O uso de inteligência artificial generativa na análise de parâmetros topográficos em imagens de microscopia de força atômica

Resumo

A microscopia de força atômica (MFA) é uma técnica amplamente utilizada na caracterização de superfícies em escala nanométrica. Por meio da varredura de uma ponta extremamente sensível sobre a amostra (Eaton, 2010), MFA gera imagens topográficas da amostra e vem, nas últimas duas décadas, revolucionando a ciência de superfícies.

A interpretação dos dados coletados, no entanto, pode ser complexa e exige o uso de ferramentas especializadas para extração de parâmetros quantitativos relevantes, e necessários para área da pesquisa, visto que a estatística nos ajuda a entender diferentes distribuições de dados e quais estatísticas são apropriadas para resumir cada uma delas e nos ajuda também a entender como usar dados para testar hipóteses e estimar a incerteza das conclusões (Foster, 2013).

Levando em consideração pesquisas recentes e o avanço contínuo das tecnologias de inteligência artificial (IA), novas abordagens vêm sendo exploradas com o objetivo de automatizar e otimizar a análise de dados. Essas ferramentas permitem ao pesquisador usar seu tempo e esforço em etapas estratégicas e interpretativas do processo científico.

Sendo a pesquisa um dos setores que pode ser mais significativamente impactado pela IA generativa. A IA tem grande potencial para acelerar a descoberta científica, levando a novos avanços científicos e ganhos significativos de produtividade, além de melhorar a eficácia e o ritmo dos processos de pesquisa e verificação (European Commission, 2024).

Apesar de suas limitações atuais, o GPT promete se tornar um ator-chave nesse cenário e tem o potencial de ampliar as ferramentas estatísticas tradicionais, fornecendo aos pesquisadores e profissionais capacidades analíticas sem precedentes (Evkava, 2024).

Com base nisso, o presente trabalho tem o enfoque nos modelos de linguagem baseados em IA generativa, ChatGPT e o DeepSeek, os quais têm demonstrado capacidades promissoras na compreensão, interpretação e até mesmo na realização de análises a partir de dados complexos. Essas ferramentas podem ser aplicadas tanto para o apoio na programação de rotinas de análise automatizadas quanto para a coleta e interpretação de dados.

Foram utilizados ChatGPT e DeepSeek na análise estatística de parâmetros topográficos extraídos de imagens de AFM, avaliando a eficácia e aplicabilidade dessas ferramentas em comparação com métodos tradicionais e softwares especializados, foi utilizado Prism como base para tal comparação. A proposta busca demonstrar a viabilidade do uso de IA em contextos científicos, verificando a precisão dos dados estatísticos gerados em cima de parâmetros topográficos.