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Al leer millones de artículos científicos antiguos, una inteligencia artificial (IA) fue capaz de hacer descubrimientos completamente nuevos y lejos del alcance de las capacidades humanas.
De acuerdo a un estudio publicado en Nature, investigadores del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley utilizaron un algoritmo de IA llamado Word2Vec para analizar los artículos científicos y encontrar relaciones que los humanos habían pasado por alto.
El algoritmo arroja predicciones para posibles materiales termoeléctricos, los cuales convierten el calor en energía y se utilizan en muchas aplicaciones de calefacción y refrigeración.
Sin embargo, la IA no conocía la definición de termoeléctrica, pues no fue desarrollada a partir de esa ciencia.
Por lo que, al realizar sólo asociaciones de palabras, pudo proporcionar opcionespara nuevos materiales termoeléctricos, algunos de los cuales pueden ser mejores que los utilizados actualmente.
Este método de aprendizaje del algoritmo es conocido como machine learning, o aprendizaje automático, y representa el futuro para todas las ciencias.
“La IA puede leer cualquier documento sobre ciencia y ver conexiones que ningún científico podría”, dijo Anubhav Jain, investigador del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley.
Para entrenar el algoritmo, los investigadores evaluaron su capacidad en 3 millones 300 mil artículos científicos de los materiales. Al final, terminaron con un vocabulario de aproximadamente 500 mil palabras.
Alimentaron Word2vec con esos textos, y éste aplicó el machine learning para analizar las relaciones entre las palabras.
“Funciona así: entrenas un modelo de red neuronal para eliminar cada palabra y predecir cuáles serán las siguientes palabras. Al entrenar una red neuronal en una palabra, obtienes representaciones de palabras que realmente pueden asignar conocimiento“.
De esta manera, la IA fue capaz de entender conceptos como la tabla periódica y la estructura química de las moléculas. El algoritmo vinculó las palabras que se encontraron juntas, creando vectores de palabras relacionadas que ayudaron a definir conceptos.
En algunos casos, las palabras estaban vinculadas a conceptos termoeléctricos, pero no habían sido escritas en ningún otro artículo que examinaron. Esta brecha en el conocimiento es difícil de atrapar por el ojo humano, pero es fácil de detectar para un algoritmo.
Después de mostrar su capacidad para predecir materiales futuros, los investigadores probaron el algoritmo en documentos antiguos, para ver si podía predecir descubrimientos científicos antes de que sucedieran. Una vez más, funcionó.
La IA no está supervisada: puede crear sus propias conexiones.
Esta nueva aplicación del machine learning va más allá de la ciencia de los materiales. Debido a que no está capacitada en datos científicos específicos, podría aplicarse fácilmente a otras disciplinas, al sólo capacitarse en el lenguaje de cualquier tema.
“La información está allá afuera. La IA podría aprender sobre medicina y realizar descubrimientos de nuevos medicamentos”.
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