Algoritmo com capacidade de aprendizado pode ajudar químicos

O ato de fazer ciência e gerar experimentos sempre foi tortuoso, composto por diversos experimentos falhos e incompletos. Quando concluídos, a grande maioria despreza todos os erros anteriores, objetivando apenas o resultado e suas consequências.

Buscando resultados mais diretos e com menor taxa de erros, cientistas da Haverford College anunciaram um algoritmo capaz de aprender com os erros obtidos em experimentos anteriores e assim prever o comportamento de uma reação química. As previsões geradas obtiveram uma taxa de acerto de 89 %, enquanto cientistas obtiveram apenas 78%, em um total de 500 analises.

Principalmente focado na previsão de formações cristalinas, o ponto chave do algoritmo é a captura dos dados de experiencias que tanto deram certo, como errado. Para isso, os pesquisadores mantem uma grande biblioteca online, possibilitando a participação de qualquer cientista que queira compartilhar seus dados. 

Analisando as experiencias e gerando possíveis simulações utilizando as previsões desse algoritmo, o desenvolvimento de novos materiais pode ser mais específico, além de acelerar experimentos que possam apresentar um alto grau de falhas.

 

Para maiores informações acesse: Engadget

 

Algoritmo com capacidade de aprendizado pode ajudar químicos

Aluno do 2º ano de Engenharia da Computação e estagiário no Núcleo de Computação Embarcada da Universidade Positivo (NCE).

Classificado como:            

Deixe uma resposta

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *