Se trata de un nuevo método para el descubrimiento científico automatizado que combina el razonamiento lógico con la regresión simbólica.
La inteligencia artificial IA-Descartes ha reproducido con éxito un trabajo ganador del Premio Nobel utilizando razonamiento lógico y regresión simbólica para encontrar las ecuaciones precisas. En 1918, el químico estadounidense Irving Langmuir publicó un artículo en el que examinaba el comportamiento de las moléculas de gas que se adhieren a una superficie sólida. Elaboró una serie de ecuaciones que describen cuánto gas se adherirá a las moléculas, según una presión dada. Este trabajo le valió el Nobel de Química en 1832 “por sus investigaciones en la química de superficie”.
Ahora, la IA es capaz de extraer modelos significativos de datos experimentales respetando el conocimiento previo expresado a través de axiomas lógicos generales. El sistema demostró sus habilidades en la tercera ley del movimiento planetario de Kepler, la ley relativista de dilatación del tiempo de Einstein y la ecuación de adsorción de gases de Langmuir.
Una nueva herramienta para el desarrollo científico
“En nuestro trabajo, estamos fusionando un enfoque de primeros principios, que los científicos han utilizado durante siglos para derivar nuevas fórmulas de las teorías de fondo existentes, con un enfoque basado en datos que es más común en la era del aprendizaje automático. Esta combinación nos permite aprovechar ambos puntos de vista y crear modelos más precisos y significativos para una amplia gama de aplicaciones. Al incorporar tanto los primeros principios como los conocimientos basados en datos, podemos lograr una comprensión más profunda de los procesos y fenómenos subyacentes, y capturar de manera más efectiva la complejidad de los sistemas del mundo real”, dicen los expertos en su estudio publicado por la revista Nature Communications.
En pleno auge de la inteligencia artificial en todos los rincones de nuestra sociedad, esta nueva IA podría potenciar el descubrimiento científico derivable; ese es su objetivo: impulsar los hallazgos científicos donde podría ayudar a descubrir fórmulas clave que describan con precisión los datos experimentales e incorporar el conocimiento previo, según explican sus desarrolladores, investigadores de IBM Research, Samsung AI y la Universidad de Maryland, condado de Baltimore (UMBC). La investigación también fue apoyada por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA).
Ventajas y contexto
IA-Descartes ofrece algunas ventajas sobre otros sistemas, pero su característica más distintiva es su capacidad de razonar lógicamente. La capacidad de razonar también distingue al sistema de los programas de "IA generativa" como ChatGPT, ya que este tiene habilidades lógicas limitadas.
Los científicos también plantean que les gustaría eventualmente entrenar IA's para leer artículos científicos y construir ellos mismos la teoría de fondo. La idea es que la inteligencia artificial posibilite o inspire un nuevo enfoque productivo de la ciencia.
“Uno de los aspectos más emocionantes de nuestro trabajo es el potencial para lograr avances significativos en la investigación científica”, dicen los autores.
El nombre AI-Descartes, como no podía ser de otra manera, es una referencia directa al matemático y filósofo del siglo XVII René Descartes (1596-1650), quien es considerado uno de los fundadores del racionalismo y se le atribuye la famosa frase "Cogito, ergo sum" (en latín), que significa "Pienso, luego existo", que se convirtió en un principio fundamental de su filosofía. Propuso un método filosófico basado en la duda metódica, en el que buscaba dudar de todas las creencias y conocimientos aceptados previamente, para luego reconstruir el conocimiento desde cero, basándose únicamente en ideas claras y distintas que fueran evidentes y no pudieran ser objeto de duda.
Referencia:
“Combining Data and Theory for Derivable Scientific Discovery with AI-Descartes” 12 April 2023, Nature Communications. DOI: 10.1038/s41467-023-37236-y
