{"id":1196,"date":"2019-01-14T18:30:58","date_gmt":"2019-01-14T18:30:58","guid":{"rendered":"http:\/\/gotodata.com.br\/site\/?p=1196"},"modified":"2019-01-14T18:30:58","modified_gmt":"2019-01-14T18:30:58","slug":"deep-learning-na-busca-pelas-origens-do-universo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gotodata.com.br\/web\/deep-learning-na-busca-pelas-origens-do-universo\/","title":{"rendered":"Deep Learning na busca pelas origens do universo"},"content":{"rendered":"

Cientistas testam machine learning<\/em> em estudo sobre o Big Bang.<\/h3>\n

\"\"<\/a>Pesquisadores comemoraram, no in\u00edcio deste ano, os resultados da aplica\u00e7\u00e3o de machine learning<\/em> na an\u00e1lise dos dados gerados pelo acelerador de part\u00edculas do Berkeley Lab, na Calif\u00f3rnia. O equipamento \u00e9 usado no estudo das intera\u00e7\u00f5es nucleares, promovendo o choque entre part\u00edculas at\u00f4micas. S\u00e3o colis\u00f5es a velocidades pr\u00f3ximas \u00e0 da luz, entre elementos bem menores que \u00e1tomos, simulando os eventos que ocorreram logo ap\u00f3s o Big Bang, h\u00e1 bilh\u00f5es de anos.<\/p>\n

Os choques geram um pequeno universo de dados e um dos desafios \u00e9 exatamente identificar quais resultados s\u00e3o relevantes e quais n\u00e3o s\u00e3o. Na Calif\u00f3rnia, as t\u00e9cnicas de machine learning<\/em> foram testadas na interpreta\u00e7\u00e3o de 18.000 imagens geradas pelo acelerador de part\u00edculas. O resultado foi uma taxa de sucesso de 95% no reconhecimento de padr\u00f5es de interesse. Um \u00edndice muito superior ao alcan\u00e7ado pelos cientistas.<\/p>\n

O pr\u00f3ximo passo \u00e9 usar os algoritmos em experimentos reais em busca das caracter\u00edsticas de uma das mais misteriosas mat\u00e9rias do universo, o plasma quark-gluon<\/em>. Formado pela quebra das part\u00edculas em sua forma mais fundamental, similar \u00e0 ocorrida nos infinitesimais segundos ap\u00f3s o Big Bang, o plasma quark-gluon<\/em> desafia os cientistas. \u201cEm f\u00edsica nuclear, o santo graal \u00e9 entender as transi\u00e7\u00f5es nestas rea\u00e7\u00f5es de alta energia\u201d, comenta o autor do estudo do Departamento de F\u00edsica Nuclear do Berkeley Lab, Long-Gang Pang.<\/p>\n

\u201cCom este tipo de Machine Learning<\/em> n\u00f3s buscamos um conjunto de padr\u00f5es capaz de identificar as equa\u00e7\u00f5es para a transi\u00e7\u00e3o de estado, e o sistema aprendeu e encontrou as mais relevantes\u201d, completou Pang. Embora a programa\u00e7\u00e3o tenha sido feita na Calif\u00f3rnia, o processamento utilizou m\u00e1quinas na Alemanha e na China, com elevado poder de processamento.<\/p>\n

As expectativas s\u00e3o elevadas devido ao m\u00e9todo usado no experimento. Os cientistas aproveitaram-se da deep learning<\/em>, um ramo do machine learning<\/em> capaz de aprender de m\u00faltiplas formas. Ainda em desenvolvimento e dependente de uma capacidade muito elevada de processamento, o deep learning<\/em> tem sido usado com sucesso no reconhecimento de padr\u00f5es e processamento de linguagem, entre outras situa\u00e7\u00f5es que envolvem um volume extraordin\u00e1rio de dados.<\/p>\n

\u00c9 a base para o que se espera da verdadeira Intelig\u00eancia Artificial e, aliado \u00e0 tamb\u00e9m incipiente computa\u00e7\u00e3o qu\u00e2ntica, as t\u00e9cnicas podem revolucionar o mundo. H\u00e1 um universo de Big Data dispon\u00edvel no mundo, \u00e0 espera de processamento. S\u00e3o informa\u00e7\u00f5es demogr\u00e1ficas, clim\u00e1ticas, econ\u00f4micas e sociais, escondendo solu\u00e7\u00f5es para problemas que afligem a todos n\u00f3s.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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