Un nuevo sistema artificialmente inteligente puede formular leyes naturales de forma independiente sobre la base de datos de medición. De este modo, ‘AI-Descartes’ redescubrió, entre otras cosas, la descripción de Kepler de las órbitas planetarias.
Un sistema de inteligencia artificial ha redescubierto la tercera ley de Kepler. Esta ley muestra la relación entre el período orbital de dos cuerpos celestes y la distancia entre ellos. El sistema llamado AI-Descartes, combina el análisis de datos con las teorías existentes. Además de la ley de Kepler, también encontró fórmulas sobre partículas de gas pegajosas y relojes en movimiento.
Los físicos se esfuerzan por capturar todos los fenómenos naturales en leyes. Lo hacen de dos maneras. Primero, tratan de descubrir patrones en las observaciones. En segundo lugar, derivan nuevas fórmulas combinando leyes existentes.
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Sin embargo, las leyes más importantes de la naturaleza, descritas, entre otras cosas, en los modelos estándar de física de partículas y cosmología, apenas han mejorado durante décadas. Esto se debe en parte a que muchos experimentos hoy en día arrojan una confusión de datos; piense en las innumerables colisiones de partículas en el Gran Colisionador de Hadrones.
valores atípicos
La inteligencia artificial (IA) puede ayudar a romper este callejón sin salida de la física. Ya existen varias IA que buscan patrones en grandes cantidades de datos experimentales.
Esos datos a menudo son bastante desordenados. Contienen valores atípicos extraños, resultantes de errores de medición o eventos únicos. Por ejemplo, un planeta que orbita alrededor de una estrella puede tambalearse por un tiempo porque otro planeta se le acerca.
En su búsqueda de patrones, las IA incluyen todos esos valores atípicos aleatorios. Como resultado, a menudo proporcionan fórmulas extremadamente complejas que dicen poco sobre las leyes subyacentes de la naturaleza. Los sistemas también suelen encontrar tantas fórmulas diferentes que te vuelven loco como investigador.
Leyes Matemáticas
Con AI-Descartes, los físicos esperan sortear estos problemas. El sistema fue desarrollado por un equipo dirigido por cristina cornelio, investigador de Samsung AI en Cambridge (Reino Unido). La IA lleva el nombre del filósofo y matemático del siglo XVII René Descartes, conocido por el dicho ‘Pienso, luego existo’. Tenía la visión entonces pionera de que la naturaleza está gobernada por leyes matemáticas que se siguen lógicamente unas de otras.
AI-Descartes, como los sistemas anteriores, deriva fórmulas a partir de datos experimentales. A continuación, el sistema elige la que mejor se ajusta a las teorías existentes entre todas las fórmulas posibles. “Estamos combinando un enfoque que los científicos han utilizado durante siglos, derivando nuevas fórmulas de las teorías de fondo existentes, con un enfoque basado en datos que es más común en esta era de aprendizaje automático”, dice Cornelio.
Exoplanetas y estrellas binarias
Los investigadores dieron a AI-Descartes NASA datos del movimiento de los planetas en el sistema solar. También mostraron al sistema cómo algunos planetas fuera del sistema solar se mueven alrededor de su estrella y cómo algunas estrellas binarias se orbitan entre sí.
Basándose en esos datos, AI-Descartes redescubrió la tercera ley de Kepler de 1619. Esta ley muestra cómo dos cuerpos celestes, por ejemplo, un planeta y una estrella, giran uno alrededor del otro. La duración de una órbita depende de la distancia entre los dos objetos y sus masas (ver marco Kepler).
La tercera ley de Kepler no es la fórmula más complicada de la física: puedes aprenderla en la escuela secundaria. Aún así, es notable que una IA haya derivado la ley de las observaciones. Con los planetas del sistema solar, la conexión es difícil de reconocer. Debido a que son mucho menos masivos que el sol, estos planetas satisfacen una fórmula aún más simple. Las mediciones de exoplanetas y estrellas binarias, por otro lado, son menos precisas, por lo que contienen más valores atípicos. Sin embargo, los datos de estrellas binarias ponen a AI-Descartes en el camino correcto.
Teoría de la relatividad
Los investigadores también desataron AI-Descartes en dos fenómenos físicos más complejos. Así, el sistema redescubrió una fórmula del químico estadounidense irving langmuir de 1918. Esa fórmula describe cómo las partículas de gas se adhieren a una superficie sólida.
A AI-Descartes también se le permitió buscar una fórmula de la teoría especial de la relatividad de Albert Einstein (1905). La fórmula describe cómo un reloj en movimiento funciona un poco más lento que un reloj estacionario. Debido a que este efecto es difícilmente medible, AI-Descartes no pudo elaborar la fórmula exacta. Sin embargo, el sistema encontró algunas fórmulas que se acercan bastante. Con base en los datos ingresados, la IA también concluyó que la velocidad de la luz debe ser constante, uno de los pilares de la teoría de la relatividad de Einstein.
inclinarse hacia atrás
Los resultados actuales son principalmente una prueba de que una IA puede formular leyes físicas útiles basadas en datos de medición. El objetivo final es que AI-Descartes descubra nuevas leyes.
Para ello, la IA primero debe conocer más teorías existentes. Debido a que todo el conocimiento previo tiene que ser alimentado al sistema en los términos informáticos correctos, esto aún lleva mucho tiempo. Además, una entrada incorrecta o una pieza faltante destruye inmediatamente los resultados.
Por lo tanto, los investigadores quieren entrenar a AI-Descartes para que lea artículos científicos y obtenga de ellos las conocidas fórmulas. Si tienen éxito, los físicos teóricos pueden sentarse y ver si las computadoras ayudan más en su campo. “Uno de los aspectos más emocionantes de nuestro trabajo es la oportunidad de lograr avances significativos en la investigación científica”, dice Cornelio.
marco Kepler
La tercera ley de Kepler fue publicada en 1619 por el astrónomo alemán Johannes Kepler. La ley muestra qué tan rápido dos cuerpos celestes giran uno alrededor del otro. Se puede escribir como una fórmula de diferentes maneras. Por ejemplo, puede suponer el tiempo en el que ambos objetos completan una ronda, como se muestra a continuación.
El período orbital (pag) depende de la distancia entre los dos cuerpos celestes (d) y las masas de ambos objetos (metro1 y metro2). Además, la fórmula contiene la constante gravitatoria de Newton (GRAMO), un número invariable que indica qué tan fuerte es la gravedad.
Con esta fórmula puedes, por ejemplo, calcular cuánto tarda la tierra en dar una vuelta alrededor del sol. Luego rellenas d la distancia entre la Tierra y el Sol (1.5 ∙ 1011 m) y antes metro1 y metro2 las masas de ambos objetos (6.0 ∙ 1024 kg y 2,0 ∙ 1030 kilogramos). Esto da como resultado un valor de más de 31,5 millones de segundos, o más de 365 días.
En este caso, incluso puedes omitir la masa de la Tierra de la fórmula, porque es insignificante en comparación con la masa del Sol. Eso significa que el período orbital de un planeta en el sistema solar depende únicamente de su distancia al sol. Incluso si la Tierra hubiera sido diez veces más pesada, un año habría durado 365 días.
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