Pesquisadores do Centro Finlandês de Inteligência Artificial FCAI e da Universidade Aalto desenvolveram um sistema de IA
Princípios de funcionamento do manipulador. Imagem: I-Ju Chen et al., Nature Communications
Usando seu método, os cientistas conseguiram coletaruma rede em forma de estrela de átomos de prata individuais em uma câmara de vácuo muito fria. Formar uma estrutura definida com precisão é semelhante a mover bolas em um tabuleiro de damas chinês, observam os cientistas, só que neste caso, em vez de mãos, pequenas “pinças” controladas por IA trabalham para agarrar e arrastar cada átomo para o lugar.
Tradicionalmente, o aprendizado por reforço é usadoem videogames ou xadrez. É um sistema onde a IA interage com um ambiente ou modelo real. No decorrer do aprendizado, a IA tenta por tentativa e erro alcançar o resultado desejado, enquanto pelas ações ou resultados corretos recebe uma recompensa. O novo trabalho é o primeiro exemplo do uso de aprendizado por reforço para manipular partículas em nanoescala.
Construção de uma rede atômica. Imagem: I-Ju Chen et al., Nature Communications
Os autores do trabalho adaptaram o aprendizado por reforço profundo existente para esse fim. A IA levou cerca de um dia para estudar o algoritmo e, em seguida, cerca de uma hora para construir a rede com a forma desejada.
Os pesquisadores observam que o movimento precisoátomos é difícil mesmo para especialistas humanos. Eles acreditam que a introdução do aprendizado de máquina pode acelerar a escolha de parâmetros que geralmente são resolvidos por pessoas por meio de tentativa e erro. Juntos, isso ajudará a fazer um avanço na nanotecnologia, dizem os cientistas.
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