Os cientistas podem levar décadas para identificar as leis físicas, declarações que explicam tudo, desde como a gravidade afeta os objetos até por que a energia não pode ser criada ou destruída. Os pesquisadores da Purdue University descobriram uma maneira de usar o aprendizado de máquina para reduzir esse tempo para apenas alguns dias. O estudo deles é uma das primeiras demonstrações do uso de aprendizado de máquina para descobrir leis físicas a partir de dados.
Os modelos de aprendizado de máquina normalmente têm dificuldade em aprender novas físicas e explicar previsões. A abordagem que os pesquisadores de Purdue desenvolveram permitiu o aprendizado de máquina para interpretar a segunda lei do movimento de Newton e a lei de Lindemann para prever a temperatura de fusão dos materiais. A abordagem ainda otimizou a lei de fusão de Lindemann para ser mais simples e precisa.
Com base nas descobertas deste estudo, a equipe desenvolveu uma ferramenta que outros pesquisadores podem usar para obter modelos de aprendizado de máquina mais simples e interpretáveis. A ferramenta está disponível online via nanoHUB.
Publicado em 19/12/2021 06h58
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