Modelos quantitativos de grande escala: aplicações e desafios

Os sistemas modernos estão se tornando complexos demais para a análise estatística tradicional, visto que as instituições agora lidam com conjuntos de dados massivos, incluindo dados de pacientes, dados meteorológicos e dados do mercado financeiro.

Os grandes modelos quantitativos (LQMs, na sigla em inglês) ajudam processando esses conjuntos de dados, integrando dados estruturados e não estruturados e aplicando modelagem preditiva para descobrir padrões e fornecer insights baseados em dados que os métodos tradicionais não conseguem oferecer.

Descubra o que são grandes modelos quantitativos, os principais problemas que eles abordam, exemplos da vida real e o futuro dos LQMs.

Modelos quantitativos de grande escala (LQMs) versus modelos de linguagem de grande escala (LLMs)

Os Modelos Quantitativos de Grande Porte (LQMs) e os Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) dependem de redes neurais avançadas; no entanto, o foco nos dados, as abordagens de aprendizado e os usos principais os diferenciam.

Foco em dados

• Modelos Quantitativos Lineares ( LQMs ): Lidam com dados numéricos estruturados e problemas quantitativos. São projetados para tarefas como modelagem financeira, simulações científicas ou previsões na área da saúde . Esses modelos são valiosos quando precisão, avaliação de risco ou simulação de cenários são necessárias. Técnicas como Autoencoders Variacionais (VAEs) e Redes Adversárias Generativas (GANs) são frequentemente empregadas para produzir e refinar conjuntos de dados sintéticos para fins de previsão e pesquisa.
• Modelos de Linguagem Linguística (LLMs) : Trabalham com dados textuais não estruturados. São treinados em grandes corpora de texto para realizar tarefas como geração de linguagem, tradução e compreensão. Os LLMs são eficazes em aplicações como chatbots , sumarização de texto e criação de conteúdo, pois capturam padrões e significados linguísticos.

Abordagem de aprendizagem

• Modelos quânticos latentes (LQMs ): frequentemente combinam modelos probabilísticos com simulações baseadas em física para representar sistemas do mundo real. Os VAEs comprimem dados em dimensões menores para aumento de dados, enquanto as GANs criam saídas sintéticas realistas. Essas técnicas tornam os LQMs eficazes na detecção de anomalias, análise de cenários e geração de dados.
• LLMs : Baseiam-se em arquiteturas de transformadores para capturar o contexto em frases e documentos. Seu design enfatiza a compreensão da sintaxe, semântica e gramática, o que possibilita um alto desempenho em IA conversacional e raciocínio textual.

Tipos de dados

• LQMs : Otimizadas para conjuntos de dados estruturados, particularmente valores numéricos como métricas financeiras, características moleculares ou dados de sensores de setores como saúde e logística.
• Os LLMs são mais adequados para textos não estruturados. Seu treinamento com grandes volumes de dados linguísticos os capacita a gerar textos coerentes, responder a perguntas e interpretar estruturas linguísticas complexas.

Como os LQMs são construídos e utilizados?

A construção de LQMs envolve a integração do uso de dados, recursos computacionais e conhecimento especializado em diversas disciplinas.

• Requisitos de dados : Conjuntos de dados massivos são essenciais, incluindo dados históricos, dados de treinamento e dados sintéticos para fortalecer a confiabilidade do modelo. Esses modelos geralmente precisam de controles de acesso rigorosos para manter a integridade dos dados e evitar que dados tendenciosos influenciem os resultados.
• Infraestrutura computacional : Sistemas de alto desempenho, frequentemente aprimorados por sistemas avançados de IA e algoritmos de otimização, são necessários para realizar cálculos complexos e processar grandes conjuntos de dados.
• Colaboração : Equipes interdisciplinares de cientistas, economistas, engenheiros e especialistas da área trabalham em conjunto, combinando métodos estatísticos, análise numérica e habilidades contextuais e interpretativas.

Simulação de Monte Carlo como parte de Modelos Quantitativos de Grande Porte

A simulação de Monte Carlo é um método computacional que utiliza amostragem aleatória repetida para estimar a probabilidade de diferentes resultados em situações de incerteza.

As simulações de Monte Carlo são utilizadas em diversas áreas, incluindo inteligência artificial, finanças, gestão de projetos e precificação. Ao contrário dos modelos com entradas fixas, esses modelos incorporam distribuições de probabilidade, permitindo análises de sensibilidade para examinar como as entradas afetam os resultados e análises de correlação para compreender as relações entre as variáveis.

Como funciona a simulação?

Em vez de se basear em valores fixos, a simulação de Monte Carlo extrai valores aleatórios de distribuições de probabilidade e recalcula os resultados repetidamente. Milhares de execuções geram uma gama de resultados prováveis, cada um com sua probabilidade correspondente.

Por exemplo, o lançamento de dois dados tem 36 combinações possíveis. Um experimento de Monte Carlo pode simular milhares de lançamentos para produzir estimativas precisas das probabilidades de resultado. Esse processo repetitivo também torna o método eficaz para previsões de longo prazo.

Etapas na utilização dos métodos de Monte Carlo

As técnicas de Monte Carlo normalmente seguem três etapas:

1. Defina o modelo : Identifique o resultado (variável dependente) e as entradas ou fatores de risco (variáveis independentes).
2. Atribua distribuições de probabilidade : Utilize dados históricos ou o julgamento de especialistas para especificar intervalos e probabilidades para cada entrada.
3. Executar simulações : Gerar valores aleatórios para as entradas e registrar os resultados até obter um conjunto representativo de resultados.

Os resultados podem ser analisados usando variância e desvio padrão, que indicam a dispersão dos resultados. Variâncias menores sugerem previsões mais consistentes.

Que problemas os LQMs podem resolver?

Modelos quantitativos de grande escala são particularmente valiosos em domínios que dependem de conjuntos de dados numéricos em larga escala, modelagem preditiva e análise quantitativa.

Financiar

As instituições financeiras dependem de ferramentas precisas para gerenciar a avaliação de riscos e a previsão de mercado. Os LQMs utilizam dados de mercado, dados históricos e até mesmo dados sintéticos para identificar padrões que podem não ser visíveis com métodos estatísticos padrão.

Elas permitem que analistas financeiros realizem análises de cenários e forneçam informações valiosas sobre estratégias de investimento e potenciais crises. Isso possibilita que as instituições extraiam dados críticos de conjuntos de dados complexos e aprimorem sua tomada de decisões.

Assistência médica

Na medicina , a capacidade de analisar dados de pacientes com precisão é fundamental. Os LQMs (Long-Quality Models) podem processar grandes conjuntos de dados, incluindo registros de pacientes, dados de treinamento e resultados de ensaios clínicos, para apoiar a descoberta de medicamentos, prever a progressão da doença e avaliar a eficácia do tratamento.

Por exemplo, ao simular a disseminação de doenças infecciosas, os Modelos de Qualificação de Aprendizagem (LQMs) podem ajudar as organizações de saúde pública a se prepararem para surtos. Eles também fornecem métodos para gerar dados quantitativos a partir de informações não estruturadas de pacientes, garantindo que as decisões sejam baseadas em análises numéricas abrangentes.

Planejamento ambiental

As mudanças climáticas, as aplicações em sustentabilidade e os sistemas ecológicos envolvem conjuntos de dados massivos e cálculos complexos. Os Modelos Quânticos Locais (LQMs) podem integrar dados meteorológicos, imagens de satélite e modelos ambientais para realizar simulações científicas que preveem desastres naturais, avaliam a sustentabilidade dos recursos e identificam riscos potenciais.

Política e logística

Governos e organizações enfrentam desafios na alocação de recursos, no planejamento de infraestrutura e na gestão de crises. Ao utilizar a análise de cenários com grandes modelos quantitativos, os tomadores de decisão podem testar estratégias sob diversas condições, otimizar cadeias de suprimentos e antecipar possíveis interrupções. Os Modelos Quantitativos de Grande Escala (LQMs) processam dados de múltiplas fontes para fornecer dados realistas e insights práticos para lidar com desafios ainda mais complexos.

Exemplos da vida real de LQMs

LQMs empresariais da SandboxAQ

A SandboxAQ desenvolveu grandes modelos quantitativos focados na resolução de problemas quantitativos em ambientes empresariais. Diferentemente dos grandes modelos de linguagem, a abordagem da SandboxAQ se baseia em física, química e matemática. Esses modelos processam dados de entrada, realizam cálculos complexos e fornecem modelagem preditiva que auxilia na tomada de decisões em diversos setores.

Otimização em IA empresarial

Os Modelos de Qualidade Linguística (LQMs) da SandboxAQ são projetados para otimizar objetivos específicos, como melhorar as propriedades dos materiais, prever a vida útil da bateria ou aprimorar a segurança cibernética . Em vez de extrair padrões da linguagem natural, esses modelos geram dados quantitativos diretamente a partir de princípios físicos e científicos. Isso permite que as empresas aproveitem os pontos fortes da análise quantitativa em domínios onde sistemas complexos não podem ser totalmente compreendidos apenas por meio de texto ou dados históricos. ¹

Principais casos de uso em diversos setores

• Ciência dos materiais : A SandboxAQ utiliza sua plataforma AQChemSim para explorar conjuntos de dados numéricos em larga escala de composições químicas. Ao executar simulações científicas, o modelo identifica novos materiais que atendem aos requisitos de engenharia, reduzindo a necessidade de dispendiosos testes de tentativa e erro em laboratórios.
• Desenvolvimento de baterias : Em parceria com empresas industriais, a SandboxAQ utiliza Modelos Quânticos Lineares (LQMs) para prever o desempenho de baterias de íon-lítio. Os modelos processam dados de treinamento provenientes de experimentos e fornecem informações sobre a degradação da bateria, reduzindo o tempo de previsão de meses para dias e melhorando a precisão com menor consumo de dados.
• Descoberta de fármacos : O AQAffinity foi projetado para prever a afinidade de ligação proteína-ligante, uma etapa fundamental na descoberta inicial de fármacos. Baseado no OpenFold3, ele pode estimar a potência do fármaco diretamente a partir de dados de sequência, sem a necessidade de estruturas proteicas determinadas experimentalmente, permitindo uma triagem em larga escala mais rápida de candidatos a fármacos. Isso ajuda os pesquisadores a priorizar compostos promissores mais cedo e a reduzir experimentos laboratoriais dispendiosos.
• Cibersegurança : A plataforma AQtive Guard aplica LQMs (Modelos de Qualidade de Aprendizado) à gestão de criptografia e à avaliação de riscos. Ao mapear ativos criptográficos e analisar padrões de uso, ela identifica riscos potenciais e automatiza a remediação. A plataforma também oferece Gestão de Postura de Segurança com IA (AI-SPM) para detectar e gerenciar implantações de IA não autorizadas em empresas.
• Energia e navegação : O SandboxAQ também aplica LQMs em sistemas de energia, usando dinâmica de fluidos computacional para otimizar processos industriais e reduzir emissões. Na navegação, os modelos processam dados de campo magnético e fornecem serviços de localização sem depender de GPS, o que pode ser crucial em operações de defesa ou remotas.

Boltz PBC para predição da estrutura de proteínas, afinidade de ligação e planejamento de fármacos.

Boltz é uma plataforma de infraestrutura de IA para descoberta computacional de fármacos que utiliza modelos biomoleculares básicos e agentes de IA para projetar moléculas, prever interações proteicas e ajudar pesquisadores farmacêuticos a identificar candidatos a medicamentos promissores. ²

• Descoberta de fármacos de pequenas moléculas: agentes de IA examinam vastos espaços químicos para identificar moléculas promissoras com características de fármacos. Os pesquisadores podem priorizar compostos com maior probabilidade de se ligarem a um alvo biológico antes da síntese ou dos testes.
• Design de proteínas e produtos biológicos: A plataforma pode projetar ou otimizar proteínas que se ligam a alvos específicos, possibilitando o desenvolvimento de produtos biológicos como anticorpos e proteínas modificadas.
• Previsão da estrutura molecular e da interação: os modelos de Boltz preveem estruturas biomoleculares em 3D e a afinidade de ligação, ajudando os cientistas a entender como as moléculas interagem e se um medicamento candidato será eficaz.
• Fluxos de trabalho de pesquisa pré-clínica orientados por IA: as equipes farmacêuticas podem integrar seus dados experimentais ao sistema para refinar iterativamente os candidatos a medicamentos e orientar os programas de descoberta em estágio inicial.

Raciocínio baseado em energia: Kona 1.0 (Ligação lógica)

Kona 1.0 é um sistema de raciocínio de IA desenvolvido pela Logical Intelligence baseado em Modelos Baseados em Energia (EBMs).

O sistema analisa todos os estados possíveis simultaneamente, atribuindo-lhes uma pontuação com base no cumprimento de regras ou restrições definidas. Em vez de prever a saída mais provável (como fazem os modelos de lógica de longo prazo), o Kona identifica soluções que são matematicamente consistentes com as restrições do sistema, permitindo uma tomada de decisão determinística e verificável.

A lógica Intelligence posiciona a Kona como uma camada fundamental sob as modernas estruturas de IA, garantindo que os sistemas automatizados atuem dentro de limites verificados antes de executar ações. ³

Ideia principal: Raciocínio baseado em restrições

A arquitetura do Kona foi projetada para problemas de satisfação de restrições, nos quais uma solução deve satisfazer várias regras simultaneamente. Ela avalia soluções candidatas e as ajusta até que todas as restrições sejam satisfeitas, em vez de gerar respostas passo a passo, como fazem os modelos de linguagem.

Por exemplo, em um teste de Sudoku, o Kona resolveu 96% dos quebra-cabeças difíceis, enquanto os LLMs testados resolveram apenas cerca de 2%, ilustrando sua vantagem em tarefas de raciocínio estruturado.

Casos de uso do Kona

• Sistemas autônomos : controle de robôs, infraestrutura e veículos autônomos e automação crítica para a segurança, onde os sistemas devem obedecer a restrições operacionais rigorosas.
• Controle industrial e de infraestrutura: Otimização da rede elétrica, sistemas de controle industrial e fluxos de trabalho operacionais complexos que exigem configurações válidas.
• Finanças e negociação: Sistemas de negociação de alta frequência e mecanismos de decisão financeira onde a conformidade com as regras e as restrições de risco devem ser garantidas.
• Engenharia e projeto de sistemas: Projeto de chips e firmware para robótica.

Gêmeos digitais na área da saúde: testando tratamentos antes da cirurgia.

Os gêmeos digitais na área da saúde podem ser vistos como uma aplicação especializada dos Modelos de Qualidade de Aprendizagem (LQMs) porque:

• Eles dependem de conjuntos de dados estruturados (imagens de ressonância magnética, dados de sensores, resultados de laboratório).
• Eles combinam simulações probabilísticas e baseadas na física, que são técnicas centrais em LQMs.
• São utilizadas para gerar previsões e executar experimentos do tipo "e se" (objetivos centrais da modelagem quantitativa).

Pesquisadores estão desenvolvendo réplicas digitais dos órgãos dos pacientes, conhecidas como gêmeos digitais, para testar tratamentos médicos antes de implementá-los em situações reais. Esses modelos computacionais utilizam dados de exames médicos, dispositivos vestíveis e exames de imagem para simular como o corpo de um indivíduo pode responder a diversas intervenções, incluindo medicamentos, cirurgias ou outros tratamentos.

Gêmeos digitais para o coração

Na Universidade Johns Hopkins, uma equipe liderada pela professora Natalia Trayanova está conduzindo um ensaio clínico que cria cópias digitais dos corações dos pacientes. Esses modelos são construídos usando ressonâncias magnéticas cardíacas e técnicas computacionais avançadas. Eles mostram estruturas detalhadas, como cicatrizes, que são uma causa comum de arritmia.

Os médicos podem usar o gêmeo digital para simular a ablação, um procedimento no qual pequenas cicatrizes são criadas para corrigir batimentos cardíacos irregulares. Ao experimentar virtualmente, eles podem identificar a abordagem mais eficaz antes de tratar o paciente. O caso de um paciente demonstrou que os resultados previstos pelo gêmeo digital corresponderam ao resultado cirúrgico real, comprovando a precisão do modelo.

Desafios

Apesar do seu potencial, a tecnologia de gêmeos digitais enfrenta desafios:

• A modelagem de sistemas biológicos até o nível celular é extremamente complexa.
• A coleta e o uso de dados de pacientes levantam preocupações sobre privacidade e segurança.
• Os modelos de IA podem introduzir viés se não forem projetados com cuidado.
• A colaboração entre cientistas, engenheiros, clínicos e reguladores é necessária, e construir confiança entre todas as partes interessadas é essencial. ⁴

O que são modelos quantitativos de grande escala (LQMs)?

Os grandes modelos quantitativos (LQMs, na sigla em inglês) são estruturas computacionais avançadas que combinam equações científicas, dados quantitativos e simulações computacionais para representar sistemas do mundo real.

Ao contrário dos modelos quantitativos tradicionais, que muitas vezes se baseiam em métodos estatísticos simplificados ou apenas em dados históricos, os Modelos Quantitativos Locais (LQMs) integram conjuntos de dados numéricos em larga escala e cálculos complexos para gerar dados quantitativos e simular resultados sob uma ampla gama de condições.

• Os modelos tradicionais geralmente se limitam a contextos específicos e utilizam análises estatísticas diretas.
• Os grandes modelos quantitativos (LQMs) incorporam dados de entrada de múltiplas disciplinas, como física, economia e biologia, permitindo-lhes lidar com conjuntos de dados massivos e realizar análises complexas baseadas em dados que a modelagem estatística mais simples não consegue alcançar.

Essa distinção torna os LQMs mais adaptáveis para modelagem preditiva em áreas onde a incerteza e as variáveis interdependentes predominam.

Por que os LQMs são importantes agora?

• Os modelos quantitativos tradicionais são inadequados para analisar os vastos conjuntos de dados necessários para uma análise de cenários precisa.
• Com os avanços na inteligência artificial, redes neurais e técnicas avançadas de aprendizado de máquina, tornou-se possível construir modelos capazes de processar dados.
• Instituições financeiras , organizações de saúde e equipes de pesquisa científica enfrentam desafios ainda mais complexos que exigem análises preditivas sofisticadas.

As limitações dos grandes modelos quantitativos

Apesar de suas vantagens, os grandes modelos quantitativos enfrentam limitações:

• Dependência da integridade dos dados : Se os dados de entrada contiverem informações tendenciosas ou de baixa qualidade, as previsões e o raciocínio numérico resultantes serão falhos.
• Sensibilidade às premissas : A modelagem estatística e a análise numérica dependem fortemente de premissas subjacentes, que podem não refletir totalmente as complexidades do mundo real.
• Incerteza : Mesmo com sistemas avançados de IA e grandes conjuntos de dados, a incerteza em sistemas complexos não pode ser eliminada. A modelagem preditiva pode destacar tendências futuras, mas não pode garantir resultados precisos.
• Intensidade de recursos : Lidar com conjuntos de dados massivos exige alta capacidade computacional, conhecimento especializado e manutenção contínua.

Perguntas frequentes

Links de referência

1.

Large Quantitative Models | SandboxAQ

2.

Boltz - Build Better Molecules with AI

3.

Logical Intelligence · AI Certainty for Critical Systems

4.

A ‘Digital Twin’ of Your Heart Lets Doctors Test Treatments Before Surgery - WSJ

The Wall Street Journal

Sıla Ermut

Analista do setor

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Sıla Ermut é analista de mercado na AIMultiple, com foco em marketing por e-mail e vídeos de vendas. Anteriormente, trabalhou como recrutadora em empresas de gestão de projetos e consultoria. Sıla possui mestrado em Psicologia Social e bacharelado em Relações Internacionais.

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