O que as formigas e sua forma de organização e solução de problemas têm a ver com as tecnologias computacionais mais avançadas? A grande surpresa da edição de novembro do projeto Física para Curiosos de 2019, realizada na última sexta-feira (8) foi que elas exercem uma grande influência nas pesquisas realizadas sobre computação quântica. O evento mensal, promovido pelo Instituto de Física Gleb Wataghin (IFGW) da Unicamp, contou com a palestra "Física e Computadores: de Machine Learning a Formigas", ministrada por Douglas Galvão, responsável pelo Grupo de Sólidos Orgânicos e Novos Materiais (GSONM) do IFGW e membro titular da Academia Brasileira de Ciências (ABC).
Ao longo de sua apresentação, Galvão fez uma retrospectiva de como a humanidade sempre buscou facilitar e acelerar a forma de se fazer cálculos, desde quando os homens usavam os próprios dedos, passando pelos antigos ábacos, os primeiros computadores mecânicos do fim do século XIX, até o desenvolvimento dos equipamentos eletrônicos digitais como conhecemos hoje. Tudo isso para que o público pudesse compreender como a evolução tecnológica ocorreu para que hoje seja possível discutir temas como os sistemas de machine learning e os rumos da computação quântica.
Machine Learning (em Português, aprendizado de máquina) é o setor da ciência da computação que estuda e desenvolve formas de os computadores serem capazes de reconhecerem padrões e reproduzi-los corretamente, sem necessariamente terem sido programados para isso. Assim, eles podem aprender com erros e prever dados futuros. Aliado aos recursos da computação quântica, a tendência é que, no futuro, a capacidade dos computadores para resolução de diferentes questões seja ampliada em larga escala, possibilitando inclusive a antecipação de problemas. Para Douglas Galvão, essas previsões para o futuro da informática atraem muito a atenção das pessoas, mesmo de quem é leigo no assunto. "Acho que com o Machine Learning e os computadores quânticos, com a questão da supremacia quântica, aumentou muito o interesse por essa área. Algumas pessoas comparam esse advento da supremacia quântica, que a Google disse que conseguiu, à invenção do fogo, para você ver como isso é importante. Coisas que levariam 10 mil anos em um computador normal são feitas em 200 segundos nesses computadores", avalia Galvão.
Replicando padrões da natureza
A partir das possibilidades abertas pela computação quântica e pelos sistemas de machine learning, um dos aspectos mais curiosos dessa evolução é a capacidade dos computadores de reproduzirem o comportamento de células dos seres vivos. Galvão citou o exemplo das redes neurais, que reproduzem a forma com que os neurônios se comportam e transmitem sinais, e também os chamados autômatos celulares e genéticos, que simulam a forma como o DNA humano se comporta na transmissão de informações.
Mas e as formigas? Uma das linhas de estudo para o desenvolvimento de machine learning foca justamente na análise do comportamento desses insetos, que conseguem transpor obstáculos e solucionar problemas de forma eficiente, para replicá-los por meio de algoritmos inteligentes. O professor deu ainda o exemplo de como outros recursos computacionais podem ser utilizados pelo cinema e pelas artes para simular o comportamento da vida na Terra. Como exemplo, ele exibiu o vídeo "Panspermia", de Karl Sims, que utiliza geradores de Fractais para re-criar o surgimento de plantas e outros seres vivos.
Projeto que divulga a Ciência
O Física para Curiosos é um projeto do IFGW criado em 2018 com o objetivo de aproximar temas atuais da Física do público em geral. "É super importante, a gente precisa mais disso, até em termos de sobrevivência da universidade no momento em que nosso papel está sendo questionado, é importante mostrar para que a universidade serve e como isso afeta a vida das pessoas, não só em termos de conhecimento, mas também de tecnologias", comenta Douglas Galvão.
