¿Las máquinas desvelarán los secretos del universo que tenemos ante nosotros? En la carrera haciaTeoría del Todo”, la inteligencia artificial podría tomar la iniciativa. Las IA están adquiriendo un terreno que no imaginábamos hace unos años, hasta el punto de que podría convertirse en un Inteligencia artificial general. Fabio Ricardo Llorella CostaDoctor en Ingeniería Informática por la Universidad de Girona, quiere dar respuesta a esta pregunta en un artículo que te hará reflexionar.
En el siglo XVII el matemático Juan Kepler Descubrió las leyes del movimiento planetario, revolucionando así la visión del Universo que hasta ahora tenía el ser humano. Por primera vez disponíamos de herramientas para descifrar los secretos del movimiento que describen los planetas en su recorrido alrededor del Sol.
Kepler pudo llegar a sus tres leyes del movimiento gracias a los datos astronómicos recopilados por el gran astrónomo danés Tycho Brahelas llamadas “tablas de Rudolfino”. Estas antiguas bases de datos no eran más que una gran cantidad de datos de observación sobre las posiciones de las estrellas en el cielo. Kepler necesitó cuatro arduos años para llegar a sus leyes del movimiento. Esta es una forma de hacer ciencia basada en datos, es decir, partimos de un conjunto de medidas e intentamos descubrir una o más expresiones algebraicas que puedan explicarlas. Actualmente, la ciencia genera una gran cantidad de datos científicos. Sólo en el acelerador de partículas de Ginebra, el LHC (Gran Colisionador de Hadrones), se generan entre 50 y 100 petabytes de datos al año. Lo mismo ocurre con la sonda Parker destinada a estudiar la física del Sol. En definitiva, hay (y seguirá habiendo) mucho conocimiento basado en datos experimentales que tenemos actualmente. En esta situación, podemos seguir el camino tradicional como lo hizo Kepler, o descubrir leyes físicas de una forma un poco más automatizada.
Para este segundo enfoque contamos con una herramienta que actualmente está en auge que es la Inteligencia Artificial (IA). ¿Qué es la Inteligencia Artificial? La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática cuyo El objetivo principal es desarrollar sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.. Estas tareas incluyen reconocimiento de patrones, toma de decisiones, resolución de problemas, procesamiento del lenguaje natural, percepción visual, entre muchas otras. Aunque la IA se percibe popularmente como una tecnología moderna, su desarrollo teórico comenzó hace más de 50 años. Sin embargo, fue con la llegada de Internet, la reducción de los costos de las tarjetas gráficas (GPU) y los avances en la capacidad de procesamiento, que la IA experimentó un crecimiento exponencial, convirtiéndose en una herramienta revolucionaria para múltiples áreas del conocimiento.
Un error común es pensar que la inteligencia artificial es una tecnología homogénea basada en una única técnica computacional. Nada podría estar más lejos de la verdad: La IA es un campo diverso que incluye una amplia variedad de enfoques.cada uno con características y aplicaciones específicas. Entre las técnicas más conocidas encontramos:
Además, El impacto de la IA va más allá de las aplicaciones prácticas inmediatas. A nivel científico, esta tecnología se ha convertido en una poderosa herramienta para descubrir patrones complejos ocultos en los datos, revelando leyes físicas, relaciones matemáticas y tendencias que de otro modo serían difíciles de identificar. Por ejemplo, en la física moderna, la IA ha ayudado a redescubrir leyes fundamentales y explorar fenómenos en áreas como la mecánica cuántica, la astrofísica y la dinámica de fluidos.
Hoy en día, la inteligencia artificial es Presente en muchos sistemas informáticos.desde asistentes virtuales en dispositivos móviles hasta los algoritmos que optimizan el funcionamiento de las redes sociales. Su impacto no sólo redefine la forma en que interactuamos con la tecnología, sino que también abre un debate ético y filosófico sobre el futuro de las máquinas inteligentes y su lugar en la sociedad. Por esta razón, la IA es más que una simple tecnología emergente: nos enfrentamos a una fuerza transformadora que está remodelando nuestro mundo.
Dentro de las técnicas utilizadas en IA, también existe un enfoque llamado “regresión simbólica”. Esta técnica matemática y computacional tiene como objetivo encontrar una ecuación que describa con precisión las relaciones presentes en un conjunto de datos. A diferencia de otros métodos de ajuste de curvas, que buscan parámetros en una forma de ecuación predefinida, la regresión simbólica explora el espacio de todas las ecuaciones posibles dentro de un conjunto de operaciones matemáticas (como suma, resta, multiplicación, división, funciones exponenciales, logaritmos, entre otras) . Este enfoque lo convierte en una herramienta extremadamente flexible y poderosa para modelar fenómenos complejos.
En el contexto científico, la regresión simbólica es una herramienta revolucionaria para descubrir leyes físicas ocultas. Su capacidad para generar ecuaciones a partir de datos experimentales permite a los investigadores explorar relaciones que podrían ser difíciles de identificar manualmente.
Algunos ejemplos notables son los siguientes:
La principal ventaja de la regresión simbólica es su capacidad de producir modelos interpretables. A diferencia de los algoritmos de aprendizaje automático, como las redes neuronales, que suelen ser cajas negras, las ecuaciones generadas por la regresión simbólica ofrecen una representación explícita de la relación entre variables. Esto es crucial en la ciencia, donde buscamos no sólo predecir, sino también comprender.
Sin embargo, existen desafíos. Explorar el espacio de todas las ecuaciones posibles puede resultar costoso desde el punto de vista computacional, especialmente para sistemas complejos con muchas variables. También es necesario garantizar que las ecuaciones descubiertas sean físicamente significativas y no sólo ajustes matemáticos sin significado real/práctico.
En nuestra realidad actual, los datos abundan, por lo queLa regresión simbólica puede acelerar el descubrimiento de nuevas leyes físicas y ampliar el alcance de la comprensión científica.. Imaginemos un sistema de inteligencia artificial que, alimentado con datos experimentales, sea capaz, no sólo de encontrar patrones, sino de proponer hipótesis que puedan ser verificadas y refinadas por los científicos. Este enfoque no sólo complementaría el trabajo humano, sino que abriría nuevas puertas a áreas inexploradas de la naturaleza.
La regresión simbólica Es más que una técnica computacional. Es una herramienta que podría redefinir el papel de los científicos, permitiéndoles trabajar codo con codo con la inteligencia artificial para desentrañar los secretos más profundos del universo.
En la encrucijada de los datos y la inteligencia artificial, la próxima revolución científica podría escribirse, no solo con manos humanas, sino también con algoritmos, develando los misterios del cosmos más rápido de lo que jamás habíamos soñado.
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