A inteligência artificial pode ajudar cientistas a encontrar novas pistas sobre o funcionamento do Universo de forma mais rápida e barata. No entanto, um estudo revelou que a mesma tecnologia que acelera descobertas também pode dificultar a identificação de fenômenos inéditos quando se apoia demais no conhecimento já adquirido.

A pesquisa foi publicada no Journal of Cosmology and Astroparticle Physics (JCAP) por cientistas ligados à Universidade de Princeton e ao Flatiron Institute. O trabalho analisou o uso de uma técnica conhecida como "aprendizagem por transferência" para investigar teorias que vão além do modelo cosmológico padrão.

Como a IA ajuda a explorar o Universo

Atualmente, os cosmólogos utilizam enormes simulações computacionais para testar hipóteses sobre o Universo. Esses modelos ajudam a investigar questões relacionadas à matéria escura, energia escura, gravidade e neutrinos.

O problema é que essas simulações exigem grande capacidade computacional e podem consumir muito tempo e recursos. Para contornar essa limitação, os pesquisadores avaliaram uma estratégia em que a inteligência artificial aprende primeiro com modelos mais simples do Universo e, posteriormente, aplica esse conhecimento a cenários mais complexos.

Dessa forma, os resultados mostraram que a técnica pode reduzir drasticamente a quantidade de simulações necessárias. Em alguns testes, o número de modelos complexos exigidos para treinar a inteligência artificial caiu mais de dez vezes.

Isso significa que pesquisadores podem explorar um número maior de hipóteses sobre o Universo utilizando menos recursos computacionais.

A estratégia é especialmente relevante porque observações recentes têm levantado dúvidas sobre aspectos do modelo cosmológico padrão, conhecido como ΛCDM, atualmente a principal descrição científica da evolução do cosmos.

Quando o conhecimento vira obstáculo

Apesar dos benefícios, os cientistas identificaram um efeito chamado "transferência negativa". Nesse cenário, a IA passa a interpretar novos dados com base excessiva em padrões já conhecidos, o que dificulta a identificação de sinais realmente inéditos.

O problema apareceu durante análises envolvendo neutrinos massivos, partículas elementares que podem influenciar a formação das estruturas cósmicas.

Segundo a primeira autora do estudo, Veena Krishnaraj, a dificuldade não surge por acaso. "A transferência negativa não é aleatória. Ela é impulsionada por características físicas subjacentes do modelo", afirmou.

Em outras palavras, diferentes fenômenos podem produzir sinais observacionais muito parecidos. Quando isso acontece, a IA pode confundir uma possível descoberta com algo que já conhece.

O próximo passo da pesquisa

Até o momento, os testes foram realizados apenas em universos simulados por computador. A próxima etapa será aplicar a técnica a observações astronômicas reais obtidas por telescópios e levantamentos cosmológicos.

Ao mesmo tempo, o estudo destaca um desafio da inteligência artificial na ciência: encontrar o equilíbrio entre aproveitar conhecimentos anteriores e manter a capacidade de reconhecer algo completamente novo quando ele aparece.