Tecnologia Científica
Ruído que organiza: estudo revela como o acaso cria ordem em sistemas físicos e na inteligência artificial
Pesquisadores da Universidade de Nova York (NYU) descobriram que o ruído — tradicionalmente associado à desordem — pode ser o motor da organização em sistemas físicos e até em algoritmos de inteligência artificial.
Por
Laercio Damasceno - 23/01/2026
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Pesquisadores da Universidade de Nova York (NYU) descobriram que o ruído — tradicionalmente associado à desordem — pode ser o motor da organização em sistemas físicos e até em algoritmos de inteligência artificial. O trabalho, publicado na revista Nature Communications, mostra que partículas sujeitas a interações aleatórias desenvolvem estruturas ordenadas de longo alcance, obedecendo a leis universais.
O estudo foi conduzido por Satyam Anand, Guanming Zhang e Stefano Martiniani, ligados ao Courant Institute of Mathematical Sciences, ao Departamento de Física e ao Centro de Pesquisa em Matéria Mole da NYU. A pesquisa une física estatística, matemática e ciência da computação para responder a uma pergunta antiga: como a ordem emerge do caos?
Três sistemas, uma mesma regra
Os cientistas analisaram três classes distintas de sistemas chamados de random-organizing systems — sistemas que se auto-organizam sob influência de ruído:
Organização Aleatória, inspirada em experimentos com suspensões coloidais;
Organização Aleatória com Viés, usada para estudar empacotamento de partículas;
Descida de Gradiente Estocástica (SGD), algoritmo central no treinamento de redes neurais.
Apesar das diferenças microscópicas, todos exibiram o mesmo fenômeno: a supressão de flutuações de densidade em grandes escalas, conhecida como hiperuniformidade.
“O mais surpreendente foi perceber que sistemas físicos e algoritmos de aprendizado de máquina obedecem às mesmas leis estatísticas”, afirma Stefano Martiniani, professor da NYU e autor do estudo. Segundo ele, “isso aponta para uma universalidade profunda na forma como o ruído molda a organização”.
O papel-chave da correlação do ruído
A pesquisa identificou um fator decisivo: a correlação do ruído entre pares de partículas. Quando o ruído é anticorrelacionado — isto é, quando partículas se movem de forma coordenada — o sistema passa a apresentar uma organização extrema, com padrões altamente regulares em grandes distâncias.
Os dados mostram que, nesse regime, o chamado fator de estrutura tende a zero em comprimentos de onda longos, assinatura matemática da hiperuniformidade.
“Não importa se o ruído vem de colisões físicas ou de amostragem aleatória de dados num algoritmo”, explica Guanming Zhang, pesquisador do Departamento de Física da NYU. “O que importa é como esse ruído está correlacionado.”
Da física à inteligência artificial
Um dos achados mais relevantes do trabalho está na conexão com a inteligência artificial. O estudo demonstra que a descida de gradiente estocástica — algoritmo usado para treinar redes neurais — tende naturalmente a regiões mais “planas” da paisagem de energia, associadas a modelos mais estáveis e com melhor capacidade de generalização.
Segundo os autores, quanto maior a organização espacial emergente no sistema de partículas, mais plana é a região da paisagem de energia explorada pelo algoritmo.
“Isso ajuda a explicar por que redes neurais treinadas com SGD funcionam tão bem na prática”, afirma Satyam Anand, do Courant Institute. “O ruído não é um problema — ele é parte da solução.”
As implicações do estudo vão desde o desenvolvimento de materiais avançados, como estruturas fotônicas hiperuniformes, até a compreensão de sistemas biológicos, incluindo dinâmica populacional e atividade neural.
Além disso, a descoberta abre caminho para o design de algoritmos de aprendizado mais robustos, baseados no controle da estrutura do ruído — um tema cada vez mais relevante em um mundo dependente de sistemas de IA.
Publicado em acesso aberto, o artigo reforça o papel das universidades na fronteira do conhecimento interdisciplinar. Como concluem os autores, compreender o ruído pode ser a chave para dominar a ordem.
Mais sobre o artigo
Anand, S., Zhang, G. & Martiniani, S. Estrutura universal emergente de longo alcance em sistemas de organização aleatória. Nat Commun (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-68601-2
