Atualizado 30 de junho de 2026
Pesquisadores demonstram que uso de modelos de aprendizagem com IA embora reduzam os custos e o tempo dos resultados, são armadilhas que dificultam o aprendizado de novos fenômenos físicos.
A pesquisa foi publicada no Journal of Cosmology and Astroparticle Physics.
Essa necessidade de a Inteligência Artificial “esquecer” ou se desvencilhar de vieses baseados em modelos pré-estabelecidos para conseguir identificar padrões genuinamente novos na natureza (e não apenas replicar equações humanas conhecidas) é um dos maiores debates atuais na interseção entre computação com IA e física de ponta.
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A seguir veremos como os pesquisadores descobriram a existência de uma Armadilha dos Vieses Construtivos dos modelos teóricos tem um “preço alto” quando o objetivo é fazer novas descobertas científicas fundamentais.
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O Paradoxo da Eficiência na Física Computacional: Os modelos de IA são treinados com dados e explicações que já temos, dependentes daquilo que já sabemos
Atualmente, o uso de modelos de aprendizado de máquina (Machine Learning) na física atua como um acelerador poderoso. Contudo, existe uma armadilha que limita a observação de novidades genuínas nas leias naturais
Ao alimentar algoritmos com leis físicas conhecidas, como as equações de Navier-Stokes para dinâmica de fluidos ou as leis de Newton, os pesquisadores conseguem reduzir drasticamente o tempo de processamento e os custos computacionais de simulações complexas.
Esse é o benefício, a IA não precisa “reinventar a roda”; ela opera dentro de um mapa já traçado. Mas existe um outro lado perigoso.
O mesmo estudo que mostrou como uma estratégia de aprendizado de máquina conhecida como aprendizado por transferência pode reduzir drasticamente o custo computacional da busca por nova física além do modelo cosmológico padrão, ao mesmo tempo revelou um risco inesperado: os sistemas de IA podem se tornar excessivamente dependentes do que já sabem, e limitar as descobertas.
Assim, há um grande problema quando se tenta usar a inteligência artificial para ter novas ideias e explicações.
Os modelos de IA são treinados com dados e explicações que já temos, o que significa que eles são quase totalmente dependentes daquilo que já sabemos – inclusive das agregações e interpretações que fazemos dos dados.
Veena Krishnaraj e Adrian Bayer, da Universidade de Princeton, nos EUA, decidiram então verificar esse efeito e tentar encontrar meios de superá-lo.
Mas os resultados não foram encorajadores.
Veremos a seguir os problemas limitantes encontrados pelos pesquisadores no uso de aprendizagem de maquina.
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A aprendizagem por transferência reduz o número de simulações necessárias em até 10 vezes, mas existe a Restrição ao Conhecido e o Vício dos dados
A inteligência artificial é amplamente utilizada em cosmologia para analisar o universo. No entanto, testar teorias além do modelo cosmológico padrão, conhecido como ΛCDM, continua sendo extremamente exigente em termos computacionais.
Embora o modelo ΛCDM descreva com sucesso muitas propriedades do universo — desde sua expansão até a distribuição de galáxias — os físicos sabem que ele provavelmente está incompleto.
Observações recentes sugerem que fenômenos como neutrinos massivos, gravidade modificada ou energia escura em evolução podem apontar para uma nova física além do modelo atual.
Testar essas alternativas exige a execução de um número enorme de simulações de alta precisão de universos virtuais sob diferentes hipóteses físicas, o que frequentemente demanda recursos computacionais imensos.
O novo artigo investiga se a aprendizagem por transferência — uma técnica na qual os sistemas de IA reutilizam o conhecimento adquirido em uma tarefa para acelerar o aprendizado em outra — pode tornar esse processo muito mais eficiente.
Neste caso, os pesquisadores primeiro treinaram uma rede neural em simulações baseadas no modelo ΛCDM — isso é conhecido como pré-treinamento — e depois a adaptaram a modelos cosmológicos mais complexos que incluem possíveis novas físicas.
“É basicamente um atalho”, explica Adrian Bayer, cosmólogo do Flatiron Institute e da Universidade de Princeton e coautor do estudo.
“Normalmente, as pessoas treinam a IA diretamente nas simulações computacionalmente mais custosas. O que fazemos, em vez disso, é usar primeiro simulações ΛCDM mais simples e menos dispendiosas para dar à IA uma ideia do que está acontecendo e só depois passar para os modelos mais complexos.”
A ideia se assemelha a estudar um assunto difícil lendo primeiro um livro introdutório.
“Primeiro você lê um livro básico para ter uma ideia do conhecimento”, diz Bayer, “e depois passa para o livro realmente complicado.”
Segundo Veena Krishnaraj, estudante de graduação da Universidade de Princeton e primeira autora do artigo, essa estratégia evita forçar a IA a “digerir tudo de uma vez”.
Os resultados mostram que essa abordagem pode funcionar muito bem. Em alguns casos, a aprendizagem por transferência reduziu o número de simulações dispendiosas necessárias em mais de 10 vezes.
No entanto, pesquisadores começam a demonstrar que essa facilidade cobra um preço alto quando o objetivo é a descoberta científica fundamental.
Restrição ao Conhecido; Ao treinar uma IA sob as amarras de modelos pré-estabelecidos, nós a impedimos de enxergar além deles. O algoritmo se torna excelente em prever cenários dentro da física tradicional, mas cego para anomalias que poderiam apontar para uma nova física.
O Vício dos Dados: Se o sistema assume que a energia sempre se conserva exatamente da forma descrita nos livros didáticos, ele descartará flutuações sutis em dados experimentais de sistemas quânticos ou cosmológicos — justamente onde podem estar escondidas novas leis da natureza.
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Limitações impostas pelo padrão: o estudo também revelou que um fenômeno conhecido como transferência negativa pode limitar aprender novidades genuínas
Retomando a analogia do livro didático de Bayer, é um pouco como estudar medicina em um livro introdutório e, em seguida, deparar-se com uma doença rara cujos sintomas se assemelham aos de uma doença comum: o conhecimento prévio ajuda na maioria das vezes, mas também pode levar o leitor a uma interpretação errônea.
Algo semelhante pode acontecer com sistemas de IA. Às vezes, os efeitos produzidos por novas leis da física se assemelham muito a padrões já associados ao modelo cosmológico padrão.
Nesses casos, a IA tende a interpretar as novas informações usando categorias aprendidas durante o pré-treinamento, tornando mais difícil — em vez de mais fácil — o reconhecimento de efeitos genuinamente novos.
Os pesquisadores observaram esse comportamento em simulações envolvendo neutrinos massivos. Certos efeitos produzidos pela massa do neutrino se assemelham bastante às variações associadas a um parâmetro ΛCDM existente, conhecido como σ8, que descreve a intensidade com que a matéria se agrupa no universo.
Como resultado, a rede pré-treinada inicialmente teve dificuldades em distinguir entre os dois efeitos.
“A transferência negativa não é aleatória. Ela é impulsionada por degenerescências físicas subjacentes no modelo”, afirma Krishnaraj.
Em outras palavras, diferentes parâmetros físicos podem produzir efeitos observáveis muito semelhantes, dificultando a distinção correta entre eles por parte da IA.
“Portanto, isso é algo que precisamos ter em mente e tentar mitigar”, conclui ela.
O trabalho destaca tanto o potencial quanto os riscos da aplicação de estratégias de “modelo base” — conceitualmente semelhantes às que estão por trás da IA generativa moderna e de grandes modelos de linguagem — à física fundamental.
Como os autores escrevem no artigo, o pré-treinamento pode acelerar a inferência, “mas também pode dificultar o aprendizado de novos fenômenos físicos”.
Por ora, o método foi testado em simulações, estabelecendo as bases para sua aplicação a dados observacionais reais.
Os pesquisadores o consideram uma ferramenta poderosa para futuros levantamentos cosmológicos, que nos próximos anos gerarão quantidades sem precedentes de dados de alta precisão sobre o universo.
O Desafio agora é qual o “Desaprendizado” necessário para obter descobertas genuínas.
Para que a Inteligência Artificial atue como uma verdadeira coautora de descobertas científicas (e não apenas como uma calculadora ultraveloz), cientistas defendem uma mudança de paradigma.
Desenvolver arquiteturas de IA capazes de analisar dados experimentais brutos com o mínimo de suposições humanas possíveis.
Descobrir novos fenômenos físicos exigirá que a máquina tenha a liberdade de errar os modelos antigos para conseguir formular as equações do futuro.
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Bibliografia
Curadoria Técnica e Análise Audiovisual: Conteúdo Bibliográfico e Audiovisual Selecionado e Validado por Dr. Sergio Almeida Loiola – CV Lattes/CNPq.
Journal of Cosmology and Astroparticle Physics
Transfer Learning Beyond the Standard Model
DOI: 10.48550/arxiv.2510.19168
Análise Audiovisual
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