Una inteligencia artificial china empieza a deducir leyes de la física por sí misma

Hasta ahora, la mayoría de los modelos de inteligencia artificial se han limitado a detectar patrones en grandes volúmenes de datos. Son buenos prediciendo resultados, clasificando información o generando texto e imágenes, pero les cuesta mucho extraer conceptos generales o formular principios científicos. La razón es sencilla: predecir no es lo mismo que comprender. Sin embargo, un equipo de investigadores en China ha desarrollado un sistema que empieza a cruzar esa frontera. Se llama AI-Newton y su objetivo es emular el proceso científico humano, desde los datos hasta las leyes.

AI-Newton no es una inteligencia artificial cualquiera. No se limita a absorber datos y repetir comportamientos, sino que construye conocimiento paso a paso, como lo haría un estudiante aplicado. Primero observa un fenómeno, luego intenta explicarlo mediante una ecuación y, a partir de allí, almacena lo aprendido para aplicarlo a nuevos contextos. Este enfoque incremental es el que lo distingue de otros modelos, y lo que ha llamado la atención de la comunidad científica. Continúa leyendo «Una inteligencia artificial china empieza a deducir leyes de la física por sí misma»

NASA y Nvidia: Cómo el deep learning impulsa una nueva era en el descubrimiento científico

Cuando en 2003 la NASA buscaba una simulación fotorrealista de Marte, acudió a Nvidia, una empresa entonces centrada en tarjetas gráficas para videojuegos. Ese encuentro marcó el comienzo de una relación transformadora que, dos décadas después, está redefiniendo los límites del conocimiento científico gracias al deep learning.

La clave del cambio llegó en 2006, cuando Nvidia lanzó CUDA, una plataforma de computación paralela que permitió usar las GPU para tareas científicas. Este paso abrió la puerta a una nueva era: la potencia de procesamiento pensada para crear mundos virtuales ahora podía aplicarse a analizar grandes volúmenes de datos reales. Continúa leyendo «NASA y Nvidia: Cómo el deep learning impulsa una nueva era en el descubrimiento científico»

LLM4SD: La nueva herramienta de IA que revoluciona el descubrimiento científico

El mundo de la investigación científica está dando un gran salto con la llegada de LLM4SD (Large Language Model 4 Scientific Discovery), una innovadora herramienta de inteligencia artificial diseñada para acelerar y mejorar el proceso de descubrimiento científico. Desarrollada por investigadores de la Universidad de Monash, esta tecnología utiliza modelos de lenguaje de gran escala (LLM) para sintetizar conocimientos, analizar datos y generar nuevas hipótesis con una precisión sin precedentes.

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Inteligencia Artificial y el futuro del descubrimiento científico: ¿Hacia la revolución total?

La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en un socio clave en la creación de conocimiento. Desde los laboratorios de investigación hasta las oficinas de diseño de productos, la IA está impulsando una nueva era de descubrimientos científicos y tecnológicos. Sin embargo, este progreso no está exento de preguntas profundas sobre creatividad humana, autonomía y el papel de los científicos en un mundo cada vez más automatizado.

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Inteligencia Artificial de DeepMind resuelve antiguo acertijo matemático

DeepMind, una empresa líder en el campo de la IA, ha logrado un hito significativo con su modelo de lenguaje, FunSearch. Este modelo ha encontrado una solución innovadora al problema «cap set puzzle», un desafío matemático que ha intrigado a los científicos durante décadas.

El problema en cuestión en la geometría se refiere a un conjunto de puntos en un espacio afín sobre un campo de tres elementos, en el que ningún trío de puntos forma una línea recta. Este problema es un tema de investigación en combinatoria y teoría de Ramsey, y ha suscitado un gran interés debido a su complejidad y las aplicaciones en otros campos de las matemáticas. Se reduce esencialmente a cuántos puntos se pueden unir en una página mientras se dibujan líneas entre ellos, sin que tres de ellos formen una línea recta.

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