construção e a interpretação de modelos científicos. Eles apresentam métodos usados em áreas como neurociência, cosmologia, biologia estrutural e geofísica.

Um deles é a inferência baseada em simulação: o método testa repetidamente combinações de parâmetros, registra os resultados e treina uma rede neural para estimar quais combinações poderiam gerar os dados observados. Segundo os autores, depois da etapa de simulações, a rede pode analisar novos dados em segundos. O método também ajuda a identificar parâmetros pouco definidos e questões que podem exigir novos experimentos.

Os pesquisadores descrevem ainda sistemas com modelos de linguagem que propõem equações, comparam os resultados com dados e revisam as propostas. Em vez de escolher uma única explicação, a abordagem pode reunir modelos plausíveis e apontar características em comum ou divergências entre eles.

A ressalva é que esses sistemas foram testados sobretudo na redescoberta de modelos já conhecidos. Os autores dizem que ainda há poucas evidências de que funcionem em problemas científicos sem resposta conhecida.