En el mundo de la inteligencia artificial (IA), la integración de principios físicos en el aprendizaje profundo está marcando un antes y un después. Rose Yu, profesora asociada en la Universidad de California en San Diego, lidera este campo emergente conocido como «aprendizaje profundo guiado por la física». Su trabajo no solo ha introducido nuevas técnicas en redes neuronales, sino que también ha permitido avances en aplicaciones prácticas como la predicción del tráfico, el modelado climático y la estabilización de drones.
La inspiración detrás del aprendizaje profundo guiado por la física
El interés de Yu por combinar física e IA comenzó con un problema cotidiano: el tráfico en Los Ángeles. Al tratar de predecir patrones de tráfico, Yu y su equipo han modelado el flujo vehicular como un proceso de difusión, similar al flujo de fluidos. Utilizando datos masivos recopilados de sensores de tráfico, lograron extender las predicciones de tráfico de 15 minutos a una hora, una mejora significativa que incluso fue implementada en Google Maps en 2018.
Este enfoque innovador sentó las bases para aplicar principios físicos en otros campos. Por ejemplo, Yu utilizó dinámicas de fluidos para modelar la turbulencia en océanos y atmósferas, acelerando las simulaciones climáticas hasta 1,000 veces en configuraciones tridimensionales. Estos avances podrían mejorar la predicción de huracanes y otros fenómenos meteorológicos extremos.
De la teoría a la práctica: aplicaciones en múltiples disciplinas
El aprendizaje profundo guiado por la física tiene aplicaciones que van más allá del tráfico y el clima. En el ámbito médico, Yu ha explorado cómo modelar la turbulencia en el flujo sanguíneo para prevenir accidentes cerebrovasculares. En el sector aeroespacial, ha trabajado en estabilizar drones mediante redes neuronales que modelan las interacciones turbulentas entre las hélices y el suelo.
Actualmente, Yu colabora con científicos en proyectos de energía de fusión nuclear. Su objetivo es desarrollar modelos de IA que predigan el comportamiento del plasma, una fase de materia extremadamente caliente e inestable, en tiempo real. Este avance podría ser crucial para controlar reacciones de fusión y avanzar hacia fuentes de energía sostenibles.
El futuro: IA como asistente científico
Yu visualiza un futuro donde la IA actúe como asistente científico, capaz de descubrir principios físicos y generar hipótesis. Su equipo ya ha desarrollado algoritmos que identifican simetrías fundamentales, como la constancia de la velocidad de la luz, a partir de datos sin procesar. Estas herramientas podrían revolucionar la investigación científica al automatizar tareas repetitivas y permitir a los investigadores centrarse en aspectos creativos.
Sin embargo, Yu enfatiza que la IA no reemplazará a los científicos humanos. Su objetivo es complementar el trabajo humano, no sustituirlo, asegurando que la creatividad y el juicio crítico sigan siendo centrales en el proceso científico.
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Fuente:
WIRED – Improving Deep Learning With a Little Help From Physics