Chamado “Máquina Ramanujan”, o sistema revela padrões ocultos em números e pode mudar a forma como nos relacionamos com as conjecturas matemáticas
Você sabia que é possível automatizar a descoberta de conjecturas matemáticas? Essa é a premissa da Máquina Ramanujan, uma nova invenção algorítmica desenvolvida em Israel, que é capaz de revelar relações ocultas entre números e de gerar novas conjecturas que envolvem constantes matemáticas.
De acordo com a publicação LiveScience, esse sistema computadorizado consiste em algoritmos que buscam conclusões ou conjecturas matemáticas que são provavelmente verdadeiras, mas que até então não foram provadas.
“Esse software tem uma arquitetura específica, um modelo matemático específico que ele segue. Com isso, ele consegue fazer as conjecturas e provar esses padrões”, explicou o professor do DI, Augusto Baffa. “Podemos considerar a Máquina Ramanujan como uma evolução do machine learning, que é muito pautado em padrões”, completou. O estudo foi publicado no início de fevereiro na revista científica Nature.
Por que ‘Máquina Ramanujan’?
O nome do software é batizado em homenagem ao matemático indiano Srinivasa Ramanujan, que nasceu em 1887 e morreu em 1920, com apenas 32 anos.
Durante a infância, Ramanujan já se interessava pelo universo da matemática, desenvolvendo soluções para equações que, até então, nunca tinham sido resolvidas.
Ao longo da vida, o seu trabalho era focado em formular, conceber e desenvolver as conjecturas matemáticas, ou seja, as proposições e fórmulas que ainda não tinham sido comprovadas como verdadeiras. Vale ressaltar que as conjecturas são o ponto de partida do que chamamos de teoremas matemáticos, isto é, as provas de determinados padrões a partir de uma série de equações.
A genialidade e a sensibilidade de Ramanujan para números o renderam grandes frutos ainda em vida. Em 1918, o matemático foi o mais jovem membro da Royal Society e o segundo homem indiano a ser empossado – o primeiro foi o engenheiro naval Ardaseer Cursetjee, em 1841.
A história de Ramanujan também virou filme: “O Homem que Viu o Infinito”, de 2016, é dirigido pelo britânico Matt Brown. A obra foca na vida pessoal de Ramanujan (interpretado por Dev Patel) que, apesar da infância humilde, conseguiu contribuir em diversas áreas da matemática.
Por conta do trabalho de Ramanujan, a equipe de pesquisa do Instituto de Tecnologia Technion-Israel, responsável pelo desenvolvimento do software que gera conjecturas usando artifícios de Inteligência Artificial, optou por batizá-lo com o nome do matemático.
Qual é a importância desse sistema?
Segundo o físico Yaron Hadad, vice-presidente de Inteligência Artificial e ciência de dados da empresa Medtronic e um dos criadores do software, em entrevista ao LiveScience, o intuito da Máquina Ramanujan é identificar e extrair padrões matemáticos promissores de grandes conjuntos de equações potenciais.
Para dirigir a Máquina Ramanujan, os pesquisadores se concentraram nas constantes fundamentais, ou seja, nos números fixos e fundamentalmente verdadeiros nas equações. Um exemplo de constante famosa é a pi, que é a razão entre a circunferência de um círculo e seu diâmetro – independentemente do tamanho do círculo, essa proporção sempre será de 3,14159265 e assim por diante.
Com base nisso, o objetivo da Máquina Ramanujan é identificar conjecturas que sejam promissoras. Até agora, essa máquina algorítmica gerou conjecturas consideradas facilmente prováveis, descobriu novas maneiras fracionárias de calcular constantes e chegou a mais de 100 conjecturas consideradas intrigantes.
“Na prática, a inteligência desse software vem dessa junção, dessa percepção por padrões”, endossou Baffa. “Ela está na direção de detectar os padrões de forma mais sutil, tal como o cérebro. O cérebro é uma máquina muito poderosa de detecção de padrões.”
Os pesquisadores responsáveis pela Máquina Ramanujan esperam que esse software revolucione a forma de se fazer a matemática. Para aproximar esse experimento do público, eles criaram um site, RamanujanMachine.com, para compartilhar as conjecturas que esses algoritmos geram. Os usuários também podem executar as suas próprias pesquisas de conjecturas e tentar descobrir novos teoremas.
“Ainda estamos nos estágios iniciais deste projeto. (…) Acredito que generalizar esse conceito para outras áreas da matemática e da física (ou mesmo para outros campos da ciência) permitirá que os pesquisadores obtenham pistas para novas pesquisas de computadores. Assim, os cientistas humanos serão capazes de escolher os melhores objetivos para trabalhar a partir de um contexto mais amplo (…) e assim melhorar sua produtividade e impacto potencial no conhecimento humano e nas gerações futuras”, explicou Hadad ao LiveScience.