{"id":10145,"date":"2026-06-25T14:58:45","date_gmt":"2026-06-25T17:58:45","guid":{"rendered":"https:\/\/facepevirtual.org.br\/facepe\/?p=10145"},"modified":"2026-06-25T15:00:18","modified_gmt":"2026-06-25T18:00:18","slug":"modelo-de-ia-acelera-em-700-vezes-a-simulacao-de-filtros-opticos-para-detectores-de-neutrinos-que-ajudam-a-estudar-o-universo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/facepevirtual.org.br\/facepe\/modelo-de-ia-acelera-em-700-vezes-a-simulacao-de-filtros-opticos-para-detectores-de-neutrinos-que-ajudam-a-estudar-o-universo\/","title":{"rendered":"Modelo de IA acelera em 700 vezes a simula\u00e7\u00e3o de filtros \u00f3pticos para detectores de neutrinos que ajudam a estudar o universo"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Desenvolvida na UNIFAL-MG, a ferramenta combina leis da f\u00edsica e aprendizado de m\u00e1quina para apoiar o DUNE &#8211; experimento internacional de detec\u00e7\u00e3o de neutrinos<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><a href=\"https:\/\/jornal.unifal-mg.edu.br\/category\/ciencia\/\">+Ci\u00eancia<\/a>,\u00a0<a href=\"https:\/\/jornal.unifal-mg.edu.br\/category\/destaque\/\">Destaque<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/jornal.unifal-mg.edu.br\/2026\/06\/25\/\"><time>25\/06\/2026<\/time><\/a><\/li>\n\n\n\n<li>13:10<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Atualizado em 25\/06\/2026 13:10<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Rafael Martins da Silva Afeto<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/jornal.unifal-mg.edu.br\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/modelo-IA-para-filtro-optico-detector-neutrinos-1.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-128878\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Ambiente de desenvolvimento do projeto, com c\u00f3digos em Python e gr\u00e1ficos de treinamento da rede neural aplicada \u00e0 \u00f3ptica de filtros multicamadas. (Imagem: Arquivo\/Mateus Rodrigues)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pesquisadores da UNIFAL-MG desenvolveram um modelo de aprendizado de m\u00e1quina que, com poucos dados reais, foi capaz de gerar simula\u00e7\u00f5es \u00f3pticas de filtros usados na captura do sinal de neutrinos. A solu\u00e7\u00e3o se mostrou mais precisa e at\u00e9 700 vezes mais r\u00e1pida que o m\u00e9todo tradicional de simula\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image alignleft is-resized\" id=\"attachment_128857\"><a href=\"https:\/\/jornal.unifal-mg.edu.br\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Mateus-Jesus-de-Oliveira-Rodrigues.jpg\" data-rel=\"lightbox-image-0\" data-rl_title=\"\" data-rl_caption=\"\" title=\"\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/jornal.unifal-mg.edu.br\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Mateus-Jesus-de-Oliveira-Rodrigues.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-128857\" style=\"width:165px;height:auto\"\/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\">Mateus Jesus de Oliveira Rodrigues \u2013 pesquisador\/autor do estudo. (Foto: Arquivo Pessoal)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image alignleft is-resized\" id=\"attachment_128856\"><a href=\"https:\/\/jornal.unifal-mg.edu.br\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Anibal-Bezerra.jpg\" data-rel=\"lightbox-image-1\" data-rl_title=\"\" data-rl_caption=\"\" title=\"\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/jornal.unifal-mg.edu.br\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Anibal-Bezerra.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-128856\" style=\"width:166px;height:auto\"\/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\">Anibal Thiago Bezerra \u2013 professor\/orientador do estudo. (Foto: Arquivo Pessoal)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O estudo fez parte do mestrado de Mateus Jesus de Oliveira Rodrigues, orientado pelo professor Anibal Thiago Bezerra, junto ao&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.unifal-mg.edu.br\/ppgf\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Programa de P\u00f3s-Gradua\u00e7\u00e3o em F\u00edsica (PPGF)<\/a>, e colabora com o experimento internacional&nbsp;<em><a href=\"https:\/\/www.dunescience.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">DUNE (Deep Underground Neutrino Experiment)<\/a><\/em>, do qual a UNIFAL-MG \u00e9 uma das institui\u00e7\u00f5es brasileiras participantes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Um desafio inicial no desenvolvimento da pesquisa intitulada&nbsp;<em>Aprendizado de m\u00e1quina na detec\u00e7\u00e3o de neutrinos em supernovas<\/em>&nbsp;foi a escassez de dados. Os pesquisadores tinham poucas curvas reais para treinar o modelo. Como explica Anibal Bezerra, os sistemas de aprendizado de m\u00e1quina costumam exigir grande volume de dados e o material dispon\u00edvel seria insuficiente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para contornar essa limita\u00e7\u00e3o, a sa\u00edda foi treinar o modelo em duas etapas. Primeiro, a equipe utilizou 500 curvas geradas pelo m\u00e9todo convencional, o TMM (Transfer Matrix Method), que usa equa\u00e7\u00f5es da f\u00edsica para descrever como a luz atravessa os filtros. Essas curvas n\u00e3o reproduzem com fidelidade a resposta \u00f3ptica do filtro real, mas d\u00e3o ao modelo uma base ampla para aprender. Em seguida, as medi\u00e7\u00f5es reais entraram em cena para calibrar essa base e mostrar \u00e0 intelig\u00eancia artificial os detalhes que o modelo matem\u00e1tico (TMM) n\u00e3o possu\u00eda.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A equipe tamb\u00e9m incorporou f\u00edsica ao pr\u00f3prio modelo, nomeado de CPIGAN (Conditional Physics Informed Generative Adversarial Networks). \u201cA parte \u2018physics informed\u2019 salienta o fato de ensinarmos a f\u00edsica por tr\u00e1s da resposta \u00f3ptica aos modelos generativos adversariais condicionais, as CGANs\u201d, explica Anibal Bezerra.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Conforme destaca o pesquisador, os filtros \u00f3pticos s\u00e3o camadas de materiais diferentes que, empilhados, filtram a luz que os atinge, podendo, deixar apenas alguns comprimentos de onda espec\u00edficos passarem. \u00c9 por meio dessa filtragem rigorosa que eles atuam como a \u201cporta de entrada\u201d para as ARAPUCAS \u2013 armadilhas gigantes projetadas para capturar o brilho dos neutrinos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Convencionalmente, a simula\u00e7\u00e3o para estes componentes \u00e9 feita pelo TMM, mas como o professor explica, esse m\u00e9todo \u00e9 uma aproxima\u00e7\u00e3o. \u201cO m\u00e9todo trata as interfaces entre os materiais como sendo perfeitas, seria o an\u00e1logo \u00f3tico para o \u2018ignore o atrito\u2019 nos problemas de mec\u00e2nica\u201d, argumenta.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O CPIGAN se torna um modelo de rede neural capaz de reproduzir os resultados de transmiss\u00e3o \u00f3ptica de filtros reais. \u201cAdicionalmente, s\u00e3o modelos muito mais r\u00e1pidos computacionalmente que os TMM. Mostramos um aumento na velocidade de obten\u00e7\u00e3o das curvas de transmiss\u00e3o de mais de 700 vezes ao compararmos as CPIGAN com o TMM\u201d, enfatiza Anibal Bezerra.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Segundo o pesquisador, trata-se de um trabalho de f\u00edsica b\u00e1sica, voltado a desenvolver t\u00e9cnicas que possam ser aplicadas na cria\u00e7\u00e3o de dispositivos. \u201cAcreditamos que seja um trabalho bastante relevante para a engenharia de dispositivos \u00f3ticos, com diversas aplica\u00e7\u00f5es na sociedade. Desenhamos um procedimento de aprendizado de m\u00e1quina que pode ser estendido para outros tipos de dispositivos e propriedades com aplica\u00e7\u00f5es diretas na ind\u00fastria \u00f3ptica, por exemplo\u201d, ressalta.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Os pr\u00f3ximos passos da pesquisa j\u00e1 est\u00e3o em andamento. A equipe busca desenvolver um modelo ainda mais geral, capaz de aprender as propriedades de dispositivos com diversos n\u00fameros de camadas de materiais. \u201c\u00c9 um trabalho desafiador, para o qual j\u00e1 estamos obtendo alguns resultados bastante interessantes\u201d, compartilha o pesquisador.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A pesquisa contou com o apoio da&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.gov.br\/capes\/pt-br\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Coordena\u00e7\u00e3o de Aperfei\u00e7oamento de Pessoal de N\u00edvel Superior (CAPES)<\/a>&nbsp;na concess\u00e3o de bolsa de mestrado ao discente Mateus Rodrigues.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image alignleft is-resized\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/jornal.unifal-mg.edu.br\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/rafael-afeto.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-110181\" style=\"width:197px;height:auto\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Rafael Martins da Silva Afeto<\/strong>&nbsp;\u00e9 mestrando em Ci\u00eancias Ambientais na UNIFAL-MG e bolsista do projeto +Ci\u00eancia, cuja proposta \u00e9 fomentar a cultura institucional de divulga\u00e7\u00e3o cient\u00edfica e tecnol\u00f3gica. A iniciativa conta com o apoio da FAPEMIG por meio do&nbsp;<a href=\"http:\/\/www.fapemig.br\/media\/SEI_GOVMG_-_44193622_-_FAPEMIG_-_Chamada.pdf\">Programa Comunica\u00e7\u00e3o P\u00fablica da Ci\u00eancia e da Tecnologia<\/a>&nbsp;para desenvolvimento.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>*Texto elaborado sob supervis\u00e3o e orienta\u00e7\u00e3o de Ana Carolina Ara\u00fajo<\/em><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image alignright\"><a href=\"https:\/\/jornal.unifal-mg.edu.br\/maisciencia\/\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/jornal.unifal-mg.edu.br\/wp-content\/uploads\/elementor\/thumbs\/logo_mais_ciencia_unifal-qqv39zgo3qwpgclrhuow3x6xdsexxft1txhnmjcp2w.png\" alt=\"+ Ci\u00eancia - Portal de Divulga\u00e7\u00e3o Cient\u00edfica da UNIFAL-MG\" title=\"logo_mais_ciencia_unifal\"\/><\/a><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image alignright is-resized\"><a href=\"http:\/\/www.fapemig.br\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/jornal.unifal-mg.edu.br\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/logo_fapemig.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-104748\" style=\"width:101px;height:auto\"\/><\/a><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Desenvolvida na UNIFAL-MG, a ferramenta combina leis da f\u00edsica e aprendizado de m\u00e1quina para apoiar o DUNE &#8211; experimento internacional de detec\u00e7\u00e3o de neutrinos Atualizado em 25\/06\/2026 13:10 Pesquisadores da UNIFAL-MG desenvolveram um modelo de aprendizado de m\u00e1quina que, com poucos dados reais, foi capaz de gerar simula\u00e7\u00f5es \u00f3pticas de filtros usados na captura do [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":10147,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-10145","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-facepe"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/facepevirtual.org.br\/facepe\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10145","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/facepevirtual.org.br\/facepe\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/facepevirtual.org.br\/facepe\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/facepevirtual.org.br\/facepe\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/facepevirtual.org.br\/facepe\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=10145"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/facepevirtual.org.br\/facepe\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10145\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/facepevirtual.org.br\/facepe\/wp-json\/wp\/v2\/media\/10147"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/facepevirtual.org.br\/facepe\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=10145"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/facepevirtual.org.br\/facepe\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=10145"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/facepevirtual.org.br\/facepe\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=10145"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}