Princípios importantes
- Os pesquisadores estão usando a IA para avançar na pesquisa de fusão.
- Uma empresa está usando a IA do Google para controlar seus experimentos de fusão.
- A IA também está impulsionando avanços na medicina, incluindo a detecção de câncer.
A energia de fusão prática pode estar se aproximando da realidade graças aos avanços na inteligência artificial (IA), dizem os especialistas.
Uma empresa dos EUA afirma que está acelerando o caminho para a energia de fusão usando aprendizado de máquina. A TAE Technologies reduziu as tarefas de computação que antes levavam meses para apenas algumas horas usando IA. É uma das muitas empresas que usam IA para ajudar na pesquisa.
"O que ainda não sabemos sobre a fusão - por exemplo, como alcançar e manter condições estáveis de fusão - está escondido nos dados ", Diogo Ferreira, professor de Sistemas de Informação da Universidade de Lisboa em Portugal, que estuda a aplicação da IA na pesquisa de fusão disse à Lifewire em uma entrevista por e-mail.
"Lembre-se de que uma máquina de fusão é um experimento científico complexo, mas uma coisa é certa: todas essas máquinas têm dezenas, senão centenas de sistemas de diagnóstico ligados a ela", acrescentou. "Isso significa que um único experimento, que dura apenas alguns segundos, pode gerar uma quantidade de dados da ordem de 10 a 100 gigabytes."
Star Power
A fusão prática é uma forma de geração de energia que cria eletricidade usando o calor das reações de fusão nuclear. É o mesmo tipo de reação que alimenta as estrelas.
Após décadas de progresso lento, a pesquisa sobre fusão está esquentando. Os cientistas anunciaram recentemente que geraram o maior pulso de energia sustentado já criado pela fusão de átomos, mais do que dobrando seu próprio recorde de experimentos realizados em 1997.
TAE Systems espera que a IA possa ajudar a romper as barreiras técnicas. A empresa usa um cilindro de fusão de 100 pés de comprimento, chamado Norman, para experimentos. A IA do Google está sendo usada para filtrar as enormes quantidades de dados gerados durante a pesquisa.
"Com nossa assistência usando otimização de máquina e ciência de dados, a TAE alcançou seus principais objetivos para Norman, o que nos aproxima da meta de fusão de equilíbrio", escreveu Ted B altz, engenheiro de software sênior da equipe de pesquisa do Google. no site da empresa. "A máquina mantém um plasma estável em 30 milhões Kelvin por 30 milissegundos, que é a extensão da energia disponível para seus sistemas. Eles concluíram um projeto para uma máquina ainda mais poderosa, que eles esperam demonstrar as condições necessárias para a fusão de equilíbrio antes o final da década."
Aprendizado de máquina é necessário para analisar experimentos para descobrir as tendências que governam o comportamento dos plasmas de fusão, disse Ferreira. E os pesquisadores precisam de abordagens sofisticadas para experimentar o controle além dos alarmes e acionadores codificados que eles empregam atualmente.
"Atualmente, usamos sistemas de controle primitivos que freiam ao primeiro sinal de problema", disse Ferreira. "Precisamos de técnicas de IA para nos conduzir com segurança pelos meandros de operar uma máquina de fusão de forma confiável para gerar uma saída de energia líquida."
AI ao resgate
A pesquisa médica é outra área em que a IA está sendo usada. A IA é um complemento útil ao trabalho de cientistas humanos porque máquinas e humanos são bons em diferentes tarefas necessárias em pesquisa, disse Sungwon Lim, CEO da Imprimed Inc., uma ferramenta de detecção preditiva de câncer baseada em IA, à Lifewire por e-mail.
"Onde os humanos são capazes de apresentar soluções e inovações criativas, as máquinas podem analisar grandes quantidades de dados com rapidez e precisão", disse ele. "A IA também pode fazer os tipos de tarefas tediosas e repetitivas que podem fazer com que os pesquisadores humanos se cansem e cometam erros. Isso torna a IA uma ferramenta ideal para pesquisas em que padrões devem ser encontrados rapidamente em conjuntos de dados muito grandes."
Um estudo recente de pesquisadores da Universidade de Illinois publicado no Journal of Critical Reviews in Oncology mostrou que o aprendizado de máquina atualmente rivaliza e, em alguns casos, supera, médicos treinados em diagnóstico e previsão de resultados em câncer de bexiga.
"O papel crítico da IA no diagnóstico precoce do câncer não pode ser exagerado porque todos os anos milhões de casos de câncer não são diagnosticados até os estágios finais da doença, onde as opções terapêuticas se tornam extremamente limitadas ou inexistentes ", Soheila Borhani, uma do autor do artigo disse à Lifewire em um e-mail.
