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Roberta Duarte

@import_robs

30 Mar

Mais notícias sobre buracos negros saíram na Nature Astronomy:

Encontraram evidência de um buraco negro intermediário de 55 mil massas solares. E talvez primordial!

E isso é MEGA importante pra física de buracos negros, chega mais. 👇

Buracos negros vem em dois tipos geralmente: os estelares e os supermassivos.

Nós sabemos como os estelares nascem (na morte de estrelas), mas não sabemos como os supermassivos chegaram ao tamanho que eles chegaram e nem como nasceram.

Para isso, falta algo que ligue os estelares aos supermassivos que chamam buracos negros intermediários.

Eles representam os buracos negros que estão entre a massa dos estelares até a massa dos supermassivos.

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Roberta Duarte

@import_robs

29 Mar

E a inteligência artificial que aprendeu a jogar jogos do Atari assistindo vídeos do Youtube?!

A IA basicamente 'assistiu' vídeos de gameplays, ou seja, de pessoas jogando Atari e aprendeu a jogar.

E ela não só aprendeu, como virou mais expert que o humano.

#AIThreadBR

Isso não é nem novo, uma IA que aprendeu a jogar sozinha já é bem antiga.

Mas é a primeira vez que ela aprende a jogar assistindo *vídeos do Youtube*.

Ou seja, ela não tinha acesso nem aos controles que o humano estava apertando, nem aos scores, só os pixels do vídeo.

Eles usaram um esquema de aprendizado por reforço, num esquema de recompensa e punição, que é similar a ensinar um cachorro a sentar:

Se o cachorro senta, você dá um petisco
Caso contrário, você não dá petisco

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Roberta Duarte

@import_robs

27 Mar

Uma inteligência artificial, que levou nome de SciNet, ensinou Física para si mesma 🤩

Basicamente, ela usou observações e começou a fazer experimentos e predições.

No final, ela encontrou as equações que regem o Sistema Solar e que os planetas orbitam o Sol

#AIThreadBR

Basicamente, eles alimentaram posições de planetas e do Sol para um algoritmo composto por duas redes neurais.

Uma rede neural seria a observadora: ela vê as observações e aprende com elas.

A outra seria a cientista: ela recebe o que a primeira aprendeu e faz predições.

As predições seriam possíveis equações que explicaria o Sistema Solar.

Ela previa uma equação, testava ela em dados "novos" e calculava o erro.

Assim, a SciNet foi treinada.

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Roberta Duarte

@import_robs

22 Jan

Imagina uma IA que consegue imaginar imagens a partir de um texto?

Você fala algo bizarro tipo "Pikachu em um tutu de bailarina levando um cachorro pra passear", a IA vai lá e cria o desenho pra você.

Louco, né? Bom ela existe e se chama DALL-E.

#AIThreadBR 👇

A DALL-E foi publicada esse mês pela OpenAI. Você deve conhecer a OpenAI como aquela empresa que criou a GPT-3 - um dos modelos - ou O modelo - de inteligência artificial mais poderosos até hoje.

O modelo tem 175 bilhões de parâmetros, dando um exemplo:

Se você fizer analogia entre parâmetros de uma rede e sinapses que o cérebro realiza: o GPT-3 supera o número de sinapses feita por neurônios de ratos (~100 bilhões).

O seu antecessor, GPT-2, tem 1.5 bilhões de parâmetros.

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Roberta Duarte

@import_robs

22 Dec 20

E não é que AI resolve mais uma vez um grande desafio da Ciência?

Um modelo de inteligência artificial conseguiu resolver a equação de Schrödinger, um dos grandes desafios da Química e da Física.

Chega mais na #AIThreadBR

👇

Provavelmente você já ouviu o nome Schrödinger ao ouvir sobre o gato vivo e morto dele. Mesma pessoa.

Mas o que é a equação de Schrödinger?

Ela é essa equaçãozinha simpática aqui (e minha equação favorita na Física)

Ela pode nos dar muita informação sobre como elétrons se comportam via um objeto chamado FUNÇÃO DE ONDA (Ѱ).

Essa função de onda nos diz qual é o comportamento de um elétron.

E ela poderia nos ajudar a obter informações das propriedades químicas e físicas das moléculas.

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Roberta Duarte

@import_robs

1 Dec 20

Uma inteligência artificial encontrou a solução para um dos maiores problemas da Ciência.

"Isso vai mudar a Medicina. Vai mudar a pesquisa. Vai mudar a bioengenharia. Vai mudar tudo" - Andrei Lupas, biólogo do Max Planck Institude.

Chega na #AIThreadBR 👇

Proteínas são essenciais pra vida e para as funções que mantém a vida. Entendê-las então é um passo para entender a vida como ela é. E o que a proteína faz e a função que exerce depende da estrutura em 3D dela.

👇

Mas entender a estrutura 3D é um grande problema. Em geral, se tem a sequência de aminoácidos em 1D e essa sequẽncia pode se dobrar tendo então a forma dela em 3D que vai determinar a função que ela vai exercer.

👇

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