El uso de la IA ahora se ha extendido a muchos campos, y la física no es una excepción.
Así, científicos del MIT y la Universidad de Basilea han empleado recientemente inteligencia artificial generativa para abordar preguntas difíciles en física, particularmente en la clasificación de fases de sistemas físicos.
Este método avanzado podría mejorar significativamente la investigación de nuevos materiales. Veamos en detalle cómo funciona.
La Investigación de las Transiciones de Fase
Los investigadores aplicaron IA para estudiar las transiciones de fase en materiales recién desarrollados. Las transiciones de fase, como cuando el agua se congela en hielo, resultan en cambios significativos en propiedades como la densidad y el volumen. Mientras que estas transiciones en sustancias comunes están bien entendidas, las de materiales novedosos o sistemas complejos siguen siendo un área crítica de investigación. Reconocer y cuantificar estas transiciones en sistemas desconocidos es a menudo un desafío debido a los datos limitados.
Los investigadores del MIT y la Universidad de Basilea han desarrollado un marco de aprendizaje automático que emplea IA generativa para mapear automáticamente diagramas de fase para nuevos sistemas físicos. Este enfoque informado por la física es más eficiente que las técnicas tradicionales, manuales, que dependen en gran medida de la experiencia teórica y de grandes conjuntos de datos etiquetados.
Los métodos tradicionales para detectar transiciones de fase implican identificar un “parámetro de orden” que cambia durante la transición. Por ejemplo, la transición del agua a hielo implica que la temperatura descienda por debajo de 0 grados Celsius, siendo el parámetro de orden la proporción de moléculas de agua en un estado cristalino. Los modelos de IA, como los clasificadores generativos, ahora pueden manejar esta tarea de manera más eficiente y sin sesgo humano.
Aplicación en Materiales Avanzados y Sistemas Cuánticos
El nuevo marco de IA podría impactar significativamente el estudio de las propiedades termodinámicas en materiales novedosos y la detección del entrelazamiento cuántico. Esta técnica abre la puerta a descubrir fases de la materia previamente desconocidas de forma autónoma, agilizando el proceso de descubrimiento científico.
Ventajas de los Modelos Generativos
Los modelos generativos, que estiman distribuciones de probabilidad para generar nuevos puntos de datos, ofrecen ventajas significativas en la construcción de clasificadores. El enfoque del equipo del MIT implica utilizar estos modelos para incorporar profundamente las propiedades conocidas de los sistemas físicos en el marco de aprendizaje automático, mejorando la precisión y eficiencia de la detección de fases.
Las aplicaciones potenciales de este enfoque de IA generativa se extienden más allá de las transiciones de fase. Podría utilizarse para resolver diversas tareas de clasificación binaria en sistemas físicos, detectar el entrelazamiento cuántico e incluso mejorar los modelos de lenguaje grandes optimizando la sintonización de parámetros. La investigación futura tiene como objetivo establecer garantías teóricas sobre el número de mediciones necesarias para detectar transiciones de fase de manera efectiva.
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