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Tech by VICE

Esta inteligencia artificial hace descubrimientos científicos que los seres humanos pasaron por alto

Los científicos usaron el aprendizaje automático para revelar nuevos conocimientos ocultos en antiguos estudios.

por Madeleine Gregory; traducido por Laia Pedregosa
17 Julio 2019, 3:30am

Imagen por Shutterstock

Usando el lenguaje de millones de artículos científicos antiguos, el algoritmo de aprendizaje de una máquina fue capaz de dar con descubrimientos científicos totalmente nuevos.

En un estudio publicado en Nature el día 3 de julio, los investigadores del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley utilizaron un algoritmo llamado Word2Vec, que examina minuciosamente publicaciones científicas para crear conexiones que los seres humanos pueden pasar por alto. El algoritmo produjo predicciones de posibles materiales termoeléctricos, que convierten el calor en energía y se ponen en práctica en aplicaciones de calefacción y refrigeración.

Sin embargo, el algoritmo no conocía la definición de termoeléctrico y no recibió ningún aprendizaje relacionado con la ciencia de los materiales. Basándose únicamente en asociaciones de palabras, el algoritmo fue capaz de proporcionar candidatos para futuros materiales termoeléctricos, y algunos de ellos incluso podrían ser mejores que los que usamos en la actualidad.

“Puede leer cualquier publicación sobre ciencia de los materiales, así que es capaz de hacer conexiones que no podría hace ningún científico”, dijo el investigador Anubhay Jain. “A veces hace el mismo trabajo que un investigador, pero en otras ocasiones hace esas asociaciones interdisciplinarias”.

Para entrenar el algoritmo, los investigadores evaluaron el lenguaje de 3,3 millones de divulgaciones relacionadas con la ciencia de los materiales, recogiendo un vocabulario de unas 500 000 palabras que introdujeron en el algoritmo. Los resúmenes se trasladaron a Word2vec, el cual usa el aprendizaje automático como medio para analizar las relaciones entre las palabras.


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“La manera de operar del algoritmo de Word2vec es preparar el modelo neuronal para eliminar todas las palabras y predecir cuáles serán las que irán al lado de otras”, dijo Jain. “Al enseñar una palabra a una red neuronal, se obtienen representaciones de aquellas que realmente pueden aportar conocimientos”.

Con el único uso de las palabras que aparecen en los resúmenes de las publicaciones científicas, el algoritmo fue capaz de comprender conceptos como la tabla periódica y la estructura química de las moléculas. El algoritmo relacionaba las palabras que se encontraban unidas entre sí, creando vectores entre las ellas que ayudaron a definir nociones. En algunos casos, las palabras estaban vinculadas a fenómenos termoeléctricos, sobre los cuales nunca se había escrito en ningún resumen de esa área de conocimiento que hubieran analizado. Este vacío de conocimiento es difícil de capturar para el ojo humano, pero es muy visible para un algoritmo.

Después de demostrar la capacidad de predecir futuros materiales, los investigadores llevaron su trabajo al pasado de manera virtual: desecharon la información más reciente y probaron el algoritmo usando artículos antiguos para comprobar si podía predecir descubrimientos científicos antes de que tuvieran lugar. Una vez más, el algoritmo funcionó.

En un experimento, los investigadores analizaron las divulgaciones publicadas antes de 2009 y la I. A. fue capaz de predecir uno de los mejores materiales termoeléctricos de la era moderna cuatro años antes de su descubrimiento, que fue en 2012.

Este nuevo uso del aprendizaje automático va más allá de la ciencia de materiales, ya que sería muy fácil aplicarlo a otras disciplinas, ampliando el aprendizaje sobre las publicaciones de un tema en concreto. Vahe Tshitoyan, el autor principal del estudio, comenta que otros investigadores ya han contactado con él con el objetivo de aprender más sobre ello.

“Este algoritmo no se supervisa y construye sus propias conexiones”, dijo Tshitoyan. “Se puede aplicar a áreas como la investigación médica o el descubrimiento de fármacos. La información está ahí, el motivo por el cual no hemos hecho estas conexiones es porque no podemos leer todas las publicaciones”.

Este artículo se publicó originalmente en VICE US.

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