O uso de inteligência artificial nas simulações de buracos negros se tornou uma necessidade para Roberta, pois as técnicas numéricas tradicionais exigiam cada vez mais poder computacional, tornando-se financeiramente inviáveis. Assim, a incorporação da IA em suas pesquisas representou um avanço significativo, permitindo não apenas a realização de simulações mais complexas, como também a obtenção de previsões mais precisas, incluindo o transporte de energia causado por turbulências.
O objetivo principal de Roberta é verificar a capacidade da IA de aprender física. A partir dos dados iniciais gerados pelas simulações numéricas, a inteligência é treinada para reproduzir os resultados corretos, o que possibilita a correção de erros e a melhoria contínua das previsões realizadas. Sua abordagem difere de outros exemplos de IA, como o ChatGPT, por se concentrar na geração de novos conhecimentos a partir dos sistemas físicos estudados.
O trabalho de Roberta Pereira se alinha com as pesquisas desenvolvidas por Cecilia Garraffo, diretora do AstroAI, centro de estudos focado no uso de IA na astrofísica. Assim como Roberta, Garraffo busca extrair informações inéditas sobre fenômenos astrofísicos por meio de modelos de IA, indo além da mera reprodução de dados já conhecidos. Com a explosão de dados astrofísicos gerados atualmente, a utilização de IA se torna essencial para explorar novas fronteiras do conhecimento.
A adaptação de modelos de IA para diferentes finalidades, como a identificação de moléculas na atmosfera de exoplanetas, demonstra a versatilidade e o potencial dessas tecnologias na astrofísica. A busca por vida extraterrestre, por exemplo, pode se beneficiar significativamente do uso de IA para analisar dados complexos de forma rápida e precisa.
Em suma, o trabalho de pesquisadoras como Roberta Pereira e Cecilia Garraffo destaca a importância crescente da inteligência artificial na astrofísica moderna. A capacidade dessas tecnologias em acelerar descobertas e revelar novos horizontes no universo torna sua implementação fundamental para avançar o conhecimento científico nesta área.
