Giancarlo Elia Valori*
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Como una rama importante de las ciencias naturales, la física estudia leyes y fenómenos fundamentales como la materia, la energía, la mecánica y el movimiento, proporcionando así una base teórica importante para que los seres humanos comprendan y exploren el mundo natural. Para ser precisos, la física modela la naturaleza matemáticamente.
Con el avance de la ciencia y de la tecnología y el rápido desarrollo de la Inteligencia Artificial, la física se enfrenta a nuevos desafíos y oportunidades. La aplicación de la IA está cambiando los métodos de investigación y la trayectoria de desarrollo de la física, ofreciendo así nuevas posibilidades de progreso e innovación.
La inteligencia artificial puede ayudar a los físicos a construir modelos más precisos y complejos y a analizar e interpretar experimentos y datos proporcionados por la observación. Debemos tener en cuenta algoritmos como el aprendizaje automático, del cual el aprendizaje profundo es una parte.
La diferencia radica en el hecho de que el aprendizaje profundo es más avanzado: un algoritmo de aprendizaje profundo no está condicionado por la experiencia del usuario. Solo para hacer un ejemplo, en el aprendizaje automático no profundo, para distinguir gatos y perros hay que decir «hazlo por orejas, pelo, etc…», mientras que en el aprendizaje profundo las características distintivas son extraídas por el propio código y, a menudo o siempre, ¡en realidad son patrones que los humanos nunca podríamos tener!
Lo hace de la siguiente manera: le das un conjunto de datos de entrenamiento y los resultados esperados. El algoritmo comienza a hacer pruebas sobre este reconocimiento hasta que alcanza un valor de precisión aceptable basado en lo que debería obtener mediante el uso de matemáticas iterativas (y obviamente existe la mano humana en la construcción del algoritmo). Cuando se haya «ajustado», puede usarlo en imágenes desconocidas de gatos y perros, no utilizadas para el aprendizaje, de modo que los clasifique al humano sin que el humano tenga que hacerlo él mismo. Teniendo en cuenta lo anterior, la Inteligencia Artificial puede descubrir patrones ocultos y correlaciones a partir de grandes cantidades de datos, ayudando así a los físicos a comprender y predecir fenómenos relacionados.
La inteligencia artificial se puede aplicar a la física teórica y a la investigación de la física computacional para mejorar la eficiencia y la precisión de los modelos y métodos computacionales. Por ejemplo, la Inteligencia Artificial puede ayudar a los físicos a desarrollar métodos de simulación numérica, ya que el aprendizaje automático no es solo para la clasificación, sino también para la predicción numérica, que es especialmente útil en el campo financiero, ya que es más eficiente para acelerar los experimentos y cálculos.
La IA también tiene amplias aplicaciones en los campos de la física cuántica y la computación cuántica. La física cuántica es una rama de la ciencia que estudia el comportamiento de las partículas microscópicas y las leyes de la mecánica cuántica, mientras que la computación cuántica es un campo emergente que utiliza las características de la mecánica cuántica para el procesamiento de la información y los cálculos. La inteligencia artificial puede ayudar a los físicos a diseñar sistemas y algoritmos cuánticos más complejos y promover el desarrollo y la aplicación de la informática.
La aplicación de la IA en experimentos de física de partículas y física de altas energías también es muy importante. La física de altas energías estudia la estructura y la interacción de las partículas microscópicas, mientras que la física de partículas estudia el origen y la evolución del universo. La IA puede ayudar a los físicos a analizar y procesar grandes cantidades de datos experimentales y descubrir posibles nuevas partículas y fenómenos físicos.
La tecnología puede mejorar la eficiencia de la investigación física y acelerar el proceso de investigación científica. La investigación física a menudo requiere grandes cantidades de datos experimentales y modelos computacionales complejos, y la IA puede agilizar el trabajo de los físicos para descubrir patrones ocultos y correlaciones en estos datos. La inteligencia artificial también puede proporcionar modelos físicos más precisos y detallados, ayudando a los físicos a resolver problemas científicos aún más complejos.
La investigación física tradicional a menudo se basa en teorías y experimentos existentes, mientras que la IA puede ayudar a los físicos a descubrir nuevos fenómenos y leyes físicas. Al sacar a la luz patrones y correlaciones a partir de grandes cantidades de datos, la Inteligencia Artificial estimula a los físicos a proponer nuevas hipótesis y teorías, promoviendo así el desarrollo y la innovación.
La aplicación de la IA explora campos y fenómenos desconocidos. Al analizar y extraer información de grandes cantidades de datos, la Inteligencia Artificial amplía el alcance y la profundidad de la investigación física.
El desarrollo de la IAl ofrece nuevas oportunidades para la integración de la física con otras disciplinas. Por ejemplo, la combinación de IAl y ciencias biológicas puede ayudar a los físicos a estudiar sistemas biológicos complejos y fenómenos relacionados. La combinación de inteligencia artificial y química puede ayudar a los físicos a estudiar la estructura molecular y las reacciones químicas.
Aunque la tecnología de IA tiene amplias perspectivas de aplicación en la investigación física, también tiene que enfrentar algunos desafíos, incluida la adquisición y el procesamiento de datos, ya que este es el principal problema, especialmente cuando se trata de nuevos problemas para los cuales las bases de datos son escasas; la creación y verificación del modelo físico; y la selección y optimización de algoritmos. En este sentido, hay que decir que el auge del aprendizaje profundo se ha debido principalmente al aumento de los datos disponibles gracias a Internet y al avance del hardware. Las redes que cualquiera usa pueden ejecutarse en sus computadoras portátiles, aunque lentamente, pero esto habría sido impensable en la década de 1990, cuando el aprendizaje profundo ya se pensaba de una manera muy vaga. No en vano hablamos de la «democratización del aprendizaje profundo».
El desarrollo futuro requiere cooperación e intercambios entre físicos y profesionales de la IA para resolver conjuntamente estos desafíos y aplicar mejor esta nueva tecnología a la investigación y las aplicaciones de la física.
Como tecnología emergente, la IA está revolucionando la física tradicional. Al aplicar la IA, los físicos pueden construir modelos más precisos y complejos, analizar y explicar experimentos de física y datos observacionales. La IA necesariamente acelera el proceso de investigación en física y promueve el desarrollo y la innovación de la llamada física tradicional.
La IA, sin embargo, todavía tiene que enfrentar algunos desafíos y problemas en la investigación física, que requieren más estudio y exploración. En el futuro, la tecnología de IA se utilizará aún más en la investigación y las aplicaciones físicas, proporcionando así más oportunidades y desafíos para el desarrollo y la innovación.
La tecnología de IA también se utiliza en la investigación de ondas gravitacionales, cuyo Premio Nobel de Física 2017 fue otorgado a Rainer Weiss (Alemania), Barry C. Barish (EE.UU.)
El 14 de septiembre de 2015, este grupo de científicos detectó la señal de onda gravitacional de un sistema de dos agujeros negros que se fusionaron por primera vez. En ese momento, desencadenó una revolución en la comunidad astrofísica: el grupo de investigación involucrado en el descubrimiento de las ondas gravitacionales fue incluido como candidato al Premio Nobel de Física desde entonces. Los dos agujeros negros se encuentran a unos 1.800 millones de años luz de la Tierra. Sus masas antes de la fusión eran equivalentes a 31 y 25 soles de tamaño, respectivamente. Después de la fusión, la masa total fue equivalente a 53 soles de tamaño. Tres soles fueron convertidos en energía y liberados en forma de ondas gravitacionales.
Durante algún tiempo, las ondas gravitacionales han atraído la atención y la curiosidad no solo de los científicos, sino también de los ciudadanos comunes. A pesar de ser una fuerza débil (un niño que levanta un juguete lo demuestra ampliamente), la interacción gravitacional siempre ha creado preguntas: pero ¿qué son las ondas gravitacionales?
Para decirlo simple y brevemente, este concepto de ondas gravitacionales proviene de la teoría de la relatividad general de Einstein. Todos sabemos que la teoría de la relatividad siempre discute la relación dialéctica entre el espacio-tiempo y la materia, y el punto de vista de las ondas gravitacionales es que la materia causa ondas y se dobla en el espacio-tiempo. La curva se propaga hacia afuera desde la fuente de radiación en forma de onda. Esta onda transmite energía como radiación gravitacional y la velocidad de las ondas gravitacionales es cercana a la de la luz. Un caso extremo es un agujero negro. Su supermasa provoca una distorsión del espacio-tiempo; La luz no puede escapar y se desliza en ella.
Debido a que nuestra comprensión básica de la física tradicional se basa en la teoría de la gravitación universal de Newton, se supone que todos los objetos tienen una atracción mutua. El tamaño de esta fuerza es proporcional a la masa de cada objeto. Einstein creía que esta teoría era superficial. La razón de lo que parece ser el efecto de la gravedad se debe a la distorsión del espacio y el tiempo. Por lo tanto, si la ley de gravitación universal de Newton es aproximada, ¿se está extraviando nuestro conocimiento actual basado en la física tradicional? La pregunta es incómoda. Por lo tanto, dejemos que los científicos estudien más a fondo quién tiene razón y quién está equivocado.
Dicho esto, sin embargo, la investigación científica cósmica actualmente utiliza cada vez más técnicas de IA, como la detección y el descubrimiento de las ondas gravitacionales antes mencionados. El mayor desafío en la captura de ondas gravitacionales es que la tasa de muestreo de los datos LIGO (Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory) es extremadamente alta, alcanzando una frecuencia superior a 16,000 veces por segundo, con decenas de miles de canales de muestreo. Por lo tanto, la cantidad de datos es extremadamente grande. Entonces se entiende que con el aprendizaje automático de IA, etc. y los métodos de vanguardia en el campo del procesamiento de datos, se puede mejorar la eficiencia de la investigación. (1. continuará)
* Copresidente del Consejo Asesor Honoris Causa. El Profesor Giancarlo Elia Valori es un eminente economista y empresario italiano. Posee prestigiosas distinciones académicas y órdenes nacionales. Ha dado conferencias sobre asuntos internacionales y economía en las principales universidades del mundo, como la Universidad de Pekín, la Universidad Hebrea de Jerusalén y la Universidad Yeshiva de Nueva York. Actualmente preside el «International World Group», es también presidente honorario de Huawei Italia, asesor económico del gigante chino HNA Group y miembro de la Junta de Ayan-Holding. En 1992 fue nombrado Oficial de la Legión de Honor de la República Francesa, con esta motivación: “Un hombre que puede ver a través de las fronteras para entender el mundo” y en 2002 recibió el título de “Honorable” de la Academia de Ciencias del Instituto de Francia.
Traducido al español por el Equipo de la SAEEG con expresa autorización del autor. Prohibida su reproducción.
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