La IA rompe el hielo

Básicamente, nos encontramos en un momento en que el mundo de los negocios ha tomado la bandera de la Inteligencia Artificial, seguramente en una etapa de desarrollo demasiado primigenia y los productos elaborados son de aplicación en parcelas muy concretas. Los sistemas generales de Inteligencia Artificial tendrán que esperar a que se desvele cómo funciona el cerebro humano. Es una alternativa en la que los científicos llevan trabajando mucho tiempo. Esta opción desplazó a la basada en las redes neuronales, actualmente en vigor. Acaparó los recursos de investigación de forma casi exclusiva. Una vez que se desarrollaron bases de datos masivos, como ha ocurrido con Internet, afloró esta forma, rudimentaria en sus planteamientos, pero efectista.

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Ahora bien, no son las formas popularmente conocidas de la Inteligencia Artificial las únicas operativas en este momento. En investigación, la aportación de la IA es significativa. Un buen botón de muestra es la simulación de la congelación del agua realizada con el concurso de la IA con precisión cuántica. La han desarrollado en la Universidad de Princeton, desvelando los pasos de la nucleación del hielo, que tiene mucha importancia en la modelización del clima y el tiempo atmosférico. Se trata de emplear la IA para resolver las ecuaciones que rigen el comportamiento cuántico de los átomos y las moléculas de forma individual. La transición de las moléculas de agua a hielo sólido, requiere una potencia de cálculo inalcanzable hasta que se incorporaron los métodos de las redes neuronales profundas, que permiten simular el proceso con una precisión nunca lograda. Las leyes de la mecánica cuántica dictan los movimientos físicos de los átomos y las moléculas, también cómo se unen entre sí aquellos para formar moléculas y cómo éstas forman los objetos macroscópicos cotidianos. La dinámica molecular describe estos procesos tratando el movimiento de cada partícula según las leyes de Newton. Hasta hace poco, los ordenadores solamente podían simular unos centenares o miles de átomos en intervalos de millonésimas de segundo. Los superordenadores permitieron incrementar el número de átomos y la duración de la simulación y, aun así, quedaba muy lejos el número de átomos necesarios para simular con precisión un proceso como el de la nucleación del hielo.

La incorporación de la IA, implica entrenar una red neuronal para que reconozca cálculos cuánticos seleccionados. Una vez entrenada se puede calcular con precisión mecanocuántica las fuerzas que operan entre átomos, la denominada dinámica molecular profunda potencial. Zhang, de la Universidad de Princeton, simuló hasta 300.000 átomos para estudiar la nucleación del hielo. El proceso es clave en los modelos climáticos, hasta ahora basados en estimaciones de la velocidad del proceso, obtenidas a partir de experimentos de laboratorio, que implican correlaciones descriptivas, no predictivas y válidas en un rango limitado de condiciones experimentales. Ahora, se pueden hacer simulaciones de formación de hielo en condiciones extremas de temperatura y presión, como las propias de otros planetas. Ahora, se pueden abordar simulaciones de reacciones químicas y diseño de nuevos materiales más realistas.

Los electrones determinan cómo interactúan los átomos, como se forman los enlaces químicos y como deriva de todo esto la Química conocida. A partir de estos procesos elementales se extrapola qué ocurre en una colección de átomos. La IA, a través de los algoritmos de aprendizaje automático que, aun no sabiendo nada de Química, a través del proceso de formación o entrenamiento ha desencadenado un cambio significativo en la capacidad de cálculo y la precisión de los resultados obtenidos. Desde la Ciencia de los datos y las Matemáticas aplicadas se ha inducido un impulso al tratamiento de los procesos de la Naturaleza, que supone un avance significativo en el conocimiento de los procesos naturales.