Aplicação de inteligência artificial em modelagem científica
Abstract
Inteligência Artificial (I.A.) é uma área crescente de pesquisa para produzir agentes inteligentes que possam resolver problemas de difícil tratamento humano e auxiliar em atividades computacionais. Rede neural é uma categoria de I.A. inspirada nos conceitos de inteligência em neurônios biológicos, simulando o comportamento de atividade cerebral. A característica principal de redes neurais é sua habilidade em aprender e se adaptar a um problema de interesse. Esta área vem apresentando grande sucesso nos últimos anos em vários campos de pesquisa, como computação visual e teoria de jogos. Apesar do número cada vez maior de aplicações em ciência computacional, a aplicação de I.A. em pesquisa científica ainda é muito nova e pouco conhecida. Este trabalho considera aplicações de I.A. em modelagem científica. Foram analisados modelos físicos simples, como aproximação de funções, problema do pêndulo inverso e a previsão climática como o problema complexo. Os resultados foram analisados de acordo com o tipo de rede neural e de suas topologias, como número de neurônios. Mostramos que inteligência artificial é capaz de resolver certos problemas, mas que ainda há restrições do quão bem ela pode ir. Por fim, a conclusão discute a qualidade dos resultados e indica como as limitações presentes de I.A. podem ser contornadas.