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Em Pesquisa  
Entender o homem para superar desafios agrícolas
A modelagem quântica cognitiva é um estudo que visa a aplicação de modelos matemáticos no desenvolvimento de softwares e aplicativos com inteligência artificial
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Nadir Rodrigues, Embrapa Informática Agropecuária
24/07/2013

Abordar a aprendizagem cognitiva a partir da modelagem quântica pode ser um caminho para a descoberta de mecanismos que auxiliem os pesquisadores a criarem tecnologias inteligentes, ou seja, capazes de tomar decisões baseadas no conhecimento humano. A modelagem quântica cognitiva é um estudo que visa a aplicação de modelos matemáticos no desenvolvimento de softwares e aplicativos com inteligência artificial. O objetivo é entender melhor como funciona o processo de aprendizagem humana e transformar este mecanismo natural em fórmulas que possam ser replicadas.

Esse tipo de conhecimento pode trazer importantes contribuições para a pesquisa científica. Na área de ciência agropecuária, por exemplo, existe um grande esforço de especialistas no sentido de estudar novas tecnologias que aperfeiçoem a mecanização agrícola. Está entre os desafios científicos e tecnológicos da Embrapa, contribuir para o avanço da fronteira do conhecimento e incorporar novas tecnologias, inclusive as emergentes, garantindo a competitividade e sustentabilidade da agricultura brasileira.

Para atingir seus objetivos estratégicos, a Embrapa Informática Agropecuária desenvolve pesquisas em tecnologia da informação, visando beneficiar a sociedade. Destaca-se o desenvolvimento de softwares e sistemas inteligentes que podem ser aplicados a monitoramento agrícola, previsão de safra, diagnóstico de doenças de plantas, entre outros. A Unidade também busca intensificar suas ações em pesquisa, desenvolvimento e inovação em temas importantes para o País, com a produção de sistemas computacionais que integrem nanotecnologia, biotecnologia, tecnologia da informação e ciência cognitiva.

“Integrando essas áreas é possível conseguir respostas que atendam melhor à complexidade do sistema agrícola”, afirma a chefe de Pesquisa e Desenvolvimento da Embrapa Informática Agropecuária, Silvia Massruhá. Para superar os desafios atuais de melhorar a produção e a produtividade agrícola, conservando o meio ambiente e otimizando recursos, é preciso contemplar diversas variáveis no sistema produtivo. “Está sendo gerado um grande volume de dados que depende cada vez mais da tecnologia para que possa ser analisado e usado de forma eficiente na tomada de decisão. Então é muito importante essa sinergia entre as áreas, e a ciência cognitiva tem um papel importante para ajudar a entender como nós podemos representar esse conhecimento através de modelos matemáticos”, destaca.

O pesquisador da Embrapa Informática Agropecuária, Alexandre de Castro, trata da modelagem quântica no artigo “On the quantum principles of cognitive learning”. Publicado em junho na conceituada revista Behavioral and Brain Sciences, que apresenta alto fator de impacto, o trabalho é focado numa abordagem matemática inspirada pela teoria da aprendizagem significativa voltada a investigar, a partir da perspectiva construtivista, como são processadas as informações na memória e o reconhecimento de padrões. Castro também é autor do trabalho “The Thermodynamic Cost of Fast Thought”, publicado no início deste ano no periódico Minds and Machines.

Ele explica que relacionar a teoria da informação a características psicológicas abre a possibilidade de testar experimentalmente a teoria computacional da mente por meio de um mecanismo de custo de energia chamado limite de Landauer, descoberto na década de 1960 pelo físico Rolf Landauer. Os artigos mostram ainda que esse custo de energia é um princípio termodinâmico comum tanto às máquinas quanto à estrutura cognitiva humana, e que tal princípio pode abrir um caminho para a concepção de sistemas inteligentes baseados na cognição humana.

Os artigos da revista Behavioral and Brain Sciences e do periódico Minds and Machines podem ser lidos nos sites http://is.gd/IUr9Xg e http://is.gd/aUCrfj, respectivamente.

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