CONSERVAÇÃO DA QUANTIDADE DO MOVIMENTO: UM EXEMPLO OBTIDO A PARTIR DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Conservation of Momentum: an example obtained from Artificial Intelligence

Resumo

A incorporação de tecnologias como a Inteligência Artificial (IA) e ferramentas de programação permite aos alunos explorar conceitos físicos de forma dinâmica e contextualizada. Neste trabalho, pretendemos verificar a conservação da quantidade de movimento utilizando o Gemini 2.5 Pro, uma inteligência artificial do Google. Utilizando uma figura disponível em um livro didático de física do ensino médio que mostra dois carrinhos acoplados a uma mola, criamos um prompt e solicitamos à inteligência artificial para calcular as velocidades dos carrinhos, a distância percorrida e a quantidade de movimento após perder o contato com a mola. Encontramos módulos iguais para a velocidade, a distância e a quantidade de movimento quando os dois carrinhos tinham a mesma massa. Quando as massas foram diferentes, encontramos velocidades distintas para os dois carrinhos, sendo que o carrinho mais pesado adquiriu velocidade e distâncias menores, porém, a quantidade de movimento permaneceu a mesma. A simulação é de fácil acesso e pode auxiliar os alunos no entendimento dos conceitos de quantidade de movimento de forma lúdica. No entanto, reconhecemos que a simulação ainda apresenta limitações, como a impossibilidade de reproduzir com total precisão os valores obtidos em um experimento real.

The incorporation of technologies such as Artificial Intelligence (AI) and programming tools enables students to explore physics concepts in a dynamic, context-rich way. In this work, we intend to verify the conservation of momentum using Gemini 2.5 Pro, an artificial intelligence from Google. Using a figure from a high school physics textbook showing two carts attached to a spring, we created a prompt. We asked the artificial intelligence to calculate the carts' speeds, distances traveled, and momenta after the spring's contact was lost. We found equal magnitudes for speed, distance, and momentum when the two carts had the same mass. When the masses were different, we found different velocities for the two carts; the heavier cart had a lower speed and shorter distance, but its momentum remained the same. The simulation is easily accessible and can help students understand momentum concepts playfully. However, we recognize that the simulation still has limitations, such as its inability to reproduce values obtained in a real experiment accurately.