Un avance notable ha sido logrado por los investigadores de la Universidad de Kobe y la Universidad de Osaka, en la creación de una innovadora tecnología de inteligencia artificial (IA) capaz de revelar leyes físicas desconocidas hasta ahora. Esta IA posee la habilidad de generar ecuaciones de movimiento latentes a partir de datos observacionales rutinarios, que posteriormente serán aplicados en la creación de un modelo sustentado sobre las leyes físicas.
Este desarrollo potencialmente permitirá a los expertos descubrir ecuaciones de movimiento latentes que subyacen a fenómenos que hasta ahora no habían sido explicados.
El conjunto de investigadores incluye al profesor asociado Yaguchi Takaharu y al estudiante de doctorado Chen Yuhan, de la Universidad de Kobe; y al profesor asociado Matsubara Takashi, perteneciente a la Universidad de Osaka.
La innovadora investigación fue compartida por primera vez el mes pasado durante la Trigésima Quinta Conferencia sobre Sistemas de Procesamiento de Información Neural (NeurlPS2021).
Las Brumas de la Predicción en Fenómenos Físicos
Cuando se trata de prever fenómenos físicos, los expertos normalmente se respaldan en simulaciones llevadas a cabo por supercomputadoras. Estas simulaciones hacen uso de modelos matemáticos basados en las leyes de la física, aunque los resultados pueden ser inciertos si la fiabilidad del modelo es cuestionable. Por eso, es esencial disponer de un método que facilite el desarrollo de modelos confiables a partir de datos observacionales de fenómenos.
Esta investigación reciente creó un método para descubrir nuevas ecuaciones de movimiento en datos observacionales. Investigaciones previas se concentraron en descubrir ecuaciones de movimiento a partir de datos; sin embargo, ciertas investigaciones exigían que los datos se presentaran en un formato específico. Aquí radica el problema, pues en numerosos casos los expertos no están seguros de cuál es el formato de datos más adecuado para utilizar, haciendo difícil la aplicación de datos realistas.
Clarificando Propiedades Geométricas Desconocidas
Para abordar este reto, los investigadores iluminaron las propiedades geométricas desconocidas que están tras los fenómenos. Esto les permitió crear una IA capaz de descubrir estas propiedades geométricas en los datos. Si la IA es capaz de extraer ecuaciones de movimiento a partir de los datos, entonces estas ecuaciones podrían ser utilizadas para crear modelos y simulaciones que se rijan por leyes físicas.
Las simulaciones físicas tienen lugar en áreas como la predicción del clima, el descubrimiento de fármacos y el diseño de vehículos de motor. Sin embargo, suelen requerir cálculos arduos. Si la IA puede aprender a partir de datos específicos de los fenómenos y construir modelos a pequeña escala utilizando este nuevo método, entonces los cálculos podrían simplificarse, acelerarse y seguir siendo fieles a las leyes de la física.
Adicionalmente, este método también podría ser aplicado a áreas no necesariamente relacionadas con la física, propiciando investigaciones y simulaciones basadas en conocimientos físicos para fenómenos que anteriormente se consideraban inexplicables. Un claro ejemplo de esto sería hallar una ecuación de movimiento latente en datos de población animal que muestre el cambio en el número de individuos, lo cual podría ser de gran ayuda para tener información relevante sobre la sostenibilidad de un ecosistema.
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