Cientistas da Universidade da Pensilvânia desvendaram uma surpreendente conexão entre a espuma comum e a lógica da inteligência artificial. Novas simulações revelam que as bolhas estão em constante reorganização, mesmo em uma espuma aparentemente estável, seguindo princípios matemáticos idênticos aos usados no treinamento de sistemas de deep learning.
Por anos, a comunidade científica acreditava que as espumas se comportavam como vidro, com suas microestruturas fixas. No entanto, a pesquisa desafia essa visão, mostrando que, enquanto a forma geral da espuma permanece intacta, seu interior é dinâmico, com um movimento incessante das bolhas. Essa revelação transforma nossa compreensão sobre a natureza dos materiais e suas propriedades adaptativas.
A implicação mais profunda reside na notável semelhança matemática entre essa dança interna das bolhas e o processo de aprendizado profundo que impulsiona a inteligência artificial moderna. A compreensão dessa ligação pode abrir portas para o desenvolvimento de materiais que se adaptam ativamente ao ambiente ou para uma nova perspectiva sobre a reorganização contínua em estruturas biológicas, como o arcabouço interno das células.
A inquietude das bolhas e o deep learning
Em um estudo publicado na Proceedings of the National Academy of Sciences, os pesquisadores utilizaram simulações computacionais para rastrear o movimento das bolhas dentro de uma espuma úmida. Em vez de se estabilizarem, as bolhas continuaram a vagar por diversas configurações possíveis. Do ponto de vista matemático, esse comportamento espelha a forma como o deep learning opera.
Durante o treinamento, um sistema de IA ajusta repetidamente seus parâmetros, a informação que define o que uma IA “sabe”, em vez de se fixar em um único estado final. John C. Crocker, professor de Engenharia Química e Biomolecular (CBE) e coautor sênior do artigo, ressaltou a natureza intrínseca da reorganização da espuma.
“As espumas se reorganizam constantemente”, afirma John C. Crocker, conforme noticiado pela ScienceDaily em 15 de janeiro de 2026. “É impressionante que espumas e sistemas modernos de IA pareçam seguir os mesmos princípios matemáticos. Entender por que isso acontece ainda é uma questão em aberto, mas pode reformular como pensamos sobre materiais adaptativos e até sistemas vivos.”
Desafiando as teorias tradicionais da física
Historicamente, as espumas foram tratadas como sólidos em escala macro, mantendo sua forma e elasticidade. Em escalas menores, contudo, são vistas como materiais “bifásicos”, compostos por bolhas suspensas em um líquido ou sólido.
A facilidade de observação das espumas, aliada à sua complexa mecânica, as tornou modelos ideais para estudar outros materiais densos e dinâmicos, incluindo células vivas. A teoria tradicional equiparava o movimento das bolhas ao de rochas rolando por uma paisagem energética, buscando posições de menor energia e ali permanecendo.
Essa perspectiva ajudava a explicar a estabilidade aparente das espumas, como uma pedra no fundo de um vale. No entanto, a realidade observada desafiou essa predição. Crocker mencionou que sinais dessa discrepância surgiram há quase duas décadas, mas faltavam as ferramentas matemáticas para explicar plenamente o fenômeno.
O aprendizado de máquina, com seus métodos de otimização baseados em técnicas como o gradiente descendente, oferece o arcabouço conceitual que faltava para descrever sistemas que mudam continuamente sem jamais se acomodar em um arranjo fixo único.
A descoberta da Universidade da Pensilvânia não apenas aprofunda nossa compreensão da física dos materiais, mas também estabelece uma ponte conceitual entre fenômenos cotidianos e os fundamentos da inteligência artificial.
Ao revelar que a lógica da inteligência artificial, em sua essência, pode ser um princípio universal de organização, abrimos caminho para a criação de novas gerações de materiais “inteligentes” e para uma compreensão mais rica dos processos adaptativos que governam a vida. O futuro da ciência e da engenharia parece estar borbulhando com possibilidades.
