Introduzindo aprendizado de máquina em cursos de física: o caso do rolamento no plano inclinado

Abstract

Em uma ciência cada vez mais orientada a dados, o uso de métodos computacionais inteligentes é progressivamente indispensável. Neste contexto, torna-se importante expor os estudantes de graduação em física às metodologias de inteligência artificial e aprendizado de máquina. Neste trabalho propomos uma forma de utilizar tais métodos na física, resolvendo o problema didático do rolamento em um plano inclinado. Para tanto, introduzimos os principais conceitos das técnicas de aprendizado de máquina e realizamos medidas do tempo que diferentes objetos (aro, disco e esfera) levam para percorrer uma certa distância, de acordo com a altura inicial e o ângulo de inclinação do plano. Com estes dados, aplicamos métodos de classificação capazes de predizer o objeto que rolava sobre o plano com acurácia de 83%, e métodos de regressão capazes de prever a velocidade média do objeto com erro absoluto médio de 1.4 cm s−1. Mostramos também que este modelo didático é instrutivo pois possibilita uma comparação direta com modelos físicos tradicionais e serve como exemplo introdutório para a discussão do que significa ensinar física para o computador.

Ensino de física mediado pelo Machine Learning: O caso do pêndulo simples

“…Em meio ao avanço tecnológico atual, a inteligência artificial e a ciência de dados têm permeado diversas esferas da vida cotidiana, moldando nosso consumo de mídia, orientando nossas escolhas e redefinindo nossa interação com as ciências naturais. Apesar deste progresso, como em [1] a implementação destas técnicas nas disciplinas de física e engenharia ainda é um processo em desenvolvimento, com potencial significativo para enriquecer o ensino e a aprendizagem. Neste estudo, propomos um exemplo prático da integração da inteligência artificial no ensino da física, concentrando-se especificamente no estudo do pêndulo simples.…”