GALÁXIAS! ROBÔS! AQUELA GPU DOS SONHOS!
Tudo isso parece a junção perfeita para mais um videogame de sucesso, mas saiba que essa é a receita também para fazer astronomia de ponta! Prepare sua placa de vídeo e chame seu robozinho para mais essa #AstroThreadBR
O conceito de robôs fazendo nosso trabalho soa utópica, diversas obras já exploraram o tema de variadas formas. Apocalipses e exterminadores do futuro à parte, um robô é muito mais produtivo do que um humano, ele não tem que dormir e não procrastina…
Imagine um trabalhador capaz de produzir milhares de vezes mais rápido, melhor, durante mais tempo e que não exige vínculo trabalhista, é o sonho de todo patrão. Com certeza vale o investimento em criá-lo (e torcer para que nunca se rebele).
Criar algo assim ainda está bem longe, mas a gente já tem alguns métodos capazes de fazer nossos computadores “aprenderem” a fazer certas tarefas. Possivelmente o mais famoso chama-se “machine learning” (aprendizado de máquina no bom e velho português).
A ideia aqui é simples, tenho uma tarefa e ensino meu computador a fazê-la com exemplos. Parece bem escolinha, não? Vamos a um exemplo nos próximos tweet.
Suponha que você tem milhões de fotos, o problema é que aquele crush lixo do passado está em várias delas. Você quer deletar as fotos que tem a criatura horrenda. Mas ir de uma em uma vai dar um trabalho enorme… Você pode passar essa tarefa para o computador, mas como?
Bem… O procedimento é simples, você vai ensinar o computador a reconhecer a cara do ex-crush. Vai dar para ele várias fotos do indivíduo e mandar ele varrer todas as fotos que você tirou procurando pelo infeliz. Se achar o ser na foto, manda a foto para o inferno.
O computador vai aprender a reconhecer e irá procurar a face (in)desejada e separá-la automaticamente. Lembre que cada foto tem um ângulo diferente, ele vai ter de aprender a lidar com isso.
Simples né? O problema é programar direitinho a máquina para fazer isso. Para tal intento é necessário ter bons conhecimentos de programação.
Colocar isso para funcionar não é tão fácil de ser feito e seu computador tem que ser razoavelmente bom para funcionar bem.
Para esse tipo de processo é recomendado usar placas de vídeo (GPU) bem parrudas (não obrigatório). AIs exigem uma boa capacidade de fazer contas simples e de forma rápida. Aquela GPU de última geração que seu primo usa para jogar minecraft conseguiria fazer boa parte do trabalho
Vamos lá, tivemos um exemplo bem egoísta de uso de AI para as fotos do crush lixo, mas e se em vez de crush tivéssemos galáxias ou estrelas?
Diferenciar esse objetos em tipos ajudaria, e muito, quem trabalha com isso. Além delas nunca nos decepcionarem...
Técnicas como machine learning são uma mão na roda se você tem que lidar com milhões e milhões de estrelas/galáxias. Não dá tempo de um humano olhar uma por uma, mas a máquina consegue. Ela é feita para isso e tem velocidade suficiente para tal.
PLENO 2018 E JÁ DÁ PARA A GENTE JUNTAR ROBÔS COM ASTRONOMIA. E AINDA USAR A PLACA DE VÍDEO PARA JOGAR NO FIM DE SEMANA! PESSOAL O FUTURO JÁ É AGORA! CADÊ MEU R2D2???
Euforia à parte, a implementação dessa nova tecnologia ainda está começando na comunidade astronômica. A cada dia somos capazes de fazer mais e mais fotos, cada vez mais rápido, mas não temos tempo de analisar todas. A saída é realmente investir nas máquinas.
“Mas a única aplicação para as máquinas seria fazer análise dos dados dos telescópios (das "fotos")?” - Claro que não, meu caro Watson.
A gente pode ensinar muito mais coisas para os nossos bichinhos, digo, computadores.
Eles podem aprender a fazer contas difíceis também.
Daquelas de páginas do caderno, com símbolos que só loucos entendem. Na verdade, eles podem pegar essas contas e achar um jeito mais fácil de resolvê-las.
Para isso eles podem usar métodos de outras técnicas de AI, por exemplo uma chamada “deep learning” (traduzido como aprendizagem profunda, péssimo nome…). Pode-se dizer que é um método livremente inspirado em cérebros de verdade. Loucura, né?
Isso ajudaria, e muito, a vida dos caras que fazem astrofísica teórica.
Eles fazem um monte de conta, simulações, etc. A vantagem de treinar uma máquina para isso é o ganho de tempo, se sua conta sai mais rápido, sobra mais tempo para outras coisas (como vida social por exemplo).
Em particular essa última parte é algo supernovo, existem aplicações em várias áreas, mas em astronomia/física ainda está bem cru. Espero que em alguns anos tenhamos algumas boas novidades!
Aqui é onde programadores e astrônomos tem de conversar, eles sabem fazer essas coisas e nós temos os problemas na quais eles podem testar os limites de suas ferramentas. Todos ganham nesse intercâmbio.
Como eu já disse em outra thread, é um ótimo momento para ser astrônomo tem muita coisa para sair sejam novos telescópios ou mesmo novos métodos para fazer astronomia. Sintam-se todos convidados a entrar nesse barco! :)
Se quiserem mais threads, mais curiosidades, temos também nosso robozinho: o @AstroBotBR espalhando astronomia na TL. Sigam a criança.
PS: Não, ele não é uma AI ou algo tão avançado.
PS2: Não sei se eu defini, mas AI = inteligência artificial
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