Nobel de Física: 4 áreas impulsionadas pelos estudos dos pioneiros da inteligência artificial
Pesquisadores laureados abriram caminho para o desenvolvimento de tecnologias que fazem parte do nosso cotidiano, da saúde à segurança, passando pelo entretenimento
O Nobel de Física de 2024 foi concedido aos pesquisadores John Hopfield e Geoffrey Hinton, responsáveis por pesquisas que impulsionaram um novo campo de estudo chamado aprendizado de máquina (machine learning). Essas pesquisas abriram caminho para o desenvolvimento de tecnologias que fazem parte do cotidiano, como:
- diagnóstico médico por exames de imagem;
- detecção de fraudes bancárias;
- reconhecimento facial;
- seleção de músicas sugeridas no streaming.
Em vez de programar o computador para seguir uma lista de instruções pré-determinadas, o aprendizado de máquina permite, como o nome sugere, que as máquinas "aprendam" por conta própria. Na verdade, elas analisam grandes quantidades de dados, identificando padrões, e, a partir disso, conseguem tomar decisões diante de situações novas. Isso só é possível, claro, porque os computadores atuais são capazes de processar quantidades cada vez maiores de informação.
Na segurança, a tecnologia já é usada no reconhecimento facial. O sistema é alimentado com imagens de foragidos e consegue identificar um rosto na multidão a partir de determinados padrões faciais.
No caso dos streamings de música, o sistema passa a reconhecer padrões similares nas músicas que o usuário costuma escutar e, a partir daí, sugerir novas canções. O mesmo acontece nos streamings de filmes e séries.
"O prêmio Nobel de Física para aprendizado de máquina passa uma forte mensagem para a comunidade científica, visto que a maneira que fazemos Física e Ciência em geral está mudando", afirmou James de Almeida, professor e pesquisador da Ilum Escola de Ciência, no Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM). "As novas descobertas estão cada vez mais direcionadas para aprendizado de máquina, onde vastas quantidades de informação podem ser analisadas e padrões encontrados. É a ferramenta para o futuro."
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