O conceito de gêmeos digitais, tem ganhado destaque em áreas como oncologia e cardiologia. Uma nova abordagem discute como esses modelos virtuais combinam simulação e aprendizado para representar objetos físicos e defendem a ampliação desse conceito para a criação de um novo campo, a “ciência de dados complexos”. A pesquisa examina as origens históricas, os desafios e as oportunidades dessa nova área interdisciplinar, que conecta a ciência da complexidade com a ciência de dados.
A ciência de dados em complexidade envolve a integração das áreas complementares de ciência da complexidade e ciência de dados. Recentemente, especialistas sugerem que os “gêmeos digitais” vão além de serem apenas ferramentas tecnológicas; eles representam uma nova forma de ciência, onde se unem os campos da complexidade e da ciência de dados em uma abordagem inovadora. Um “gêmeo digital” é a representação digital de um objeto ou sistema real, permitindo simulações contextualizadas dos objetos representados.
O estudo foi publicado na revista científica PNAS Nexus.
A ideia dos gêmeos digitais surgiu na indústria de manufatura, mas rapidamente foi adotada em outras áreas, como medicina, imunologia e epidemiologia. Esses modelos digitais são frequentemente atualizados com dados reais dos sistemas que representam, o que permite aos pesquisadores explorar cenários hipotéticos ainda não testados experimentalmente nos sistemas reais.
Os autores do estudo apontam que a complexidade dos sistemas simulados por gêmeos digitais, como o clima e economias inteiras, os aproxima da ciência da complexidade. A simulação e o aprendizado contínuos desses modelos podem ser aplicados em abordagens como IA explicável, em oposição aos modelos de “caixa preta” comuns atualmente, e no aprendizado incremental a partir de fontes de dados sequenciais, como o mercado financeiro e indicadores econômicos.
Para os autores, uma nova área de estudo, chamada “ciência de dados em complexidade,” pode surgir da combinação de técnicas e conhecimentos das ciências da complexidade e de dados. Essa união poderia trazer novos insights e habilidades para enfrentar desafios importantes da sociedade. O estudo foi publicado na revista científica PNAS Nexus.
Ao integrar essas disciplinas, a ciência de dados em complexidade pode não apenas oferecer modelos mais precisos e compreensíveis, mas também contribuir para inovações em várias áreas, promovendo avanços significativos na forma como enfrentamos problemas complexos e interligados na ciência e na sociedade.
