Machine learning soluciona equações complexas em design de fármacos
Contexto da pesquisa
A aplicação de machine learning (aprendizado de máquina) tem revolucionado a forma como os cientistas abordam problemas complexos. Pesquisadores da Texas A&M University estão explorando como a inteligência artificial (AI) pode acelerar a solução de equações científicas, como a famosa equação de Schrodinger, com potencial para impactar áreas como descoberta de medicamentos e design de materiais.
Método proposto
O estudo liderado pelo professor Dr. Shuiwang Ji foca na utilização de redes neurais profundas, uma abordagem comum em machine learning. Estas redes são eficientes para modelar interações complexas em sistemas científicos que envolvem múltiplas partículas.
Para validar os métodos propostos, a equipe utilizou diversos datasets e benchmarks conhecidos na comunidade de aprendizado de máquina, permitindo comparação em escala e precisão com abordagens tradicionais.
Resultados e impacto
Os resultados indicam que a utilização de AI permite resolver equações diferenciais complexas, cujo grau de dificuldade cresce exponencialmente com o número de partículas. “Estamos usando AI para acelerar nossa compreensão da ciência e desenvolver melhores sistemas de engenharia” (
“We are using AI to accelerate our understanding of science and design better engineering systems.”
— Dr. Shuiwang Ji, Professor, Texas A&M University
). Ao aplicar estas soluções, a equipe celebrou um avanço em eficiência e acurácia, reduzindo significativamente o tempo necessário para resolver problemas antes considerados intratáveis.
Os próximos passos incluem a exploração de aplicações práticas em áreas emergentes, ampliando o impacto da pesquisa como um todo. Com o aumento do uso de AI em ciências, vislumbra-se um futuro onde descobertas científicas e projetos de engenharia sejam drasticamente otimizados.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
