Os cientistas de Cambridge desenvolveram um algoritmo artificialmente inteligente capaz de derrotar os cientistas na previsão de como e quando diferentes materiais formam cristais de gelo.
O programa – IcePic – pode ajudar os cientistas atmosféricos a melhorar os modelos de mudança climática no futuro. Os detalhes são publicados hoje na revista PNAS .

A água tem algumas propriedades incomuns, como a expansão quando se transforma em gelo. Compreender a água e como ela congela em torno de diferentes moléculas tem implicações de amplo alcance em uma ampla gama de áreas, desde sistemas climáticos que podem afetar continentes inteiros até o armazenamento de amostras de tecidos biológicos em um hospital.

A escala de temperatura Celsius foi projetada com base na premissa de que é a temperatura de transição entre a água e o gelo; no entanto, enquanto o gelo sempre derrete a 0°C, a água não necessariamente congela a 0°C. A água ainda pode estar na forma líquida a -40°C, e são as impurezas na água que permitem que o gelo congele em temperaturas mais altas. Um dos maiores objetivos do campo tem sido prever a capacidade de diferentes materiais de promover a formação de gelo - conhecida como "capacidade de nucleação de gelo" de um material.

Pesquisadores da Universidade de Cambridge desenvolveram uma ferramenta de 'aprendizado profundo' capaz de prever a capacidade de nucleação de gelo de diferentes materiais - e que foi capaz de vencer os cientistas em um 'teste' on-line no qual eles foram solicitados a prever quando os cristais de gelo Formato.

Deep learning é como a inteligência artificial (IA) aprende a extrair insights de dados brutos. Ele encontra seus próprios padrões nos dados, liberando-os da necessidade de entrada humana para que possa processar os resultados com mais rapidez e precisão. No caso do IcePic, ele pode inferir diferentes propriedades de formação de cristais de gelo em torno de diferentes materiais. O IcePic foi treinado em milhares de imagens para que possa analisar sistemas completamente novos e inferir previsões precisas deles.

A equipe montou um questionário no qual os cientistas foram solicitados a prever quando os cristais de gelo se formariam em diferentes condições mostradas por 15 imagens diferentes. Esses resultados foram então medidos em relação ao desempenho do IcePic. Quando testado, o IcePic foi muito mais preciso na determinação da capacidade de nucleação de gelo de um material do que mais de 50 pesquisadores de todo o mundo. Além disso, ajudou a identificar onde os humanos estavam errando.

Michael Davies, um Ph.D. estudante do laboratório ICE no Departamento de Química Yusuf Hamied, em Cambridge, e University College London, em Londres, primeiro autor do estudo, disse:"Foi fascinante saber que as imagens de água que mostramos ao IcePic contêm informações suficientes para realmente prever nucleação de gelo.

"Apesar de nós - isto é, cientistas humanos - ter uma vantagem de 75 anos em termos de ciência, IcePic ainda era capaz de fazer algo que não podíamos."

Determinar a formação de gelo tornou-se especialmente relevante na pesquisa sobre mudanças climáticas.

A água se move continuamente dentro da Terra e sua atmosfera, condensando-se para formar nuvens e precipitando na forma de chuva e neve. Diferentes partículas estranhas afetam a forma como o gelo se forma nessas nuvens, por exemplo, partículas de fumaça da poluição em comparação com partículas de fumaça de um vulcão. Compreender como as diferentes condições afetam nossos sistemas de nuvem é essencial para previsões meteorológicas mais precisas.

"A nucleação do gelo é realmente importante para a comunidade científica atmosférica e modelagem climática", disse Davies. "No momento, não há maneira viável de prever a nucleação de gelo além de experimentos diretos ou simulações caras. IcePic deve abrir muito mais aplicações para descoberta." + Explorar mais

Estivemos pensando em como o gelo se forma em nuvens cirros de forma errada