Você sabia que existe uma ciência que tenta prever o futuro? Não, os pesquisadores não leem as linhas da palma da mão de ninguém, como um vidente. Nem olham borras de café. No lugar disso, eles trabalham com estatística e probabilidade, além de análise da História, de cenários e contextos.
Ok, tem muita gente que não leva esse campo a sério, mesmo com décadas de estudos. E as críticas fazem até certo sentido, uma vez que alguns dos modelos utilizados são simples demais – e a gente sabe que de simples a vida e o mundo não têm nada.
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Partindo desse princípio, cientistas da Universidade Tongji, na China, resolveram recorrer à Inteligência Artificial para refinar os resultados. Eles treinaram uma máquina para identificar os chamados ‘pontos de inflexão’ que podem levar a colapsos ecológicos, crises financeiras ou até mesmo a pandemias.
Um ponto de inflexão é o momento no qual ocorre uma mudança sem volta e que causa um dano irreparável. É um conceito originalmente da Matemática, mas que foi adotado em outras áreas.
Como a IA pode ajudar essa ciência complexa
- Como os pontos de inflexão são difíceis de prever, saber onde procurá-los é igualmente difícil.
- Para treinar seu modelo de IA, os pesquisadores usaram exemplos de fatos que já ocorreram.
- Um exemplo é a transformação de florestas tropicais em savanas na África.
- A IA recebeu mais de 20 anos de dados de satélite de três regiões da África Central que fizeram essa transição repentina.
- Os cientistas, então, alimentaram o algoritmo com informações sobre chuvas e cobertura de árvores em duas das 3 regiões.
- A partir desses dados, a IA conseguiu prever com precisão o que aconteceu na terceira região.
- Os pesquisadores agora estão procurando maneiras de desconstruir a caixa-preta do algoritmo para encontrar os padrões que ele detectou.
- Eles então esperam aplicar seu modelo a outros sistemas, como incêndios florestais, pandemias e crises financeiras.
“Se uma próxima transição crítica puder ser prevista, então podemos nos preparar para a mudança ou talvez até mesmo evitar a transição, e assim mitigar os danos”, disse o autor sênior do estudo Gang Yan, professor de ciência da computação na Universidade Tongji.
Os pesquisadores publicaram suas descobertas na revista Physical Review X.
Prevendo problemas em cima das soluções
Os pesquisadores chineses estão animados com as primeiras experiências, mas temem ao mesmo tempo o reflexo que isso tudo pode causar. Isso porque o ser humano costuma reagir às próprias previsões – o que pode causar novos problemas.
O professor Gang Yan deu o seguinte exemplo:
Considere o transporte urbano: embora possa ser simples identificar estradas congestionadas, anunciar informações de congestionamento em tempo real para todos os motoristas pode levar ao caos.
Gang Yan
“Os motoristas podem alterar imediatamente suas rotas em resposta às informações, o que pode aliviar o congestionamento em algumas estradas, mas simultaneamente criar congestionamento em outras. Essa interação dinâmica torna a previsão particularmente complexa”, concluiu o professor.
As informações são do Live Science.
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