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As palestras exploram o impacto transformador da neurociência e da inteligência artificial (IA) em diferentes campos do conhecimento, destacando como essas áreas estão redefinindo a cognição humana e revolucionando a pesquisa científica. A primeira palestra discute como os avanços em neurociência e IA estão mudando a forma como aprendemos, pensamos e criamos, abordando os aspectos éticos e sociais dessas tecnologias emergentes e promovendo uma reflexão sobre inovação, tecnologia e humanidade em um mundo em constante evolução, incluindo uma demonstração prática de mapeamento cerebral em um(a) p…
Neurociência, Inteligência Artificial e o Futuro da Cognição Humana
Vivemos uma era de transformação radical, onde os avanços da neurociência e da inteligência artificial estão redefinindo o que significa aprender, pensar e criar. Nesta palestra provocativa e inspiradora, vamos explorar como o cérebro humano influencia o desenvolvimento da IA, os impactos éticos e sociais dessas tecnologias emergentes e o que esperar do futuro da cognição. Uma oportunidade interessante para refletir sobre inovação, tecnologia e humanidade em um mundo em constante evolução. Também traremos equipamentos para fazer o mapa do cérebro de um(a) participante.
Inteligência Artificial aplicada na Astronomia
A Inteligência Artificial (IA), especialmente o aprendizado de máquina, está sendo amplamente utilizada na astronomia. O aprendizado de máquina envolve algoritmos que aprendem com dados para fazer previsões. Existem três tipos principais: aprendizado supervisionado (aprende com exemplos rotulados), não supervisionado (encontra padrões sem rótulos) e por reforço (aprende por tentativa e erro com recompensas).
Na astronomia, essas técnicas ajudam em diversas áreas. Para o estudo de asteroides, o aprendizado de máquina identifica famílias (grupos de asteroides relacionados a colisões) usando métodos como o Agrupamento Hierárquico (HCM) e algoritmos supervisionados como o Extremely Randomized Trees (ExtraTree), que se mostrou muito preciso. Também auxilia na classificação de asteroides e na previsão da estabilidade de suas órbitas usando redes neurais. No caso de objetos do Cinturão de Kuiper (KBOs), modelos como o GBoost são usados para classificação automática. O aprendizado profundo (deep learning), com redes neurais convolucionais (CNNs) e Vision Transformers (ViT), é aplicado na análise de imagens astronômicas, como as de argumentos ressonantes de asteroides. Interessantemente, os modelos ViT têm se mostrado mais rápidos que as CNNs. A IA generativa, com modelos como os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), também está encontrando aplicações, como na classificação de asteroides ressonantes. O design de prompts, a criação de instruções claras para a IA, é crucial para obter bons resultados. Em resumo, a IA e o aprendizado de máquina são ferramentas valiosas que estão transformando a pesquisa astronômica, permitindo análises mais rápidas e a descoberta de novos padrões em grandes conjuntos de dados.
Na astronomia, essas técnicas ajudam em diversas áreas. Para o estudo de asteroides, o aprendizado de máquina identifica famílias (grupos de asteroides relacionados a colisões) usando métodos como o Agrupamento Hierárquico (HCM) e algoritmos supervisionados como o Extremely Randomized Trees (ExtraTree), que se mostrou muito preciso. Também auxilia na classificação de asteroides e na previsão da estabilidade de suas órbitas usando redes neurais. No caso de objetos do Cinturão de Kuiper (KBOs), modelos como o GBoost são usados para classificação automática. O aprendizado profundo (deep learning), com redes neurais convolucionais (CNNs) e Vision Transformers (ViT), é aplicado na análise de imagens astronômicas, como as de argumentos ressonantes de asteroides. Interessantemente, os modelos ViT têm se mostrado mais rápidos que as CNNs. A IA generativa, com modelos como os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), também está encontrando aplicações, como na classificação de asteroides ressonantes. O design de prompts, a criação de instruções claras para a IA, é crucial para obter bons resultados. Em resumo, a IA e o aprendizado de máquina são ferramentas valiosas que estão transformando a pesquisa astronômica, permitindo análises mais rápidas e a descoberta de novos padrões em grandes conjuntos de dados.
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