Publicação de Marcelo Assaoka Hayashi

Amanhã, na Semana da Ciência e Inovação (antiga Jornadas da Ciência), num evento organizado por núcleos de estudantes da Escola de Ciências da Universidade do Minho. Para os interessados (e até para os sem interesse), uma conversa que se espera... Interessante! Talk | Unlocking key experiences with AI: Exploring the Intersection of Physics, Emotions, and Sports SCI - Semana da Ciência e Inovação na Universidade do Minho 20 de março, 11h30, CP1 - A1, Campus de Gualtar, Universidade do Minho P.S.: Continuo a ficar impressionado com a capacidade de organização destes alunos!

Um estudo desenvolvido por pesquisadores do Instituto Internacional de Física (IIF), explora a aplicação do modelo Kitaev para investigar vórtices em líquidos de spin de Kitaev. Lucas Freitas, doutorando que integra o grupo de pesquisa de Grupo de Informação Quântica e Matéria Quântica (QIQM na sigla em inglês) no IIF, explica que a pesquisa propôs uma nova técnica para detectar e manipular os anyons nesse material, abrindo caminho para possível criação eletricamente controlada dessas partículas. O estudo, que utilizou uma abordagem de campo médio de Majorana (um férmion que é sua própria antipartícula, ou seja, é eletricamente neutra), surgiu da ideia de utilizar uma medida elétrica como assinatura para os anyons no modelo de Kitaev e assim facilitar a caracterização experimental, podendo distinguir os anyons de outras partículas possivelmente presentes no material. Freitas explica: “Os desafios experimentais da produção de materiais de Kitaev existem por que os materiais realizam o modelo de Kitaev com termos adicionais (o modelo estendido), o que dificulta a observação dessas partículas pois esses termos levam à uma fase diferente da do líquido quântico de spin”. Saiba mais em: https://lnkd.in/dbfuAtws

Parabéns a John J. Hopfield e Geoffrey E. Hinton pelo merecido Prêmio Nobel de Física de 2024! Suas descobertas e invenções fundamentais no campo do aprendizado de máquina com redes neurais artificiais são verdadeiramente revolucionárias. Esse reconhecimento reforça ainda mais a importância da inteligência artificial e valida as projeções futuras sobre o impacto transformador que essa tecnologia terá em nossas vidas. Através dessas redes neurais artificiais, os laureados Hopfield e Hinton abriram caminho para avanços significativos em diversos campos, desde o reconhecimento de padrões em imagens até o desenvolvimento de novos materiais com propriedades específicas. Com o poder do aprendizado de máquina e das redes neurais artificiais, podemos alcançar avanços sem precedentes em áreas como medicina, automação, transporte e muito mais. Essa tecnologia tem o potencial de revolucionar a forma como vivemos, trabalhamos e interagimos com nosso ambiente. Esse prêmio nobre também serve como um lembrete de que grandes descobertas científicas e avanços tecnológicos são produtos da colaboração entre diferentes disciplinas e áreas de estudo. A interseção da física com a inteligência artificial, neste caso, gerou resultados extraordinários. À medida que avançamos em direção a um futuro cada vez mais impulsionado pela inteligência artificial, é essencial continuar investindo em pesquisa e educação nessa área. Devemos explorar o potencial e os desafios dessa tecnologia para garantir que ela seja aplicada de maneira ética e benéfica para a sociedade como um todo. Parabéns novamente aos laureados e que o Prêmio Nobel de Física de 2024 inspire a próxima geração de cientistas e engenheiros a continuarem desafiando os limites da inteligência artificial! O que você acha do futuro da Inteligência Artificial? Comente abaixo que podemos entender ainda mais os impactos na vida das pessoas! https://lnkd.in/dTukyufY #InteligênciaArtificial #redeNeuralArtificial #PrêmioNobelFísica #InovaçãoCientífica #TransformaçãoTecnológica #FuturoTecnológico #AprendizadoDeMáquina #AvançosCientíficos #ImpactoSocial #ColaboraçãoInterdisciplinar #ÉticaNaIA

Egressa do Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional do Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC), Andressa Alves Machado, é uma das autoras do novo estudo intitulado "Full-waveform reconstruction of micro-seismic events via topological derivative approach", publicado no Journal of computational Physics. O estudo apresenta uma abordagem inovadora que promete aprimorar significativamente a caracterização e análise de eventos micro-sísmicos, conta também com a participação dos pesquisadores André Novotny, Coordenador do Programa de Pós-Graduação (LNCC), Alan Amad da Swansea University e Bojan Guzina da University of Minnesota. Utilizando um algoritmo avançado, os pesquisadores conseguem realizar a reconstrução espacial e caracterização de eventos micro-sísmicos em corpos elásticos tridimensionais, cujas geometrias e propriedades materiais são previamente conhecidas. Este método combina a localização das fontes com a inversão do tensor de momento, permitindo uma análise detalhada dos mecanismos de fraturamento subjacentes. 📌Confira a matéria completa em: https://lnkd.in/d4KY3fgz #LNCC #MCTI #QQCienciaLNCC #Queroquerociencia #ModelagemComputacional #Algoritmos

Os vencedores do Prêmio Nobel de Física deste ano ressaltam o papel fundamental da inteligência artificial no avanço das tecnologias que moldam o presente e o futuro da humanidade. Professores John Hopfield, da Universidade de Princeton, e Geoffrey Hinton, da Universidade de Toronto, não apenas conquistaram essa honra por suas contribuições inovadoras, mas também personificam o impacto transformador da IA em diversas áreas do conhecimento. Suas descobertas revolucionárias não apenas expandem os horizontes da física, mas também pavimentam o caminho para o desenvolvimento de tecnologias que afetam profundamente nossa vida cotidiana, e que continuarão a moldar o mundo nas próximas décadas. Hoje, parabenizo esses visionários por sua merecida conquista e pela inspiração que oferecem a todos nós. https://lnkd.in/dJkyF8QU

Os vencedores do Prêmio Nobel de Física de 2024 foram John Hopfield e Geoffrey Hinton, reconhecidos por suas contribuições fundamentais ao desenvolvimento de redes neurais artificiais, que são a base de muitos dos avanços em inteligência artificial (IA) atuais. Hopfield é famoso por seu modelo de "redes neurais de Hopfield", que aplica princípios da física para entender como o cérebro processa informações e armazena memórias. Esse modelo ajudou a lançar as bases para redes neurais que imitam a forma como os neurônios biológicos se conectam e aprendem. Geoffrey Hinton, muitas vezes chamado de "padrinho da IA", foi um dos pioneiros em redes neurais profundas, que são essenciais para o aprendizado de máquina moderno. Seu trabalho permitiu que sistemas de IA aprendessem a partir de grandes volumes de dados, tornando possível aplicações como reconhecimento de imagens e processamento de linguagem natural. O modelo de rede neural Hopfield, que introduziu a ideia de "memórias associativas" no início dos anos 1980, foi publicado em trabalhos como "Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities", de 1982. https://lnkd.in/d8fbwU2U Geoffrey Hinton foi premiado principalmente por seu trabalho em redes neurais profundas, particularmente sua contribuição ao algoritmo de retropropagação, utilizado em redes com múltiplas camadas. Um dos seus trabalhos chave é "Learning representations by back-propagating errors", publicado em 1986, em coautoria com David Rumelhart e Ronald Williams, que revolucionou o aprendizado de máquinas ao permitir que redes com várias camadas fossem treinadas com eficiência. Nas palavras de Hinton, o próprio alega que nunca inventou a retropropagação, mas sim dá os créditos a Rumelhart, o qual a inventou de forma independente muito depois que pessoas de outros campos a inventaram, sem ser dado os créditos no artigo principal. https://lnkd.in/d55Euy8J

O pesquisador Jacinto Pereira Neto, integrante do Grupo de Partículas e Astropartículas do Instituto Internacional de Física (IIF) da UFRN, foi contemplado com uma bolsa no Programa Institucional de Internacionalização (CAPES - Print) para realizar uma ano de pesquisas na Itália, sob a supervisão do Professor Giorgio Accardi (Universidade de Messina). Ele atualmente lidera um estudo inovador que explora um novo modelo de produção de matéria escura. Sua pesquisa combina dois mecanismos distintos: o "congelamento" (freeze-out) e a radiação Hawking, processo gravitacional que produz partículas. O estudo se destaca ao explorar o papel fundamental dos buracos negros primordiais (PBHs, na sigla em inglês) na produção de matéria escura pesada. Embora os buracos negros sejam geralmente associados à absorção de partículas, eles também podem emiti-las por meio da radiação Hawking — um fenômeno quântico que ocorre no horizonte de eventos, transformando os buracos negros em corpos cujas temperaturas são inversamente proporcionais à sua massa. À medida que perdem massa, sua temperatura aumenta, resultando na emissão de partículas que podem contribuir para a densidade de matéria escura no universo. Mais em: https://lnkd.in/dRsvBGaV

Miguel Caçador e Gabriela Oliveira, alunos do mestrado em Engenharia Física da UMinho pretendem detetar novos eventos na física (ajudando a decifrar o universo) e compreender melhor a tecnologia quântica. 💻🌍 No CERN - Laboratório Europeu de Física de Partículas (Suíça) há cerca de seiscentos milhões de colisões de protões por segundo a acontecer 💥 e os dois investigadores do Laboratório de Instrumentação e Física Experimental de Partículas propõem-se a acelerar o processo aplicando inteligência artificial num computador quântico. O seu estudo saiu na conceituada revista Frontiers. ℹ️ bit.ly/44kP8Tk

O Ano Internacional de Quantum foi oficialmente lançado! Mais do que um ano de celebração, acredito que este seja um momento para educação e conscientização. É fundamental irmos além do hype e entendermos de forma clara onde a computação quântica realmente pode fazer a diferença — e onde ela não é a solução ideal. Este também deve ser um ano de experimentação e acessibilidade. Quanto mais pessoas tiverem contato com a tecnologia, mais próximos estaremos de alcançar avanços significativos em suas aplicações práticas. Vamos juntos explorar, aprender e construir o futuro da computação quântica! #Quantum2025 #ComputaçãoQuântica #Educação #Inovação https://lnkd.in/dqGjDAvM

O Prêmio Nobel de Física 2024 foi concedido a John J. Hopfield e Geoffrey Hinton 🎉, reconhecendo suas contribuições que revolucionaram as redes neurais artificiais, fundamentais para a inteligência artificial (IA) 🤖. Hopfield criou a "rede de Hopfield" 🧠, um modelo de memória associativa que armazena e reconstrói padrões, como imagens 🖼️. Ele aplicou conceitos da física, como a energia dos spins atômicos, para ajustar as conexões entre nós (neurônios artificiais), permitindo que a rede recupere informações de forma eficiente ⚙️. Quando uma imagem distorcida é apresentada, a rede ajusta seus valores internos, reduzindo a energia e recuperando o padrão mais próximo do original 📉. Hinton, por sua vez, expandiu esse trabalho com a "máquina de Boltzmann" ⚛️, que usa princípios de física estatística 📊 para reconhecer e gerar padrões em grandes conjuntos de dados. Essa técnica permitiu avanços no aprendizado de máquina, como a classificação de imagens e a criação de novos exemplos de padrões 🌐. Esse progresso foi essencial para o boom da IA que vivemos hoje 🚀. Essas descobertas não só transformaram a IA, mas também têm aplicações práticas em áreas como o desenvolvimento de materiais com propriedades específicas 🔬. O prêmio destaca como a física e a IA, juntas, podem impulsionar inovações tecnológicas impressionantes e ampliar os limites do conhecimento humano 🌌. 🎯 A premiação reforça a importância da física no avanço das redes neurais e na revolução da IA que estamos testemunhando hoje! https://lnkd.in/d5max3hi