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IA treinada em milhões de artigos antigos revela descobertas científicas
IA treinada em milhões de artigos antigos revela descobertas científicas
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IA treinada em milhões de artigos antigos revela descobertas científicas

Algoritmo foi desenvolvido para analisar documentos científicos e captar conexões que passaram despercebidas pelos seres humanos

Da Redação

11/07/2019 às 9h26

Foto: Shutterstock

Legenda:

Pesquisadores do Lawrence Berkeley National Laboratory utilizaram aprendizado de máquina para fazer descobertas científicas a partir de milhões de artigos científicos antigos. Segundo informações divulgadas na revista Nature, o algoritmo foi capaz de revelar conhecimentos completamente novos.

Chamado de Word2Vec, o algoritmo foi desenvolvido para analisar documentos científicos e captar conexões que passaram despercebidas pelos seres humanos. Como resultado, a máquina realizou previsões sobre possíveis materiais termoelétricos, que convertem calor em energia e são usados em diversas aplicações de aquecimento e resfriamento.

Apesar de não saber a definição de termoelétrica e não ter recebido treinamentos no assunto, o algoritmo foi capaz de sugerir candidatos para futuros materiais, alguns dos quais podem ser melhores do que os usados atualmente. Segundo Anubhav Jain, um dos pesquisadores envolvidos no projeto, o Word2Vec pode ler qualquer artigo sobre ciência dos materiais e fazer conexões que nenhum cientista conseguiria alcançar. "Às vezes faz o que um pesquisador faria; outras vezes faz essas associações interdisciplinares”, disse Jain.

Para treinar o algoritmo, os pesquisadores analisaram a linguagem de 3,3 milhões de resumos relacionados à ciência dos materiais, finalizando o vocabulário com cerca de 500 mil palavras. A partir disso, o aprendizado de máquina foi utilizado para estabelecer as relações entre essas palavras, tornando-se capaz de entender conceitos como a tabela periódica e a estrutura das moléculas.

Descobertas científicas

Outro passo do projeto foi testar o algoritmo em documentos antigos para verificar se ele seria capaz de prever descobertas científicas antes que elas acontecessem. No experimento, os estudiosos utilizaram apenas artigos publicados antes de 2009. Como resultado, o Word2Vec foi capaz de antever alguns dos melhores materiais termoelétricos modernos quatro anos antes de serem descobertos.

A nova aplicação de aprendizado de máquina vai além da ciência dos materiais. Como o algoritmo não é treinado em um conjunto de dados específico, os pesquisadores podem aplicá-lo a outras disciplinas. “Você poderia usar isso para coisas como pesquisa médica ou descoberta de medicações. A informação está lá fora. Nós apenas não fizemos essas conexões ainda porque as pessoas não conseguem ler todos os artigos”, explicou Vahe Tshitoyan, o principal autor do estudo.

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