Hoje, um cientista que deseja simular um processo físico deve escolher a ferramenta certa para aquela tarefa específica, como um solucionador construído para água corrente ou outro projetado para modelar a maneira como uma proteína se dobra. Cada um é codificado manualmente com base nas equações específicas que ditam como esse processo se comporta.
Pesquisadores do MIT, da Universidade da Colúmbia Britânica (UBC) e de outros lugares agora substituíram essa abordagem fragmentada por um único sistema de deep learning, chamado WorldParticle , que poderia ajudar engenheiros a modelar diferentes fenômenos físicos, da areia em movimento ao dobramento de proteínas, com uma arquitetura unificada de inteligência artificial.
Cientistas e engenheiros poderiam usar este sistema para modelar processos que tipicamente exigem simuladores separados, como um fluido balançando contra um sólido deformável. Isso poderia oferecer uma maneira mais rápida e precisa de simular como o óleo em movimento pode impactar uma válvula elástica em um tanque de armazenamento, por exemplo. Também poderia ajudar engenheiros a estudar onde e como materiais granulares, como areia ou solo, poderiam se mover quando um robô macio os toca.
Fonte: MIT News - AI
Publicado em 2026-11-09