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Como influye la Inteligencia Artificial en la ciencia

Canarias Noticias - 24/04/2019

La Inteligencia Artificial está cambiando la exploración científica a un ritmo rápido y se volvió realmente interesante, ¿qué tipo de ciencia veremos mañana? Como la oportunidad más dinámica y emocionante, los últimos algoritmos de Inteligencia Artificial están investigando la evolución de las galaxias, calculando las funciones de ondas cuánticas, descubriendo nuevos compuestos químicos y más. Esto es por mencionar solamente, algunos de los beneficios que se han podido adquirir con el desarrollo de la Inteligencia Artificial. 

Los científicos argumentan que las últimas técnicas en aprendizaje automático e Inteligencia Artificial representan una forma fundamentalmente nueva de hacer ciencia. Uno de estos enfoques, conocido como modelado generativo, puede ayudar a identificar la teoría más plausible entre las explicaciones que compiten por los datos de observación, basada únicamente en los datos y, lo que es más importante, sin ningún conocimiento preprogramado de qué procesos físicos podrían estar funcionando en el sistema en estudio.En más detalles, el modelo generativo copia el enfoque evolutivo del mundo natural con la computación en la nube para proporcionar miles de soluciones a un solo problema de ingeniería. Esencialmente, el modelo generativo pregunta qué tan probable es, dada la condición X, que observará el resultado Y.

Los sistemas de modelado generativo más reconocibles son las RCG (redes de confrontación generativas): los sistemas que pueden reparar imágenes que tienen píxeles dañados o faltantes, o pueden hacer que las fotografías borrosas sean nítidas. Además, se pueden realizar fotos que parecerán reales pero a la realidad no lo son.

Entonces, la pregunta que muchos se hacen es ¿cómo influyen estos nuevos descubrimientos en los modelos generativos para la ciencia? Bueno, uno de los usos principales es la oportunidad de aplicar un enfoque relativamente nuevo a la investigación científica y al proceso de generación de hipótesis

La Inteligencia Artificial fue creada, para facilitarles el trabajo a las personas, pero en el futuro, esta asistencia será necesaria aún más. ¿Qué tenemos hoy? Todo el mundo está tratando con una cantidad de información sin precedentes. Casi el 90% de los datos globales se han creado solo en los últimos años. Lo que es más sorprendente es que la cantidad de datos en el mundo aumentó casi 10 veces en cada dos años durante las últimas tres décadas.

Las máquinas, como las personas, almacenan información en la memoria y, finalmente, se vuelven más inteligentes. Pero a diferencia de nosotros, no saben cosas como la pérdida de memoria a corto plazo, la sobrecarga de información, el trastorno del sueño o la falta de atención. Así es como las máquinas pueden identificar el cáncer, hacer sinfonías clásicas y eventualmente competir con la humanidad.

Por supuesto, los científicos tienen que operar con grandes conjuntos de datos todos los días. De hecho, la mayor parte del trabajo de los científicos son tareas rutinarias que llevan mucho tiempo. Perola Inteligencia Artificial puede resolver este problema, ejecutar estas operaciones, permitiendo a los científicos centrarse en los metadatos y en escalas de investigación más globales. Y sí, no se trata solo de científicos, sino también de todas las ocupaciones posibles que tenemos hoy.

Es importante mencionar, que la Inteligencia Artificial ha hecho avances claves en la ciencia. Por ejemplo, en la medicina, biología y química, ya que estas áreas ya han sido mejoradas en gran medida por la Inteligencia Artificial. Así, por ejemplo, la Inteligencia Artificial cambia fundamentalmente el sistema de atención médica habitual y lo hace más orientado al paciente. 

La Inteligencia Artificial ayuda a automatizar el proceso de descubrimiento de fármacos e identificar la cristalización de proteínas.Un grupo de investigación de MARCO (Machine Recognition of Crystallization Outcomes), junto con los desarrolladores de Google, han desarrollado una herramienta de reconocimiento de cristales de proteínas utilizando redes neuronales convolucionales. Al analizar los cristales de proteínas, se puede reconocer la estructura de una molécula compleja, determinar sus funciones y, posteriormente, crear un fármaco dirigido a ella.

De esta manera es cómo podemos ver como la Inteligencia Artificial no solo tratan de la tecnología, sino como de una manera bastante notoria, la misa ha ido escalando en el mundo de la ciencia, a tal punto que ya se hace casi necesario su uso para poder avanzar más profundamente en avances científicos que anteriormente no se podían estudiar.

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