Una inteligencia artificial descubre un fenómeno físico que nunca antes se había observado
La inteligencia artificial, en diversos aspectos, está contribuyendo a empeorar el mundo. La IA generativa produce actualmente enormes cantidades de contenido de escasa calidad, y en las aulas está debilitando de forma gradual las habilidades de pensamiento crítico, esenciales para el aprendizaje. A ello se suma su preocupante papel como agente de degradación medioambiental y como factor que impulsa la pérdida de empleos.
Por suerte, algunos modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático (machine learning, ML) tienen ambiciones más nobles que plagiar a animadores consagrados o producir redacciones a un nivel de lectura propio de secundaria. Es el caso de un nuevo modelo de ML desarrollado por un equipo de científicos de la Universidad de Emory. Normalmente, los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan como herramienta para ayudar a los científicos a filtrar enormes cantidades de datos o a optimizar experimentos, pero este modelo en particular descubrió por sí mismo nueva física, al menos en lo que se refiere al plasma polvoriento.
Seguramente te suene el plasma: ese cuarto estado de la materia que compone el 99,9 % de toda la materia ordinaria del universo. El plasma polvoriento es la misma mezcla de gas ionizado, pero con partículas de polvo cargadas. Este tipo de plasma se encuentra tanto en el espacio como en entornos terrestres. Por ejemplo, los incendios forestales generan plasmas polvorientos cuando las partículas cargadas de hollín se mezclan con el humo. En este nuevo estudio, publicado en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences
(PNAS), un equipo de investigadores describe cómo su modelo de ML entrenado logró ofrecer la descripción más detallada hasta la fecha de la física del plasma polvoriento, realizando predicciones precisas sobre fuerzas no recíprocas.
«Nuestro método de IA no es una caja negra: entendemos cómo y por qué funciona», declaró en un comunicado Justin Burton, coautor del estudio en Emory. «El marco que proporciona también es universal. Podría aplicarse potencialmente a otros sistemas de muchos cuerpos para abrir nuevas vías de descubrimiento».
En pocas palabras, las fuerzas no recíprocas (como su nombre sugiere) aparecen cuando las fuerzas ejercidas entre dos partículas en un plasma no son iguales. Los autores lo comparan con dos barcos afectados por el oleaje del otro: la posición relativa puede influir en que las fuerzas entre las partículas sean atractivas o repulsivas.
«En un plasma polvoriento, describimos cómo una partícula que va delante atrae a la que va detrás, pero la que va detrás siempre repele a la que va delante», explicó en un comunicado Ilya Nemenman, otro de los coautores del estudio. «Algunos esperaban este fenómeno, pero ahora tenemos una aproximación precisa que antes no existía».
El algoritmo de ML también corrigió algunas ideas teóricas erróneas sobre el plasma polvoriento. Por ejemplo, se pensaba que la carga de la partícula era proporcional a su tamaño, pero el modelo confirma que, aunque una partícula mayor tiene más carga, no es proporcional, ya que también puede verse afectada por la densidad y la temperatura. Además, descubrieron que la carga entre partículas no solo está influida por la distancia entre ellas, sino también por el tamaño de las partículas.
Uno de los aspectos más complejos del proyecto, según los autores, fue diseñar el algoritmo de ML desde cero. Por lo general, la IA adquiere sus capacidades alimentándose de conjuntos de datos —si le das un millón de fotos de un mono, cada vez será mejor identificando monos—. Sin embargo, para descubrir nueva física, no existe demasiada información previa con la que entrenar. Así que el equipo tuvo que crear una estructura que le permitiera trabajar con los datos disponibles y, al mismo tiempo, tener libertad para explorar física desconocida.
«Lo pienso como el lema de Star Trek: ir audazmente donde nadie ha ido antes», dijo Burton. «Si se usa bien, la IA puede abrir las puertas a reinos completamente nuevos por explorar».
Darren vive en Portland, tiene un gato y escribe y edita sobre ciencia ficción y cómo funciona nuestro mundo. Puedes encontrar su material anterior en Gizmodo and Paste si lo buscas lo suficiente.
