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| Incrustaciones latentes del marco coloreado por variables de estado físico. Crédito: Boyuan Chen/Columbia Engineering |
Todas las leyes de la física pueden expresarse matemáticamente como conexiones
entre variables de estado. Este conjunto de variables proporciona una
descripción completa y no redundante del sistema en cuestión. El proceso real
de detección de las variables de estado ocultas ha desafiado la
automatización, a pesar de la potencia de procesamiento y la disponibilidad de
la inteligencia artificial.
La mayoría de los métodos basados en datos para modelar fenómenos físicos
siguen basándose en la suposición de que las variables de estado relevantes ya
se conocen. Una cuestión que se plantea desde hace tiempo es si se pueden
identificar las variables de estado a partir de datos observacionales de alta
dimensión.
Científicos de Columbia Engineering propusieron un principio para determinar
cuántas variables de estado es probable que tenga un sistema observado y
cuáles podrían ser esas variables. Diseñaron un nuevo programa de IA para
observar fenómenos físicos a través de una cámara de vídeo y luego tratar de
buscar un conjunto mínimo de variables fundamentales que describan
completamente la dinámica observada.
Hod Lipson, director del Laboratorio de Máquinas Creativas del Departamento de
Ingeniería Mecánica, dijo: "Pensamos que esta respuesta era lo suficientemente
cercana. Sobre todo porque lo único a lo que la IA tenía acceso era a una
grabación de vídeo sin procesar, sin conocimientos de física o geometría. Pero
queríamos conocer las variables, no sólo su número".
Los científicos visualizaron entonces las variables reales que el programa
identificó. Dado que el programa no puede expresar las variables en ningún
lenguaje intuitivo que sea accesible para los humanos, la extracción de las
propias variables fue un reto. Tras una considerable investigación, resultó
que dos de las variables que el ordenador seleccionó coincidían con los
ángulos de los brazos, pero las otras dos siguen siendo desconocidas.
El doctor Boyuan Chen (22), profesor adjunto de la Universidad de Duke, dijo:
"Intentamos correlacionar las otras variables con todo lo que se nos ocurría:
velocidades angulares y lineales, energía cinética y potencial, y
combinaciones de cantidades conocidas. Pero nada parecía coincidir
perfectamente. Confiábamos en que la IA había encontrado un buen conjunto de
cuatro variables, ya que hacía buenas predicciones, pero aún no entendemos el
lenguaje matemático que habla".
Por ello, validaron otros sistemas físicos con soluciones conocidas.
Alimentaron vídeos de sistemas de los que no conocían la respuesta explícita.
Los primeros vídeos mostraban a una "bailarina del aire" ondulando frente a un
lote local de coches usados. Tras unas horas de análisis, el programa devolvió
8 variables. Un vídeo de una lámpara de lava también produjo 8 variables. A
continuación, introdujeron un clip de vídeo de las llamas de una chimenea
navideña en bucle, y el programa devolvió 24 variables.
Lipson dijo: "Siempre me he preguntado si alguna vez nos encontramos con una
raza alienígena inteligente, ¿habrían descubierto las mismas leyes físicas que
nosotros, o podrían describir el universo de forma diferente?"
"Tal vez algunos fenómenos parecen enigmáticamente complejos porque estamos
tratando de entenderlos utilizando el conjunto equivocado de variables. En los
experimentos, el número de variables era el mismo cada vez que se reiniciaba
la IA, pero las variables específicas diferían. Así que sí, hay formas
alternativas de describir el universo, y es muy posible que nuestras opciones
no sean perfectas".
Este tipo de IA puede ayudar a los científicos a desentrañar fenómenos
complejos cuya comprensión teórica no se ajusta al ritmo de la avalancha de
datos, en ámbitos que van desde la biología hasta la cosmología.
El doctor Kuang Huang (22), coautor del artículo, afirma: "Aunque hemos
utilizado datos de vídeo en este trabajo, se podría utilizar cualquier fuente
de datos de matrices: matrices de radar o de ADN, por ejemplo".
Lipson sostiene que "los científicos pueden estar malinterpretando o no
entendiendo muchos fenómenos simplemente porque no tienen un buen conjunto de
variables para describirlos."
"Durante milenios, la gente sabía que los objetos se movían rápida o
lentamente, pero sólo cuando se cuantificó formalmente la noción de velocidad
y aceleración, Newton pudo descubrir su famosa ley del movimiento F=MA".
"Fue necesario identificar las variables que describen la temperatura y la
presión antes de poder formalizar las leyes de la termodinámica, y así en
todos los rincones del mundo científico. Las variables son un precursor de
cualquier teoría".
Fuentes, créditos y referencias: