Um modelo de IA baseado em gráficos revela o futuro da inovação | Notícias do MIT

Imagine usar inteligência artificial para comparar duas criações aparentemente não relacionadas – tecido biológico e “Sinfonia No. 9” de Beethoven. À primeira vista, um sistema vivo e uma musicalidade profissional podem parecer incompatíveis. No entanto, uma nova abordagem de IA desenvolvida por Markus J. Buehler, professor de engenharia da McAfee e professor de engenharia civil e ambiental e de engenharia mecânica no MIT, preenche essa lacuna, revelando padrões compartilhados de complexidade e ordem.

“Ao combinar IA generativa com ferramentas computacionais baseadas em gráficos, esta abordagem revela ideias, conceitos e designs inteiramente novos que antes eram impensáveis. Podemos acelerar a descoberta científica ensinando IA generativa a fazer novas previsões sobre ideias, conceitos e designs nunca antes vistos”, disse Buehler.

Pesquisa de acesso aberto, publicada recentemente em Aprendizado de Máquina: Ciência e Tecnologiamostra uma abordagem avançada de IA que combina extração de informações geradas, representação baseada em gráficos e raciocínio gráfico inteligente multimodal.

O trabalho utiliza gráficos desenvolvidos usando métodos inspirados na teoria das categorias como meio principal de ensinar um modelo para compreender as relações simbólicas na ciência. A teoria das categorias, o ramo da matemática que lida com estruturas abstratas e as relações entre elas, fornece uma estrutura para a compreensão e integração de diversos sistemas, concentrando-se nos objetos e nas suas interações, em vez de no seu conteúdo específico. Na teoria das categorias, os sistemas são vistos em termos de objetos (que podem ser qualquer coisa, desde números até entidades abstratas, como estruturas ou processos) e morfismos (setas ou funções que definem as relações entre esses objetos). Usando essa abordagem, Buehler foi capaz de ensinar o modelo de IA a considerar sistematicamente conceitos e comportamentos científicos complexos. As relações simbólicas apresentadas pelos morfismos deixam claro que a IA não apenas traça analogias, mas também se envolve num pensamento profundo que mapeia estruturas abstratas em diferentes domínios.

Buehler usou esse novo método para analisar uma coleção de 1.000 artigos científicos sobre organismos e os transformou em um mapa de informações na forma de gráfico. O gráfico revelou como diferentes informações estavam conectadas e foi capaz de encontrar grupos de ideias relacionadas e pontos-chave que ligavam muitos conceitos.

“O que é realmente interessante é que o gráfico segue uma natureza altamente conectada e sem escala, e pode ser efetivamente usado no pensamento gráfico”, disse Buehler. “Em outras palavras, ensinamos programas de IA a pensar em dados baseados em gráficos para ajudá-los a construir melhores modelos de representação do mundo e a desenvolver a capacidade de pensar e testar o potencial de novas ideias.”

Os investigadores podem utilizar esta estrutura para responder a questões complexas, encontrar lacunas no conhecimento atual, propor novos designs para materiais e prever como os materiais poderão comportar-se e ligar conceitos que nunca foram ligados antes.

O modelo de IA encontrou semelhanças inesperadas entre os seres vivos e a “Sinfonia No. 9”, sugerindo que ambos seguem padrões de complexidade. “Semelhante à forma como as células de um organismo trabalham juntas de maneiras complexas, mas organizadas, para realizar uma tarefa, a 9ª sinfonia de Beethoven organiza notas musicais e temas para criar uma experiência musical complexa, mas coerente”, disse Buehler.

Em um experimento, um modelo de IA baseado em gráficos recomendou a criação de um novo material biológico inspirado nos padrões abstratos encontrados na pintura “Composição VII” de Wassily Kandinsky. AI propôs um novo material compósito baseado em micélio. “O resultado deste material inclui um conjunto de novos conceitos que incluem o equilíbrio entre caos e ordem, propriedades ajustáveis, porosidade, resistência mecânica e atividade química com padrões complexos”, observa Buehler. Inspirando-se na arte abstrata, a IA criou algo que equilibra poder e desempenho, ao mesmo tempo que é flexível e capaz de desempenhar diferentes funções. A aplicação poderá levar ao desenvolvimento de novos materiais de construção sustentáveis, alternativas biodegradáveis ​​ao plástico, tecnologia vestível e dispositivos biomédicos.

Com este modelo avançado de IA, os cientistas podem obter conhecimentos sobre música, arte e tecnologia para analisar dados destes campos e identificar padrões ocultos que podem desencadear um mundo de novas possibilidades para a criação de materiais, investigação e até música ou artes visuais.

“A IA generativa baseada em gráficos alcança um nível muito mais alto de inovação, exploração de capacidades e detalhes técnicos do que os métodos convencionais, e estabelece uma estrutura útil para inovação ao descobrir conexões ocultas”, disse Buehler. “Esta investigação não só contribui para o campo dos materiais e máquinas de construção bio-inspirados, mas também prepara o terreno para o futuro, onde a investigação interdisciplinar fornecida pela IA e pelos gráficos de conhecimento pode tornar-se uma ferramenta para a investigação científica e filosófica à medida que olhamos para outros trabalho futuro.”