{"id":8237,"date":"2023-10-15T01:28:00","date_gmt":"2023-10-15T04:28:00","guid":{"rendered":"https:\/\/saeeg.org\/?p=8237"},"modified":"2023-10-17T01:38:54","modified_gmt":"2023-10-17T04:38:54","slug":"inteligencia-artificial-y-avances-en-fisica-en-el-campo-de-las-ondas-gravitacionales-i","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saeeg.org\/index.php\/2023\/10\/15\/inteligencia-artificial-y-avances-en-fisica-en-el-campo-de-las-ondas-gravitacionales-i\/","title":{"rendered":"INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y AVANCES EN F\u00cdSICA EN EL CAMPO DE LAS ONDAS GRAVITACIONALES (I)"},"content":{"rendered":"\n\n

Giancarlo Elia Valori*<\/span><\/strong><\/em><\/p>\n\n

\n
\"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n

Imagen: geralt en Pixabay, https:\/\/pixabay.com\/es\/i\u00edsica-f\u00edsica-cu\u00e1ntica-part\u00edculas-6780710\/<\/a> <\/em><\/strong><\/span><\/p>\n

Como una rama importante de las ciencias naturales, la f\u00edsica estudia leyes y fen\u00f3menos fundamentales como la materia, la energ\u00eda, la mec\u00e1nica y el movimiento, proporcionando as\u00ed una base te\u00f3rica importante para que los seres humanos comprendan y exploren el mundo natural. Para ser precisos, la f\u00edsica modela la naturaleza matem\u00e1ticamente.<\/span><\/p>\n

Con el avance de la ciencia y de la tecnolog\u00eda y el r\u00e1pido desarrollo de la Inteligencia Artificial, la f\u00edsica se enfrenta a nuevos desaf\u00edos y oportunidades. La aplicaci\u00f3n de la IA est\u00e1 cambiando los m\u00e9todos de investigaci\u00f3n y la trayectoria de desarrollo de la f\u00edsica, ofreciendo as\u00ed nuevas posibilidades de progreso e innovaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

La inteligencia artificial puede ayudar a los f\u00edsicos a construir modelos m\u00e1s precisos y complejos y a analizar e interpretar experimentos y datos proporcionados por la observaci\u00f3n. Debemos tener en cuenta algoritmos como el aprendizaje autom\u00e1tico, del cual el aprendizaje profundo es una parte.<\/span><\/p>\n

La diferencia radica en el hecho de que el aprendizaje profundo es m\u00e1s avanzado: un algoritmo de aprendizaje profundo no est\u00e1 condicionado por la experiencia del usuario. Solo para hacer un ejemplo, en el aprendizaje autom\u00e1tico no profundo, para distinguir gatos y perros hay que decir \u00abhazlo por orejas, pelo, etc…\u00bb, mientras que en el aprendizaje profundo las caracter\u00edsticas distintivas son extra\u00eddas por el propio c\u00f3digo y, a menudo o siempre, \u00a1en realidad son patrones que los humanos nunca podr\u00edamos tener!<\/span><\/p>\n

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 precisi\u00f3n aceptable basado en lo que deber\u00eda obtener mediante el uso de matem\u00e1ticas iterativas (y obviamente existe la mano humana en la construcci\u00f3n del algoritmo). Cuando se haya \u00abajustado\u00bb, puede usarlo en im\u00e1genes desconocidas de gatos y perros, no utilizadas para el aprendizaje, de modo que los clasifique al humano sin que el humano tenga que hacerlo \u00e9l mismo. Teniendo en cuenta lo anterior, la Inteligencia Artificial puede descubrir patrones ocultos y correlaciones a partir de grandes cantidades de datos, ayudando as\u00ed a los f\u00edsicos a comprender y predecir fen\u00f3menos relacionados.<\/span><\/p>\n

La inteligencia artificial se puede aplicar a la f\u00edsica te\u00f3rica y a la investigaci\u00f3n de la f\u00edsica computacional para mejorar la eficiencia y la precisi\u00f3n de los modelos y m\u00e9todos computacionales. Por ejemplo, la Inteligencia Artificial puede ayudar a los f\u00edsicos a desarrollar m\u00e9todos de simulaci\u00f3n num\u00e9rica, ya que el aprendizaje autom\u00e1tico no es solo para la clasificaci\u00f3n, sino tambi\u00e9n para la predicci\u00f3n num\u00e9rica, que es especialmente \u00fatil en el campo financiero, ya que es m\u00e1s eficiente para acelerar los experimentos y c\u00e1lculos.<\/span><\/p>\n

La IA tambi\u00e9n tiene amplias aplicaciones en los campos de la f\u00edsica cu\u00e1ntica y la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica. La f\u00edsica cu\u00e1ntica es una rama de la ciencia que estudia el comportamiento de las part\u00edculas microsc\u00f3picas y las leyes de la mec\u00e1nica cu\u00e1ntica, mientras que la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica es un campo emergente que utiliza las caracter\u00edsticas de la mec\u00e1nica cu\u00e1ntica para el procesamiento de la informaci\u00f3n y los c\u00e1lculos. La inteligencia artificial puede ayudar a los f\u00edsicos a dise\u00f1ar sistemas y algoritmos cu\u00e1nticos m\u00e1s complejos y promover el desarrollo y la aplicaci\u00f3n de la inform\u00e1tica.<\/span><\/p>\n

La aplicaci\u00f3n de la IA en experimentos de f\u00edsica de part\u00edculas y f\u00edsica de altas energ\u00edas tambi\u00e9n es muy importante. La f\u00edsica de altas energ\u00edas estudia la estructura y la interacci\u00f3n de las part\u00edculas microsc\u00f3picas, mientras que la f\u00edsica de part\u00edculas estudia el origen y la evoluci\u00f3n del universo. La IA puede ayudar a los f\u00edsicos a analizar y procesar grandes cantidades de datos experimentales y descubrir posibles nuevas part\u00edculas y fen\u00f3menos f\u00edsicos.<\/span><\/p>\n

La tecnolog\u00eda puede mejorar la eficiencia de la investigaci\u00f3n f\u00edsica y acelerar el proceso de investigaci\u00f3n cient\u00edfica. La investigaci\u00f3n f\u00edsica a menudo requiere grandes cantidades de datos experimentales y modelos computacionales complejos, y la IA puede agilizar el trabajo de los f\u00edsicos para descubrir patrones ocultos y correlaciones en estos datos. La inteligencia artificial tambi\u00e9n puede proporcionar modelos f\u00edsicos m\u00e1s precisos y detallados, ayudando a los f\u00edsicos a resolver problemas cient\u00edficos a\u00fan m\u00e1s complejos.<\/span><\/p>\n

La investigaci\u00f3n f\u00edsica tradicional a menudo se basa en teor\u00edas y experimentos existentes, mientras que la IA puede ayudar a los f\u00edsicos a descubrir nuevos fen\u00f3menos y leyes f\u00edsicas. Al sacar a la luz patrones y correlaciones a partir de grandes cantidades de datos, la Inteligencia Artificial estimula a los f\u00edsicos a proponer nuevas hip\u00f3tesis y teor\u00edas, promoviendo as\u00ed el desarrollo y la innovaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

La aplicaci\u00f3n de la IA explora campos y fen\u00f3menos desconocidos. Al analizar y extraer informaci\u00f3n de grandes cantidades de datos, la Inteligencia Artificial ampl\u00eda el alcance y la profundidad de la investigaci\u00f3n f\u00edsica.<\/span><\/p>\n

El desarrollo de la IAl ofrece nuevas oportunidades para la integraci\u00f3n de la f\u00edsica con otras disciplinas. Por ejemplo, la combinaci\u00f3n de IAl y ciencias biol\u00f3gicas puede ayudar a los f\u00edsicos a estudiar sistemas biol\u00f3gicos complejos y fen\u00f3menos relacionados. La combinaci\u00f3n de inteligencia artificial y qu\u00edmica puede ayudar a los f\u00edsicos a estudiar la estructura molecular y las reacciones qu\u00edmicas.<\/span><\/p>\n

Aunque la tecnolog\u00eda de IA tiene amplias perspectivas de aplicaci\u00f3n en la investigaci\u00f3n f\u00edsica, tambi\u00e9n tiene que enfrentar algunos desaf\u00edos, incluida la adquisici\u00f3n 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 creaci\u00f3n y verificaci\u00f3n del modelo f\u00edsico; y la selecci\u00f3n y optimizaci\u00f3n 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 port\u00e1tiles, aunque lentamente, pero esto habr\u00eda sido impensable en la d\u00e9cada de 1990, cuando el aprendizaje profundo ya se pensaba de una manera muy vaga. No en vano hablamos de la \u00abdemocratizaci\u00f3n del aprendizaje profundo\u00bb.<\/span><\/p>\n

El desarrollo futuro requiere cooperaci\u00f3n e intercambios entre f\u00edsicos y profesionales de la IA para resolver conjuntamente estos desaf\u00edos y aplicar mejor esta nueva tecnolog\u00eda a la investigaci\u00f3n y las aplicaciones de la f\u00edsica.<\/span><\/p>\n

Como tecnolog\u00eda emergente, la IA est\u00e1 revolucionando la f\u00edsica tradicional. Al aplicar la IA, los f\u00edsicos pueden construir modelos m\u00e1s precisos y complejos, analizar y explicar experimentos de f\u00edsica y datos observacionales. La IA necesariamente acelera el proceso de investigaci\u00f3n en f\u00edsica y promueve el desarrollo y la innovaci\u00f3n de la llamada f\u00edsica tradicional.<\/span><\/p>\n

La IA, sin embargo, todav\u00eda tiene que enfrentar algunos desaf\u00edos y problemas en la investigaci\u00f3n f\u00edsica, que requieren m\u00e1s estudio y exploraci\u00f3n. En el futuro, la tecnolog\u00eda de IA se utilizar\u00e1 a\u00fan m\u00e1s en la investigaci\u00f3n y las aplicaciones f\u00edsicas, proporcionando as\u00ed m\u00e1s oportunidades y desaf\u00edos para el desarrollo y la innovaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

La tecnolog\u00eda de IA tambi\u00e9n se utiliza en la investigaci\u00f3n de ondas gravitacionales, cuyo Premio Nobel de F\u00edsica 2017 fue otorgado a Rainer Weiss (Alemania), Barry C. Barish (EE.UU.)<\/span><\/p>\n

El 14 de septiembre de 2015, este grupo de cient\u00edficos detect\u00f3 la se\u00f1al de onda gravitacional de un sistema de dos agujeros negros que se fusionaron por primera vez. En ese momento, desencaden\u00f3 una revoluci\u00f3n en la comunidad astrof\u00edsica: el grupo de investigaci\u00f3n involucrado en el descubrimiento de las ondas gravitacionales fue incluido como candidato al Premio Nobel de F\u00edsica desde entonces. Los dos agujeros negros se encuentran a unos 1.800 millones de a\u00f1os luz de la Tierra. Sus masas antes de la fusi\u00f3n eran equivalentes a 31 y 25 soles de tama\u00f1o, respectivamente. Despu\u00e9s de la fusi\u00f3n, la masa total fue equivalente a 53 soles de tama\u00f1o. Tres soles fueron convertidos en energ\u00eda y liberados en forma de ondas gravitacionales.<\/span><\/p>\n

Durante alg\u00fan tiempo, las ondas gravitacionales han atra\u00eddo la atenci\u00f3n y la curiosidad no solo de los cient\u00edficos, sino tambi\u00e9n de los ciudadanos comunes. A pesar de ser una fuerza d\u00e9bil (un ni\u00f1o que levanta un juguete lo demuestra ampliamente), la interacci\u00f3n gravitacional siempre ha creado preguntas: pero \u00bfqu\u00e9 son las ondas gravitacionales?<\/span><\/p>\n

Para decirlo simple y brevemente, este concepto de ondas gravitacionales proviene de la teor\u00eda de la relatividad general de Einstein. Todos sabemos que la teor\u00eda de la relatividad siempre discute la relaci\u00f3n dial\u00e9ctica 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 radiaci\u00f3n en forma de onda. Esta onda transmite energ\u00eda como radiaci\u00f3n 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 distorsi\u00f3n del espacio-tiempo; La luz no puede escapar y se desliza en ella.<\/span><\/p>\n

Debido a que nuestra comprensi\u00f3n b\u00e1sica de la f\u00edsica tradicional se basa en la teor\u00eda de la gravitaci\u00f3n universal de Newton, se supone que todos los objetos tienen una atracci\u00f3n mutua. El tama\u00f1o de esta fuerza es proporcional a la masa de cada objeto. Einstein cre\u00eda que esta teor\u00eda era superficial. La raz\u00f3n de lo que parece ser el efecto de la gravedad se debe a la distorsi\u00f3n del espacio y el tiempo. Por lo tanto, si la ley de gravitaci\u00f3n universal de Newton es aproximada, \u00bfse est\u00e1 extraviando nuestro conocimiento actual basado en la f\u00edsica tradicional? La pregunta es inc\u00f3moda. Por lo tanto, dejemos que los cient\u00edficos estudien m\u00e1s a fondo qui\u00e9n tiene raz\u00f3n y qui\u00e9n est\u00e1 equivocado.<\/span><\/p>\n

Dicho esto, sin embargo, la investigaci\u00f3n cient\u00edfica c\u00f3smica actualmente utiliza cada vez m\u00e1s t\u00e9cnicas de IA, como la detecci\u00f3n y el descubrimiento de las ondas gravitacionales antes mencionados. El mayor desaf\u00edo 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 autom\u00e1tico de IA, etc. y los m\u00e9todos de vanguardia en el campo del procesamiento de datos, se puede mejorar la eficiencia de la investigaci\u00f3n. (1. continuar\u00e1<\/em>)<\/span><\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

* <\/sup><\/em><\/strong>Copresidente del Consejo Asesor Honoris Causa. El Profesor Giancarlo Elia Valori es un eminente economista y empresario italiano. Posee prestigiosas distinciones acad\u00e9micas y \u00f3rdenes nacionales. Ha dado conferencias sobre asuntos internacionales y econom\u00eda en las principales universidades del mundo, como la Universidad de Pek\u00edn, la Universidad Hebrea de Jerusal\u00e9n y la Universidad Yeshiva de Nueva York. Actualmente preside el \u00abInternational World Group\u00bb, es tambi\u00e9n presidente honorario de Huawei Italia, asesor econ\u00f3mico del gigante chino HNA Group y miembro de la Junta de Ayan-Holding. En 1992 fue nombrado Oficial de la Legi\u00f3n de Honor de la Rep\u00fablica Francesa, con esta motivaci\u00f3n: \u201cUn hombre que puede ver a trav\u00e9s de las fronteras para entender el mundo\u201d y en 2002 recibi\u00f3 el t\u00edtulo de \u201cHonorable\u201d de la Academia de Ciencias del Instituto de Francia.<\/em><\/strong><\/span><\/p>\n

\u00a0<\/em><\/strong><\/span><\/p>\n

Traducido al espa\u00f1ol por el Equipo de la SAEEG con expresa autorizaci\u00f3n del autor. Prohibida su reproducci\u00f3n.<\/em><\/strong><\/span><\/p>\n

\u00a92023-saeeg\u00ae<\/strong><\/em><\/span><\/p>\n

\u00a0<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Giancarlo Elia Valori* Imagen: geralt en Pixabay, https:\/\/pixabay.com\/es\/i\u00edsica-f\u00edsica-cu\u00e1ntica-part\u00edculas-6780710\/ Como una rama importante de las ciencias naturales, la f\u00edsica estudia leyes y fen\u00f3menos fundamentales como la materia, la energ\u00eda, la mec\u00e1nica y el movimiento, proporcionando as\u00ed una base te\u00f3rica importante para que los seres humanos comprendan y exploren el mundo natural. Para ser precisos, la f\u00edsica … Seguir leyendo INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y AVANCES EN F\u00cdSICA EN EL CAMPO DE LAS ONDAS GRAVITACIONALES (I)<\/span> →<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1200],"tags":[1996,2303,2301,2302,463,217],"class_list":["post-8237","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-inteligencia-artificial","tag-biologia","tag-ciencias-naturales","tag-fisica","tag-fisica-cuantica","tag-inteligencia-artificial","tag-tecnologia"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saeeg.org\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8237","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saeeg.org\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saeeg.org\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saeeg.org\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saeeg.org\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=8237"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/saeeg.org\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8237\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":8239,"href":"https:\/\/saeeg.org\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8237\/revisions\/8239"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saeeg.org\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8237"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saeeg.org\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=8237"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saeeg.org\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=8237"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}