AI Copérnicus descubre que la Tierra orbita alrededor del Sol

AI Copérnicus descubre que la Tierra orbita alrededor del Sol

Los astrónomos tardaron siglos en resolverlo.

Pero ahora, un algoritmo de aprendizaje automático inspirado en el cerebro ha determinado que debe colocar al Sol en el centro del Sistema Solar, en función de cómo aparecen los movimientos del Sol y Marte desde la Tierra.

La hazaña es una de las primeras pruebas de una técnica que los investigadores esperan que puedan usar para descubrir nuevas leyes de la física, y quizás para reformular la mecánica cuántica, al encontrar patrones en grandes conjuntos de datos.

El físico Renato Renner del Instituto Federal Suizo de Tecnología (ETH) en Zurich y sus colaboradores querían diseñar un algoritmo que pudiera resumir grandes conjuntos de datos en algunas fórmulas básicas, imitando la forma en que los físicos elaboran ecuaciones concisas como E = mc 2 .

Para hacer esto, los investigadores tuvieron que diseñar un nuevo tipo de red neuronal, un sistema de aprendizaje automático inspirado en la estructura del cerebro.

Las redes neuronales convencionales aprenden a reconocer objetos, como imágenes o sonidos, entrenando en grandes conjuntos de datos.

Descubren características generales: por ejemplo, ‘cuatro patas’ y ‘orejas puntiagudas’ podrían usarse para identificar gatos.

Luego codifican esas características en ‘nodos’ matemáticos, el equivalente artificial de las neuronas.

Pero en lugar de resumir esa información en unas pocas reglas fáciles de interpretar, como lo hacen los físicos, las redes neuronales son algo así como una caja negra, que difunden sus conocimientos adquiridos en miles o incluso millones de nodos de formas impredecibles y difíciles de interpretar.

Entonces, el equipo de Renner diseñó una especie de red neuronal ‘lobotomizada’: dos subredes que estaban conectadas entre sí a través de un puñado de enlaces.

La primera subred aprendería de los datos, como en una red neuronal típica, y la segunda usaría esa ‘experiencia’ para hacer y probar nuevas predicciones.

Debido a que pocos enlaces conectaban los dos lados, la primera red se vio obligada a pasar información a la otra en un formato condensado. Renner lo compara con la forma en que un asesor podría transmitir sus conocimientos adquiridos a un estudiante.

Posicionamiento del planeta

Una de las primeras pruebas fue proporcionar a la red datos simulados sobre los movimientos de Marte y el Sol en el cielo, como se ve desde la Tierra.

Desde este punto de vista, la órbita del Sol en Marte parece errática, por ejemplo, periódicamente se vuelve ‘retrógrada’, invirtiendo su curso.

Durante siglos, los astrónomos pensaron que la Tierra estaba en el centro del Universo, y explicaron el movimiento de Marte al sugerir que los planetas se movían en pequeños círculos, llamados epiciclos, en la esfera celeste.

Pero en el siglo XVI, Nicolaus Copernicus descubrió que los movimientos podían predecirse con un sistema de fórmulas mucho más simple si la Tierra y los planetas giraban alrededor del Sol.

La red neuronal del equipo ideó fórmulas al estilo de Copérnico para la trayectoria de Marte, redescubriendo «uno de los cambios de paradigmas más importantes en la historia de la ciencia», dice Mario Krenn, físico de la Universidad de Toronto en Canadá que trabaja en la aplicación artificial. inteligencia al descubrimiento científico.

Renner enfatiza que aunque el algoritmo derivó las fórmulas, se necesita un ojo humano para interpretar las ecuaciones y comprender cómo se relacionan con el movimiento de los planetas alrededor del Sol.

Este trabajo es importante porque puede identificar los parámetros cruciales que describen un sistema físico, dice el robotista Hod Lipson de la Universidad de Columbia en la ciudad de Nueva York. «Creo que este tipo de técnicas son nuestra única esperanza de comprender y mantener el ritmo de fenómenos cada vez más complejos, en física y más allá», dice.

Renner y su equipo quieren desarrollar tecnologías de aprendizaje automático que puedan ayudar a los físicos a resolver aparentes contradicciones en la mecánica cuántica.

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