Por Fabio Azevedo
O professor Tiago de Jesus Santos, da Universidade Federal do Acre (Ufac), integra uma equipe brasileira que usou inteligência artificial para aprimorar estimativas da massa de núcleos atômicos. O estudo foi publicado na revista Scientific Reports.
Os pesquisadores aplicaram redes neurais bayesianas para corrigir desvios em nove modelos teóricos. A técnica também ajudou a estimar a incerteza das previsões, especialmente para núcleos instáveis que são difíceis de produzir ou medir em laboratório. A equipe comparou as estimativas com dados experimentais, incluindo medições obtidas nos Estados Unidos e no Canadá.
Prever essas massas com mais precisão ajuda a simular como elementos pesados, como ouro e platina, podem se formar em eventos como colisões de estrelas de nêutrons. Nessas condições, núcleos atômicos podem capturar nêutrons rapidamente, em um mecanismo conhecido como processo r.
Imagem de capa: foto de arquivo da Ufac.
