O professor Chin-Teng Lin, da Universidade de Tecnologia de Sydney, apresentou o Torque Clustering, um algoritmo que imita a aprendizagem dos animais ao analisar dados sem instruções. Este método promete transformar áreas como biologia, finanças e medicina, detectando padrões e fraudes de forma autónoma. Com uma taxa de sucesso de 97,7% em testes, o Torque Clustering supera a aprendizagem supervisionada, que é limitada e dispendiosa.
A inovação do Torque Clustering representa um avanço significativo na inteligência artificial, permitindo uma abordagem mais eficiente e autónoma. Com a sua base em princípios físicos, este algoritmo não só melhora a análise de dados, mas também pode impulsionar o desenvolvimento da inteligência artificial geral, especialmente em robótica.