Nueva inteligencia artificial podría descubrir leyes físicas ocultas

Una nueva tecnología de inteligencia artificial (IA) que podría descubrir leyes físicas ocultas ha sido desarrollada por investigadores de la Universidad de Kobe y la Universidad de Osaka. La IA puede extraer ecuaciones de movimiento ocultas de datos de observación regulares, que luego se utilizan para crear un modelo basado en las leyes de la física.

El nuevo desarrollo podría permitir a los expertos descubrir las ecuaciones de movimiento ocultas detrás de fenómenos que no tienen explicación.

El equipo de investigación incluyó al profesor asociado Yaguchi Takaharu y al estudiante de doctorado Chen Yuhan de la Universidad de Kobe, así como al profesor asociado Matsubara Takashi de la Universidad de Osaka.

La investigación se presentó el mes pasado en la Trigésima quinta Conferencia sobre Procesamiento de Sistemas de Información Neural (NeurlPS2021).

Prediciendo fenómenos físicos

Para hacer predicciones sobre fenómenos físicos, los expertos suelen confiar en simulaciones con supercomputadoras. Las simulaciones utilizan modelos matemáticos basados en las leyes de la física, pero los resultados pueden ser poco fiables si el modelo es cuestionable. Esto es por qué es crucial tener un método para producir modelos confiables a partir de los datos de observación de los fenómenos.

La nueva investigación desarrolló un método para descubrir ecuaciones de movimiento novedosas en datos de observación. La investigación previa se ha centrado en descubrir ecuaciones de movimiento a partir de los datos, pero algunos requirieron que los datos estuvieran en el formato adecuado. El problema es que hay muchas instancias en las que los expertos no saben qué formato de datos es el mejor para utilizar, por lo que es difícil aplicar datos realistas.

Iluminando propiedades geométricas desconocidas

Los investigadores abordaron este desafío iluminando las propiedades geométricas desconocidas detrás de los fenómenos. Esto les permitió desarrollar una IA que puede encontrar estas propiedades geométricas en los datos. Si la IA puede extraer ecuaciones de movimiento de los datos, entonces las ecuaciones podrían utilizarse para crear modelos y simulaciones que sigan las leyes de la física.

Las simulaciones físicas tienen lugar en campos como la predicción del clima, el descubrimiento de fármacos y el diseño de automóviles. Sin embargo, usualmente requieren cálculos extensivos. Si la IA puede aprender de los datos de fenómenos específicos, así como construir modelos a pequeña escala utilizando el nuevo método, entonces los cálculos podrían simplificarse, acelerarse y ser fieles a las leyes de la física.

El método también podría aplicarse en áreas no relacionadas con la física, permitiendo investigaciones y simulaciones basadas en el conocimiento de la física para fenómenos que previamente se consideraban imposibles de explicar. Un ejemplo es que podría utilizarse para encontrar una ecuación de movimiento oculta en datos de población animal que muestra el cambio en el número de individuos, lo que podría ayudar a proporcionar información sobre la sostenibilidad del ecosistema.