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Fazendo a computação ganhar vida
Um novo curso ensina os alunos a usar técnicas computacionais para resolver problemas do mundo real, desde o pouso de uma espaçonave até a colocação de torres de telefonia celular.
Por Adam Zewe - 09/01/2022


Youssef Marzouk, professor de aeronáutica e astronáutica e coinstrutor do curso 16.0002 / 18.0002 deste semestre. Créditos: Foto: Gretchen Ertl


Enquanto uma sonda marciana desce em direção à superfície do Planeta Vermelho, quando seu paraquedas pode ser lançado com segurança? Abra-o muito cedo, enquanto o módulo de pouso está voando pela atmosfera, e ele pode se desprender - mas abra-o tarde demais e o módulo de pouso pode não desacelerar o suficiente para evitar um pouso forçado catastrófico.

Existem possibilidades aparentemente infinitas neste enigma complexo.

Uma maneira de resolver esse quebra-cabeça é usar um computador para simular a aterrissagem em Marte, que é exatamente como os alunos em 16.0002 / 18.0002 (Introdução à Ciência e Engenharia da Computação) responderam a essa questão, que fazia parte de seu primeiro conjunto de problemas.

“Foi interessante porque existem algumas maneiras de modelar o problema”, diz Andres Arroyo, um aluno do primeiro ano que fez o curso no segundo semestre. “Você pode modelá-lo em termos de como a velocidade do módulo de pouso muda ao longo do tempo ou como a velocidade muda conforme ele muda de posição. Dependendo de qual é o seu objetivo na simulação, você pode tentar abordagens diferentes. Achei que foi uma das coisas mais interessantes que fizemos. ”

O curso, lançado no outono passado, tem como objetivo ensinar aos alunos como a computação colide com o mundo físico. Ele foi desenvolvido por meio do Common Ground for Computing Education do MIT Schwarzman College of Computing , uma iniciativa com vários departamentos que visa combinar o ensino de computação com outras disciplinas.

O curso de meio semestre coloca a programação no contexto da ciência e engenharia computacional, um campo que se concentra em aplicações inovadoras de computação.  

Os alunos aprendem a usar programas de computador para simulação, otimização e quantificação de incerteza. Esses princípios fundamentais são estruturados com exemplos tangíveis projetados para serem relatados por alunos que não são necessariamente formados em ciência da computação. A maioria dos alunos do curso neste outono estava estudando aeronáutica e astronáutica ou matemática.

Modelagem de problemas da vida real

“Simulações como a nossa simulação de aterrissagem marciana são o que as pessoas realmente usam para fazer. A NASA resolveu nossa pequena equação diferencial? Não, tenho certeza de que eles têm muito mais sinos e assobios em seu modelo. Mas, conceitualmente, é isso que as pessoas realmente fazem ”, diz Youssef Marzouk, professor de aeronáutica e astronáutica e coinstrutor do curso neste semestre. “É assim que eu trabalho, até nas minhas próprias pesquisas. Existe a modelagem, existe o código, existem as saídas do código e você itera entre essas coisas. ”

Construir o curso em torno de tais exemplos concretos dá aos alunos uma noção de quantos problemas podem ser abordados usando modelos computacionais. A maioria dos alunos faz o curso no primeiro ou no segundo ano e muitos ainda não escolheram uma área de habilitação principal, por isso é especialmente valioso dar a eles uma amostra de como a computação é aplicada em muitos campos, diz ele.

Ao desenvolver o curso, o corpo docente queria cobrir os aspectos básicos da ciência computacional e engenharia de uma forma que tornasse os conceitos vivos para os alunos, diz o coinstrutor Laurent Demanet, professor de matemática aplicada, que projetou o curso com David Darmofal , o professor Jerome C. Hunsaker de Aeronáutica e Astronáutica.

As aulas cobrem as equações fundamentais em ação em um determinado problema, como a lei do movimento de Newton para o exemplo da sonda Marte, e então os alunos aprendem a expressar essas equações básicas em um algoritmo.

“É a combinação de matemática com ciência e ciência da computação. Ele canta quando você junta tudo ”, diz Demanet. “Para os alunos, é realmente uma aula baseada em habilidades. Queremos fornecer aos alunos habilidades que possam ser usadas em quase todos os lugares em seus estudos, mais tarde, e em muitos outros domínios também. ”

De equações a simulações

Durante uma palestra, Demanet descreveu a lei de resfriamento de Newton (a taxa na qual um objeto esfria é proporcional à diferença de temperatura entre o objeto e seus arredores). Em seguida, ele executou uma simulação usando o código Python que mostrou quanto tempo levaria para uma xícara de café esfriar de 85 a 50 graus.  

Um dos maiores desafios do desenvolvimento do curso tem sido introduzir esses conceitos matemáticos ao mesmo tempo que dá aos alunos contexto suficiente para que façam sentido para algumas aplicações contemporâneas - mas sem sobrecarregá-los com muitos detalhes, diz ele.

Além de transmitir habilidades concretas, os exemplos também são projetados para inspirar os alunos. Por exemplo, uma palestra que enfocou a ciência do clima usou equações matemáticas para transferência de calor para desmascarar uma falsa alegação de que o vapor d'água é um gás de efeito estufa mais potente do que o dióxido de carbono.

Mas Demanet disse aos alunos para não acreditarem em sua palavra - ele demonstrou uma simulação de computador que mostrou como os gases do efeito estufa afetaram o aumento geral da temperatura global ao longo de muitas décadas.

Fora da sala de aula, os alunos aplicaram seus recursos computacionais a uma ampla gama de conjuntos de problemas do mundo real, desde a otimização do posicionamento de torres de telefonia celular em torno do MIT até o mapeamento de como a eficácia da vacina Covid-19 diminui com o tempo e avaliação do impacto de um aquecimento geotérmico sistema poderia ter sobre a temperatura dentro de uma casa.

Para Penelope Herrero-Marques, o exemplo geotérmico despertou seu interesse porque ela gostaria de instalar um sistema em sua própria casa algum dia para reduzir sua pegada de carbono. Herrero-Marques, estudante do segundo ano graduando em engenharia mecânica que fez o curso na primavera passada, foi atraída por seus conjuntos de problemas relevantes, embora ela tivesse pouca experiência em abordagens computacionais.

“Alguns dos problemas foram um pouco assustadores no início, só porque eram muito grandes. Para nosso primeiro p-set na classe, devemos modelar o pouso em Marte. Mas os professores fizeram um bom trabalho dividindo-o em problemas menores. Não fique sobrecarregado. Cada grande problema pode ser dividido em problemas menores que você pode realmente resolver ”, diz ela.

Ela agora está compartilhando essa sabedoria como professora assistente do curso.

O colega assistente de ensino Mark Chiriac, um estudante do segundo ano, fez o curso em sua primeira iteração. O estudante de matemática queria aprender mais sobre algoritmos, mas também se concentrar em aplicativos que achou interessantes, como o movimento planetário.

Embora um dos problemas mais complicados envolvesse localizar torres de telefonia celular em torno do MIT, ele também estava entre os favoritos de Chiriac porque o exemplo era muito realista. A solução bem-sucedida desse problema de otimização deu-lhe confiança para aplicar essas habilidades em outros cursos, diz ele. 

“Este curso reúne partes de codificação, matemática e física nesta bela combinação para dar a todos as ferramentas para lidar com problemas muito relevantes que são necessários em nosso mundo agora. Ele me mostrou como essas diferentes áreas da ciência se unem de maneiras que eu sabia que existiam, mas ainda não havia experimentado por mim mesmo ”, diz ele.

Em última análise, as habilidades que os alunos desenvolvem neste curso os ajudarão a lidar com problemas de previsão científica em qualquer disciplina que escolherem, diz Demanet.

“Espero que os alunos apreciem como a computação pode ser usada para simular coisas complicadas no mundo ao seu redor”, acrescenta Marzouk. “Espero que vejam o poder que tem e apreciem que não é apenas uma caixa preta. Existem ideias e algoritmos realmente interessantes que explicam como isso acontece. Quer passem o resto da carreira aprendendo sobre essas ideias e algoritmos ou parem aqui, acho que é uma lição valiosa. ”

 

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