La inteligencia artificial ha avanzado a pasos agigantados en los últimos años. Desde modelos de lenguaje que escriben textos casi indistinguibles de los humanos hasta sistemas capaces de diagnosticar enfermedades con gran precisión, la IA se ha convertido en una herramienta fundamental en múltiples disciplinas. Sin embargo, a pesar de su aparente sofisticación, los modelos actuales tienen una limitación importante: no comprenden ni respetan las leyes de la naturaleza. Esto puede llevar a predicciones erróneas y resultados físicamente imposibles, especialmente en campos como la climatología, la ingeniería y la ciencia de materiales.

Un reciente artículo preprint titulado “Towards Physics-Guided Foundation Models“, publicado en preprint en arXiv, propone una solución innovadora a este problema: modelos de IA guiados por principios físicos. Los autores argumentan que, al incorporar conocimientos de la física en la arquitectura y el entrenamiento de estos sistemas, se pueden obtener predicciones más precisas y coherentes con la realidad. Este enfoque no solo mejoraría el rendimiento de la IA en áreas científicas y tecnológicas, sino que también podría cambiar la forma en que entendemos y aplicamos el aprendizaje automático en el futuro.

Los límites de la IA actual: predicciones sin fundamento físico

Los modelos de inteligencia artificial se basan en datos. Aprenden patrones y tendencias a partir de grandes volúmenes de información, lo que les permite realizar tareas como la clasificación de imágenes, la generación de texto o la predicción de fenómenos naturales. Sin embargo, esta estrategia tiene un problema fundamental: la IA no tiene un conocimiento intrínseco del mundo. Si se le alimenta con datos incorrectos o insuficientes, generará resultados erróneos sin cuestionarlos.

Este problema es especialmente grave en disciplinas científicas y de ingeniería, donde las predicciones deben cumplir con principios físicos estrictos. Un modelo de IA que prediga el flujo de aire sobre un ala de avión, por ejemplo, podría generar resultados que violen la conservación de la energía o la dinámica de fluidos. Del mismo modo, un sistema diseñado para prever la evolución del clima podría producir simulaciones inconsistentes si no respeta las leyes de la termodinámica. En estos casos, confiar ciegamente en los datos sin considerar las leyes de la física puede llevar a conclusiones erróneas y decisiones peligrosas.

Errores de la IA en la predicción de perfiles de velocidad

Las siguientes dos gráficas del paper ilustran cómo los modelos de inteligencia artificial pueden generar perfiles de velocidad que no siempre respetan principios físicos. En ellas se observa cómo una red neuronal produce curvas de velocidad y sus valores de jerk, revelando inconsistencias que surgen al no integrar restricciones físicas en el modelo.

La primera gráfica muestra curvas de velocidad creadas por una red neuronal, utilizadas en simulaciones donde la IA intenta predecir el movimiento de un sistema dinámico. Sin embargo, estos perfiles pueden presentar irregularidades cuando se comparan con datos físicos reales o modelos teóricos bien establecidos.

En la segunda gráfica, se representan los valores de jerk (la tasa de cambio de la aceleración). En sistemas físicos bien modelados, estos valores deberían mostrar una evolución coherente y sin fluctuaciones abruptas. No obstante, la IA, al no integrar restricciones físicas, puede generar resultados que incluyen variaciones excesivas o inconsistentes en el jerk. Esto pone de manifiesto la importancia de incorporar principios físicos en los modelos de IA para mejorar la precisión y realismo de sus predicciones.

¿Qué son los modelos de IA guiados por la física?

El artículo de arXiv propone una solución basada en la integración de principios físicos en los modelos de IA, creando lo que los autores llaman Physics-Guided Foundation Models (PGFM). Estos modelos combinan lo mejor de ambos mundos: la capacidad de la inteligencia artificial para aprender patrones complejos y la fiabilidad de las leyes de la naturaleza.

Para lograr esto, los PGFM se entrenan con datos tradicionales pero también con simulaciones basadas en principios físicos. Esto significa que no solo aprenden de ejemplos previos, sino que también incorporan reglas fundamentales como las leyes de la mecánica, la termodinámica o la electromagnetismo. Como explican los autores, “al incluir estas restricciones físicas, los modelos pueden producir predicciones más precisas y generalizables”.

Beneficios de integrar la física en la inteligencia artificial

Uno de los principales beneficios de los PGFM es que permiten mejorar la precisión y confiabilidad de las predicciones, especialmente en contextos donde los errores pueden tener consecuencias graves. En aplicaciones como la predicción del cambio climático, el diseño de materiales o la simulación de procesos biológicos, contar con modelos que respeten las leyes físicas es esencial para obtener resultados útiles.

Por otra parte, este enfoque podría reducir la necesidad de grandes volúmenes de datos experimentales, que a menudo son costosos y difíciles de obtener. Al incorporar principios físicos, los modelos pueden inferir información de manera más eficiente y con menos datos, lo que facilita su aplicación en áreas donde la recopilación de información es limitada. Como señalan los investigadores, “los PGFM pueden ayudar a mejorar la extrapolación en situaciones donde los datos son escasos o incompletos”.

Las limitaciones de los modelos guiados por la física

A pesar de sus ventajas, la implementación de los PGFM no está exenta de desafíos. Uno de los principales obstáculos es la complejidad computacional. Incluir restricciones físicas en los modelos de IA requiere un mayor poder de cálculo, lo que puede hacer que su entrenamiento y uso sean más costosos y lentos.

Otro reto es la dificultad para integrar principios físicos en arquitecturas de IA existentes. Mientras que algunos conceptos, como la conservación de la energía, pueden ser relativamente fáciles de incorporar, otros principios más abstractos o multidimensionales pueden requerir enfoques más sofisticados. “El desafío radica en encontrar métodos eficientes para representar estos principios físicos dentro de los modelos de IA sin comprometer su flexibilidad y capacidad de aprendizaje”, explican los autores.

Finalmente, la efectividad de los PGFM dependerá de la calidad de los datos y las simulaciones físicas utilizadas para entrenarlos. Si estas fuentes de información contienen errores o simplificaciones excesivas, el modelo podría heredar esas limitaciones, afectando su rendimiento en situaciones del mundo real.

A medida que la tecnología avanza, es probable que veamos una adopción creciente de estos enfoques en disciplinas como la ingeniería, la climatología y la biofísica. Aunque todavía existen retos por resolver, la incorporación de principios físicos en la IA podría marcar un antes y un después en la forma en que diseñamos y utilizamos modelos de aprendizaje automático.