Ajuste Fino

Na física teórica, o ajuste fino é o processo no qual os parâmetros de um modelo, devem ser ajustados com muita precisão, para se ajustar a certas necessidades observadas. Isso levou à descoberta de que as constantes e quantidades fundamentais, caem em uma faixa tão extraordinariamente precisa que, do contrário, a origem, a existência, a sobrevivência e/ou a evolução dos agentes conscientes no universo não seriam permitidas.[1]

Teorias que requerem ajuste fino são consideradas problemáticas na ausência de um mecanismo conhecido para explicar, por quê os parâmetros têm precisamente os valores observados que eles retornam. A regra heurística de que os parâmetros em uma teoria física fundamental não devem ser ajustados, é chamada de naturalidade.[2][3]

Backgroud (Contexto)Editar

A ideia de que a naturalidade explicará o ajuste fino foi questionada por Nima Arkani-Hamed, um físico teórico, em sua palestra "Por que existe um universo macroscópico?", Uma palestra da minissérie "Multiverso e ajuste fino" do Projeto "Philosophy of Cosmology", uma colaboração da Universidade de Oxford e Cambridge 2013. Nele, ele descreve que acredita , fugindo aos parâmetros, que a naturalidade geralmente oferece uma solução para os problemas da física; e que geralmente acontecia antes do esperado. No entanto, ao abordar o problema da constante cosmológica, a naturalidade falhou em fornecer uma explicação, embora se esperasse que tivesse feito isso há muito tempo.

A necessidade de um ajuste fino leva a vários problemas que não mostram que as teorias estão incorretas, no sentido de falsificar observações, mas sugerem que está faltando um pedaço da história. Por exemplo, o problema da constante cosmológica (por que a constante cosmológica é tão pequena?); o problema da hierarquia; e o forte problema de CP, entre outros.

Além disso, a equipe de Dongshan He sugeriu uma possível solução para a constante cosmológica ajustada pela criação do universo a partir do modelo nada.[4]

ExemploEditar

Um exemplo de problema de ajuste fino considerado pela comunidade científica como tendo uma solução "natural" plausível é o problema da planura cosmológica, que é resolvido se a teoria inflacionária estiver correta: a inflação força o universo a se tornar muito plano, respondendo à pergunta de por que o universo é hoje considerado plano em um grau tão elevado. Diversas discussões cosmológicas surgiram em torno do ajuste fino nas eternas disputas entre naturalistas e sobrenaturalistas[5][6]

Aplicações TecnológicasEditar

O ajuste fino possui milhares de aplicações tecnológicas; algumas ligadas a inteligência artificial e aprendizado de máquina ( "machine learning") no sentido de classificar padrões e treinar sistemas a encontrar melhores algoritmos que determinem com maior precisão resultados mais bem ajustados a um problema a ser resolvido, a Sequência de Fibonacci que aparece em diversos padrões na natureza, é usada para construção de sistemas de diagnóstico de câncer[7] diferenciando células saudáveis e doentes[8][9] reprogramação de sistemas de magnetização com aplicações em microondas,[10][11] ajuste fino de lasers,[12] sistemas opticos[13] e muitos outros.

MediçãoEditar

Embora o ajuste fino fosse tradicionalmente medido por medidas de ajuste fino ad hoc, como a medida Barbieri-Giudice-Ellis, na última década muitos cientistas reconheceram que os argumentos do ajuste fino eram uma aplicação específica das estatísticas bayesianas.[14][15][16][17][18][19]

Ajuste fino e Entropia GenéticaEditar

Observações de ajuste fino em sistemas biológicos são contrastadas com medição de desordem das mesmas causadas sobretudo por mutações, maioria delétérias, como preconiza a teoria da entropia genética, assim resume a publicação cientifica de Steinar Thorvaldsen:

"O ajuste fino tem recebido muita atenção na física e afirma que as constantes fundamentais da física são perfeitamente ajustadas a valores precisos para uma rica química e permissão de vida. Ainda não foi aplicado de maneira ampla à biologia molecular. No entanto, neste artigo, argumentamos que os sistemas biológicos apresentam ajuste fino em diferentes níveis, por exemplo, proteínas funcionais, máquinas bioquímicas complexas em células vivas e redes celulares. Este artigo descreve o ajuste fino molecular, como pode ser usado em biologia e como desafia o pensamento darwiniano convencional. Também discutimos os métodos estatísticos que sustentam o ajuste fino e apresentamos uma estrutura para essa análise".[20]

Veja tambémEditar

Referências

  1. Leslie, John (1998). Modern Cosmology & Philosophy. University of Michigan: Prometheus Books. ISBN 1573922501 
  2. Grinbaum, Alexei (2012). «Which Fine-Tuning Arguments Are Fine?». Foundations of Physics. 42: 615–631. Bibcode:2012FoPh...42..615G. arXiv:0903.4055 . doi:10.1007/s10701-012-9629-9 
  3. Giudice, Gian (2008). Naturally Speaking: The Naturalness Criterion and Physics at the LHC. [S.l.: s.n.] pp. 155–178. Bibcode:2008plnc.book..155G. ISBN 978-981-277-975-5. arXiv:0801.2562 . doi:10.1142/9789812779762_0010 
  4. He, Dongshan; Gao, Dongfeng; Cai, Qing-yu (2014). «Spontaneous creation of the universe from nothing». Physical Review. 89: 083510. Bibcode:2014PhRvD..89h3510H. arXiv:1404.1207 . doi:10.1103/PhysRevD.89.083510 
  5. Metcalf, Thomas (3 de março de 2021). «On Friederich's New Fine-Tuning Argument». Foundations of Physics (em inglês) (2). 31 páginas. ISSN 1572-9516. doi:10.1007/s10701-021-00449-6. Consultado em 8 de maio de 2021 
  6. Carroll, Sean M.; Tam, Heywood (8 de julho de 2010). «Unitary Evolution and Cosmological Fine-Tuning». arXiv:1007.1417 [astro-ph, physics:gr-qc, physics:hep-th]. Consultado em 8 de maio de 2021 
  7. Sanghavi, Foram; Kezebou, Landry; Panetta, Karen; Agaian, Sos (11 de maio de 2020). «Breast cancer classification using parametric free thresholding adjacency statistics based Fibonacci patterns». International Society for Optics and Photonics: 113990Q. doi:10.1117/12.2558613. Consultado em 8 de maio de 2021 
  8. Schuster, Stefan; Fichtner, Maximilian; Sasso, Severin (10 de janeiro de 2017). «Use of Fibonacci numbers in lipidomics – Enumerating various classes of fatty acids». Scientific Reports (em inglês) (1). 39821 páginas. ISSN 2045-2322. doi:10.1038/srep39821. Consultado em 8 de maio de 2021 
  9. Sans, Marta; Zhang, Jialing; Lin, John Q.; Feider, Clara L.; Giese, Noah; Breen, Michael T.; Sebastian, Katherine; Liu, Jinsong; S. Eberlin, Livia (maio de 2019). «Performance of the MasSpec Pen for Rapid Diagnosis of Ovarian Cancer». Clinical chemistry (5): 674–683. ISSN 0009-9147. PMC 7433751 . PMID 30770374. doi:10.1373/clinchem.2018.299289. Consultado em 8 de maio de 2021 
  10. Lisiecki, Filip; Rychły, Justyna; Kuświk, Piotr; Głowiński, Hubert; Kłos, Jarosław W.; Groß, Felix; Bykova, Iuliia; Weigand, Markus; Zelent, Mateusz (1 de maio de 2019). «Reprogrammability and Scalability of Magnonic Fibonacci Quasicrystals». Physical Review Applied (5). 054003 páginas. doi:10.1103/PhysRevApplied.11.054003. Consultado em 8 de maio de 2021 
  11. Lisiecki, Filip; Rychły, Justyna; Kuświk, Piotr; Głowiński, Hubert; Kłos, Jarosław W.; Groß, Felix; Träger, Nick; Bykova, Iuliia; Weigand, Markus (22 de maio de 2019). «Magnons in a Quasicrystal: Propagation, Extinction, and Localization of Spin Waves in Fibonacci Structures». Physical Review Applied (5). 054061 páginas. doi:10.1103/PhysRevApplied.11.054061. Consultado em 8 de maio de 2021 
  12. «Achievement of tailored laser frequencies by fine-tuning the structural parameters of Fibonacci's in AlxGa1−xAs/GaAs superlattices». Superlattices and Microstructures (em inglês): 233–241. 1 de outubro de 2013. ISSN 0749-6036. doi:10.1016/j.spmi.2013.07.024. Consultado em 8 de maio de 2021 
  13. BINGXUE SHUI; YANG, XIANGBO (2012). «Sidelobe suppression of the reflection spectra of ID Fibonacci-class superlattices by a nonlinear chirping method and a genetic algorithm». Sidelobe suppression of the reflection spectra of ID Fibonacci-class superlattices by a nonlinear chirping method and a genetic algorithm (7): 075201.1–075201.8. ISSN 2040-8978. Consultado em 8 de maio de 2021 
  14. Barbieri, R.; Giudice, G.F. (1988). «Upper bounds on supersymmetric particle masses». Nuclear Physics B. 306: 63–76. Bibcode:1988NuPhB.306...63B. doi:10.1016/0550-3213(88)90171-X 
  15. Fowlie, Andrew; Balazs, Csaba; White, Graham; Marzola, Luca; Raidal, Martti (17 de agosto de 2016). «Naturalness of the relaxion mechanism». Journal of High Energy Physics. 2016. 100 páginas. Bibcode:2016JHEP...08..100F. arXiv:1602.03889 . doi:10.1007/JHEP08(2016)100 
  16. Fowlie, Andrew (2014). «CMSSM, naturalness and the ?fine-tuning price? of the Very Large Hadron Collider». Physical Review D. 90. 015010 páginas. Bibcode:2014PhRvD..90a5010F. arXiv:1403.3407 . doi:10.1103/PhysRevD.90.015010 
  17. Fowlie, Andrew (2014). «Is the CNMSSM more credible than the CMSSM?». The European Physical Journal C. 74. arXiv:1407.7534 . doi:10.1140/epjc/s10052-014-3105-y 
  18. Cabrera, Maria Eugenia; Casas, Alberto; Austri, Roberto Ruiz de (2009). «Bayesian approach and naturalness in MSSM analyses for the LHC». Journal of High Energy Physics. 2009: 075. Bibcode:2009JHEP...03..075C. arXiv:0812.0536 . doi:10.1088/1126-6708/2009/03/075 
  19. Fichet, S. (2012). «Quantified naturalness from Bayesian statistics». Physical Review D. 86. 125029 páginas. Bibcode:2012PhRvD..86l5029F. arXiv:1204.4940 . doi:10.1103/PhysRevD.86.125029 
  20. Thorvaldsen, Steinar; Hössjer, Ola (21 de setembro de 2020). «Using statistical methods to model the fine-tuning of molecular machines and systems». Journal of Theoretical Biology. 110352 páginas. ISSN 1095-8541. PMID 32505827. doi:10.1016/j.jtbi.2020.110352. Consultado em 2 de junho de 2021