Imagine usar inteligência artificial para comparar duas criações aparentemente não relacionadas: tecido biológico e a “Sinfonia No. 9” de Beethoven. À primeira vista, um sistema vivo e uma obra musical podem parecer desconectados, mas uma nova abordagem de IA, desenvolvida por Markus J. Buehler, professor de engenharia do MIT, explora esse paralelo, identificando padrões compartilhados de complexidade e ordem. Esse método inovador sugere que elementos tão distintos podem ter fundamentos semelhantes em sua estrutura interna.
Ao combinar IA generativa com ferramentas computacionais baseadas em grafos, essa abordagem permite novas descobertas e a exploração de conceitos até então inimagináveis. Segundo Buehler, essa fusão de métodos pode acelerar avanços científicos ao ensinar a IA a fazer previsões sobre ideias e designs totalmente inéditos. Essa pesquisa, publicada na Machine Learning: Science and Technology, apresenta um método avançado de IA que integra extração de conhecimento generativo, representação em grafos e raciocínio multimodal baseado em grafos.
Os grafos utilizados são inspirados na teoria das categorias, uma área da matemática que estuda estruturas abstratas e as relações entre elas, focando mais nas interações do que nos conteúdos específicos dos sistemas. Esse método permite ao modelo de IA entender e unificar sistemas diversos, analisando-os em termos de objetos e morfismos, que representam as relações entre esses objetos. Assim, o uso dessa teoria ajuda a IA a interpretar conceitos científicos complexos e a desenvolver raciocínios simbólicos que mapeiam estruturas abstratas em diferentes áreas.
Por meio dessa abordagem, Buehler utilizou o modelo de IA para analisar uma coleção de mil artigos científicos sobre materiais biológicos, transformando-os em um “mapa de conhecimento” na forma de um grafo. Esse grafo revelou como informações distintas estão conectadas e foi capaz de identificar grupos de ideias relacionadas, além de destacar pontos-chave que unem diversos conceitos. A estrutura do grafo, de natureza livre de escala e altamente conectada, possibilita que a IA realize raciocínios avançados e construa representações mais precisas do mundo.
Em uma das descobertas do modelo, foram encontradas semelhanças inesperadas entre materiais biológicos e a “Sinfonia No. 9” de Beethoven, sugerindo que ambos seguem padrões de complexidade organizados para cumprir suas funções. De forma semelhante a como as células interagem de maneira complexa, mas organizada, para realizar uma função, a sinfonia combina notas e temas para criar uma experiência musical coesa. Em outro experimento, a IA recomendou a criação de um novo material biológico inspirado em padrões abstratos da pintura “Composição VII” de Wassily Kandinsky, propondo um compósito à base de micélio com propriedades ajustáveis.
Esse material resultante equilibra características de força, funcionalidade e adaptabilidade, possibilitando diferentes aplicações, como materiais sustentáveis para construção, alternativas biodegradáveis ao plástico, tecnologias vestíveis e até dispositivos biomédicos. Através dessa IA avançada, cientistas podem extrair insights de diversas áreas, identificando padrões ocultos que abrem novas possibilidades para o design de materiais, pesquisa e inovação em música e arte visual.
Por fim, Buehler destaca que a IA generativa baseada em grafos oferece um potencial exploratório e detalhamento técnico muito superiores aos métodos convencionais. Esse modelo estabelece uma estrutura inovadora para a descoberta, revelando conexões ocultas que podem impulsionar a inovação interdisciplinar. A pesquisa não apenas avança na área de materiais bioinspirados, mas também propõe um futuro em que a pesquisa interdisciplinar com IA e grafos de conhecimento possa ser um recurso para a investigação científica e filosófica, abrindo novas possibilidades para o desenvolvimento humano e tecnológico.
