A IA generativa já é impressionante, né?! E se te contarmos que ela pode ser ainda mais? Pois é! Estamos entrando em um momento onde a física e a inteligência artificial estão se entrelaçando de formas impressionantes. Alguns modelos de IA generativa utilizam a técnica de difusão de imagens, mas outra alternativa parece apresentar resultados ainda melhores: o modelo generativo de fluxo de Poisson (PFGM – Poisson flow generative model).
A inteligência artificial sempre foi uma ferramenta muito útil para os físicos. Ao longo dos anos, ela tem auxiliado em importantes pesquisas, desde a reconstrução de trajetórias de partículas em experimentos de aceleradores até a detecção de ondas gravitacionais. E agora, é a vez da física retribuir para incrementar essa tecnologia. Max Tegmark, físico do MIT, acredita que seus colegas físicos podem oferecer novas perspectivas e avanços significativos para a IA.
Tegmark propõe algo audacioso: substituir os algoritmos obscuros das redes neurais da IA generativa (o que dão origem à chamada “caixa preta”) por equações físicas bem compreendidas. Um processo complexo se desenrola a partir de uma ideia central muito simples: em vez de usar algoritmos que mal entendemos, por que não usar leis da física que já compreendemos bem para melhorar a geração de imagens?
Alguns dos modelos de IA generativa mais recentes, como o DALL·E 2, baseiam-se em um processo chamado difusão. Imagine derramar leite em um café: a difusão é o processo que faz o leite se espalhar de forma uniforme na xícara. Mas e se houvesse outro processo físico que pudesse funcionar ainda melhor do que a difusão?
Aqui entra o fascinante mundo do PFGM, introduzido recentemente pelo time de Tegmark. Neste modelo, os dados são representados como partículas carregadas que criam um campo elétrico. O movimento dessas cargas é determinado pela equação de Poisson, um princípio que afirma que a força eletrostática entre duas cargas varia inversamente com o quadrado da distância entre elas. Para colocar isso em termos simples, imagine as partículas carregadas como ímãs em movimento, influenciando uns aos outros através de campos elétricos.
Yilun Xu, estudante de pós-graduação do MIT, um dos colaboradores do projeto, destacou que a força e a direção do campo elétrico são vitais para o modelo. Durante o processo de treinamento, a rede neural aprende a estimar esse campo elétrico e, assim, aprende a criar imagens, porque uma imagem neste modelo pode ser simplificada em um campo elétrico.
O mais impressionante é que o PFGM pode criar imagens de alta qualidade, semelhantes às produzidas por modelos de IA generativa baseados em difusão, mas faz isso de 10 a 20 vezes mais rápido. Um avanço que pode tornar a IA Generativa ainda mais incrível, né?
Ainda mais avanços para a IA Generativa
O que torna o PFGM tão especial é a extensão deste modelo: o PFGM++. Em 2023, a equipe deu um upgrade e introduziu um parâmetro chamado D, que ajusta a dimensionalidade do sistema. Dependendo do valor de D, o modelo pode ser mais robusto ou mais fácil de treinar.
Por exemplo, quando o valor de D é baixo, o modelo da IA Generativa é mais tolerante a erros na estimativa do campo elétrico. Já com um D alto, a rede neural é mais fácil de ser treinada. Isso oferece uma flexibilidade incrível, permitindo aos pesquisadores encontrar um equilíbrio entre robustez e facilidade de treinamento.
E tem mais pesquisas no horizonte desses cientistas que já estão de olho em outros processos físicos para criar novos modelos generativos. Um dos mais promissores é o potencial de Yukawa, relacionado à força nuclear fraca. Ao contrário do PFGM, onde o número de partículas é constante, o potencial de Yukawa permite a aniquilação ou a divisão de partículas, o que dá possibilidades, por exemplo, de simular sistemas biológicos onde o número de células pode mudar.
O mundo da IA está em constante evolução, e a fusão com a física só demonstra o quanto ainda temos a descobrir. Mert Pilanci, cientista da computação da Universidade de Stanford, colocou que talvez existam outros modelos físicos para a IA generativa esperando para serem descobertos a partir de uma unificação entre física e IA ainda maior. Quem sabe que outros avanços surpreendentes estão em um futuro que pode estar bem próximo?
A IA Generativa pode ser ainda mais impressionante, e os pontos convergentes dos diferentes campos da ciência vão dando novas nuances a essa nova realidade da inteligência artificial. É apenas o começo de onde essa jornada se encontra com a física.
Fonte: Quanta Magazine
