Los algoritmos pueden rastrear datos astrofísicos para identificar ecuaciones subyacentes. Ahora los físicos están tratando de descubrir cómo dar a estos «teóricos de las máquinas» la capacidad de encontrar leyes más profundas de la naturaleza.

física


21 de noviembre de 2022

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raymond biesinger

En 1980, Stephen Hawking, de la Universidad de Cambridge, consideró la posibilidad de una teoría del todo que unificaría la relatividad general y la mecánica cuántica, nuestras dos principales descripciones de la realidad, en una ecuación clara que lo abarca todo. Necesitaríamos algo de ayuda de las computadoras, supuso. Luego hizo una provocativa predicción sobre las crecientes capacidades de estas máquinas. «El final de la física teórica puede no estar a la vista», dijo Hawking. «Pero para los físicos teóricos podría estar a la vista».

La inteligencia artificial ha recorrido un largo camino desde entonces, pero los físicos se han mostrado reacios a utilizarla para buscar leyes de la naturaleza nuevas y más profundas. No es que teman por sus trabajos. De hecho, es posible que Hawking tuviera la lengua clavada en la mejilla. Más bien, los algoritmos de aprendizaje profundo detrás de la IA escupen respuestas que se reducen a un «qué» en lugar de un «por qué», lo que las hace tan útiles para un teórico como responder a la pregunta de la vida, qué Universo y todo lo que es 42.

Excepto que ahora encontramos una manera de hacer que los algoritmos de aprendizaje profundo hablen el lenguaje de los físicos. Podemos aprovechar la capacidad de la IA para filtrar grandes conjuntos de datos en busca de patrones ocultos y extraer resultados significativos, es decir, ecuaciones. “Estamos entrando en la fase de descubrimiento”, dice Steve Brunton de la Universidad de Washington en Seattle.

Lo que no significa que Hawking tuviera razón. Lejos de estar amenazados de extinción, los físicos teóricos pueden haber encontrado los últimos colaboradores. Su desafío ahora es descubrir qué aspectos del libro de jugadas del teórico humano deben anclarse en sus contrapartes mecánicas para que no se atasquen de la misma manera que nosotros.

Simbólico…

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