¿Será el próximo premio Nobel una inteligencia artificial (IA), una máquina que, tras tragarse todo el conocimiento del mundo, habrá encontrado un nuevo fármaco contra el cáncer, o una teoría física más allá de la física cuántica, o demostrado una conjetura matemática sin resolver? Aún no hemos llegado, pero la IA está invadiendo los laboratorios a gran velocidad para mejorar instrumentos, acelerar cálculos, señalar hipótesis fructíferas, etc.
A principios de octubre, un equipo chino mejoró numéricamente diez veces el resolución de imágenes de microscopía óptica en biología, afilando tiros. Otro ejemplo de la efervescencia de los últimos meses. En mayo, un equipo de Facebook hizo demostrar teoremas matemáticos por una IA. Al mes siguiente, el competidor Google presentó un software que resolvió un tercio de 200 problemas científicos nivel de licenciatura en matemáticas, física, economía, biología… En el mismo mes, un equipo franco-alemán encargó a una IA la tarea de controlar un objeto cuántico con microondas bien dosificados para conservar sus propiedades el mayor tiempo posible (éxito teórico que se probará experimentalmente).
Y este verano se ha vuelto a hablar de la IA científica más conocida, AlphaFold, lanzada en 2021 por DeepMind, una filial de Google. El algoritmo, que predice la forma tridimensional de las proteínas a partir de su fórmula química, agregó un millón de configuraciones a la base de datos de referenciaque contenía “sólo” 200.000 estructuras determinadas experimentalmente.
Cantidades crecientes de datos
Todos los días, la lista de aplicaciones de IA crece en todas las áreas de la ciencia. “¡Está yendo a todas partes! En 2016, una base de datos de aplicaciones de IA en física de partículas tenía alrededor de diez artículos; ahora está creciendo diez por mes.señala David Rousseau del Irène-Joliot-Curie Two Infinite Physics Laboratory de Orsay, coautor, en 2022, del libro Inteligencia artificial para física de alta energía (World Scientific, sin traducir). AI no encontró el bosón de Higgs en 2012, pero sin duda ayudará a hacer los siguientes descubrimientos. Porque, impulsado por la cantidad cada vez mayor de datos a procesar, se utilizará en todas partes para clasificar colisiones, simular para comparar la teoría y la experiencia, e incluso controlar las trayectorias dentro del acelerador de partículas.
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