Hoy en día, la IA se usa en casi todas las industrias, y las herramientas proporcionadas por la inteligencia artificial en la ciencia no son una excepción. La cantidad de datos generados por muchos de los estudios actuales de física y astronomía es tan grande que ningún humano o grupo de humanos podría mantenerse al día. Algunos de ellos registran gigabytes de datos a diario, y el torrente se hace cada vez más grande.
Muchos científicos buscan ayuda en la inteligencia artificial debido a la inundación. Las redes neuronales artificiales, que son neuronas simuladas por computadora que replican la función del cerebro, pueden atravesar montones de datos con poca o ninguna intervención humana, enfatizando anomalías y viendo patrones que las personas nunca habrían notado.
Índice del contenido
inteligencia artificial en la ciencia
Los investigadores están desatando la inteligencia artificial (IA), con frecuencia en forma de redes neuronales artificiales, en los torrentes de datos en una revolución que abarca gran parte de la ciencia. Estos sistemas de "aprendizaje profundo" no requieren la formación de expertos humanos, a diferencia de los intentos anteriores de IA. En cambio, adquieren conocimientos de forma independiente, con frecuencia a partir de conjuntos de datos de entrenamiento masivos, hasta que pueden reconocer patrones e identificar anomalías en conjuntos de datos que son mucho más grandes y desordenados de lo que los humanos pueden manejar.
Además de revolucionar la ciencia, la IA ahora le habla a usted en su teléfono inteligente, se conduce sola en la carretera y desconcierta a los futuristas que temen que pueda resultar en un desempleo generalizado. Las perspectivas para los científicos son generalmente buenas porque la IA promete acelerar el proceso de investigación.
A medida que crece la importancia de la IA en la ciencia, es probable que se vuelva más importante que nunca comprender la mente dentro de la máquina. Algunos innovadores ya están utilizando IA para planificar, ejecutar e interpretar experimentos, lo que abre la puerta a la ciencia automatizada. El aprendiz diligente podría avanzar rápidamente al estado de colega de pleno derecho.
Inteligencia artificial en la ciencia: Biología
Los descubrimientos médicos más interesantes de la actualidad se están realizando en la intersección de la biología y la informática, utilizando técnicas proporcionadas por la inteligencia artificial en la ciencia.
A pesar de las iniciativas para hacerlo, ha habido poco progreso en la integración de estudios de muchas ramas de la biología.
Postulamos que la reintegración de la biología será posible gracias a las próximas generaciones de tecnología de inteligencia artificial (IA) adaptada a las ciencias biológicas. Podremos recopilar, vincular y analizar datos a escalas nunca antes vistas gracias a la tecnología de inteligencia artificial. También podremos crear modelos de predicción exhaustivos que abarquen numerosos campos de estudio.
Permitirán tanto descubrimientos dirigidos (probando hipótesis particulares) como no dirigidos. La inteligencia artificial en biología es la tecnología interdisciplinaria que mejorará nuestra capacidad para realizar investigaciones biológicas en todas las escalas. De la misma manera que las estadísticas revolucionaron la biología en el siglo XX, anticipamos que la IA hará lo mismo con la biología en el siglo XXI.
Sin embargo, los desafíos son numerosos e incluyen la recopilación y el ensamblaje de datos, la creación de nueva ciencia en forma de teorías que vinculen los diversos campos y el desarrollo de nuevos modelos de IA predictivos y comprensibles que se adaptan mejor a la biología que el aprendizaje automático actual. y técnicas de IA. Se necesitarán alianzas sólidas entre científicos biológicos y computacionales para avanzar en las iniciativas de desarrollo.
Inteligencia artificial en la ciencia: Física
Los modelos matemáticos se escribieron cuidadosamente y se resolvieron a mano en los primeros días de la física. Hoy en día, los investigadores pueden modelar y calcular problemas de física complicados con mucha más velocidad, precisión y originalidad que nunca, gracias a la inteligencia artificial en la ciencia. Esta publicación resume algunos de mis proyectos de investigación de física relacionados con la IA favoritos.
Durante mucho tiempo, los investigadores han estado fascinados por las preguntas sobre la naturaleza del universo. Ahora sabemos más sobre otros planetas que sobre las profundidades del océano por nuestra cuenta. Ha generado inversión e interés en la investigación espacial. Todavía hay muchos conocimientos fundamentales que adquirir.
El impulso cuántico a la IA allana el camino para AGI
En un reciente artículo, los científicos explican cómo usaron un modelo de red neuronal para pronosticar la génesis de la estructura del universo. Uno de los "santos griales de la astrofísica moderna" es, en palabras de los autores del artículo, "comprender completamente la formación de la estructura del Universo".
El modelo de desplazamiento de densidad profunda (D3M) de los investigadores, que utiliza el aprendizaje profundo para producir complejas simulaciones 3D en cosmología, se inspiró en su deseo de conquistar este gran desconocido.
Los marcos impulsados por IA están acelerando una amplia gama de importantes temas de investigación en física. Estas innovaciones muestran la influencia duradera que la IA está comenzando a tener en el descubrimiento científico, desde estructuras de proteínas hasta modelado climático y detección de ondas gravitacionales para comprender el universo.
El uso de IA para desarrollar nuevos modelos para abordar problemas de física desafiantes tiene el potencial de acelerar significativamente el progreso científico en las áreas de conocimiento más fundamentales que explican y gobiernan el mundo y el cosmos en el que existimos.
Inteligencia artificial en la ciencia: Química
Uno de los temas más discutidos en química recientemente es la inteligencia artificial. ¡La inteligencia artificial y la química van de la mano! El sector de la salud utiliza la química y la inteligencia artificial principalmente para el desarrollo de nuevos medicamentos.
La producción y formulación de medicamentos ha cambiado drásticamente como resultado de la fusión de tecnología y medicina. Este procedimiento también es el resultado de una mayor investigación y desarrollo en la industria farmacéutica debido a la tecnología y los equipos tecnológicamente avanzados que utilizan los científicos. Esta es una mejora clave con respecto a la inteligencia artificial en el campo de la ciencia.
Los químicos desarrollaron un nuevo marco ML para mejorar los catalizadores
Sin embargo, el desarrollo de fármacos no es la única área en la que la inteligencia artificial en la ciencia. Los componentes básicos de los enlaces químicos y las moléculas, que forman la base de la ciencia, son solo el comienzo. AI puede ayudar con todo, desde la síntesis de moléculas hasta la identificación de propiedades moleculares cuando se trata de química y campos relacionados.
IA en ciencia e investigación
La inteligencia artificial facilita muchos procesos científicos, incluidos los métodos de investigación.
¿Cómo se utiliza la IA en la investigación científica?
A continuación puede encontrar algunos de los ejemplos más interesantes de IA en el campo de la ciencia y la investigación:
Las estructuras de proteínas se pueden predecir usando datos genéticos
La función de una proteína en el cuerpo se puede entender teniendo en cuenta su forma. Los científicos pueden descubrir proteínas que están involucradas en enfermedades, lo que ayuda con el diagnóstico y la creación de nuevos medicamentos al prever sus estructuras.
La determinación de la estructura de proteínas es una técnica técnicamente desafiante y que requiere mucha mano de obra y que ha producido 100,000 XNUMX o más estructuras conocidas hasta la fecha. El problema del plegamiento de proteínas es la difícil tarea de identificar la forma de una proteína a partir de su secuencia genética coincidente, a pesar de que los recientes descubrimientos en genética han producido enormes conjuntos de datos de secuencias de ADN.
Los investigadores están creando métodos de aprendizaje automático que pueden predecir la estructura tridimensional de las proteínas a partir de secuencias de ADN para ayudarnos a comprender este proceso. Ese es un gran desarrollo con respecto a la inteligencia artificial en el campo de la ciencia. Por ejemplo, el proyecto AlphaFold de DeepMind ha desarrollado una red neuronal profunda que pronostica las separaciones entre pares de aminoácidos y los ángulos entre sus enlaces, produciendo una predicción general muy precisa de la estructura de una proteína.
Reconocer cómo el cambio climático afecta a las ciudades y regiones
El requisito de analizar grandes volúmenes de datos recopilados y simular sistemas complicados se combina en la investigación ambiental. Las predicciones de los modelos climáticos globales deben entenderse en términos de sus efectos en las ciudades o regiones para guiar la toma de decisiones a nivel nacional o local. Por ejemplo, pronosticar el número de días de verano en los que las temperaturas alcanzan los 30 °C dentro de una ciudad en 20 años.
Estas pequeñas ubicaciones podrían tener acceso a datos de observación detallados sobre su entorno, como los proporcionados por las estaciones meteorológicas, pero dados los cambios de referencia provocados por el cambio climático, es un desafío hacer estimaciones confiables solo con estos datos.
La brecha entre estas dos formas de conocimiento se puede llenar con la ayuda del aprendizaje automático. El análisis híbrido resultante mejoraría los modelos climáticos producidos por técnicas de análisis convencionales y proporcionaría una imagen completa de las implicaciones locales del cambio climático. Puede fusionar los resultados de baja resolución de los modelos climáticos con datos de observación detallados pero locales.
Análisis de datos astronómicos
Durante la investigación astronómica se producen grandes volúmenes de datos, lo que dificulta separar las características o señales interesantes del ruido de fondo y clasificarlas adecuadamente. Por ejemplo, la misión Kepler está recopilando información de las observaciones del Orion Spur y más allá que pueden apuntar a la existencia de estrellas o planetas para encontrar planetas del tamaño de la Tierra que giran alrededor de otras estrellas.
Toda esta información puede estar sesgada por los cambios en la actividad de las estrellas, la actividad de los propulsores a bordo u otras tendencias sistemáticas, por lo que no toda es útil. Estos llamados artefactos instrumentales deben eliminarse del sistema antes de que se puedan analizar los datos. Los investigadores han creado un sistema de aprendizaje automático que puede reconocer y eliminar estos artefactos del sistema, limpiándolo para estudios futuros para ayudar con esto.
Ejemplos de IA en la ciencia
La identificación de características de estrellas y supernovas, la clasificación de galaxias y la detección de nuevos púlsares a partir de conjuntos de datos existentes son solo algunos ejemplos de cómo se ha utilizado el aprendizaje automático para descubrir nuevos eventos celestiales.
El aprendizaje automático se ha convertido en una herramienta crucial para los académicos que trabajan en una variedad de campos para analizar conjuntos de datos masivos, encontrar patrones que antes pasaban desapercibidos u obtener ideas sorprendentes. Si bien sus posibles aplicaciones en la investigación científica abarcan una amplia variedad de disciplinas y abarcarán una serie de áreas que no se incluyen específicamente aquí, estos son algunos ejemplos de dominios de estudio con usos emergentes de la IA.
Interpretación de la historia social con datos de archivo
El archivo de periódicos nacionales de la Biblioteca Británica contiene millones de páginas de colecciones de periódicos sin derechos de autor, y los investigadores están trabajando con curadores para crear un nuevo software para analizar los datos extraídos de estas colecciones. También harán uso de otras colecciones históricas que se han conservado digitalmente, en particular la información recopilada por el gobierno del Censo y el registro de nacimientos, matrimonios y defunciones.
Como resultado, los lingüistas e historiadores computacionales podrán seguir el desarrollo social y cultural durante la Revolución Industrial, así como los cambios provocados por el avance de la tecnología en todas las esferas de la sociedad. Es importante destacar que estas nuevas técnicas de estudio pondrán en el centro de atención la vida de las personas normales. Todo gracias a la inteligencia artificial en la ciencia.
Uso de imágenes satelitales para ayudar en la conservación
Debido a que solo existen en la zona de hielo marino, que es particularmente difícil de monitorear, varias especies de focas en la Antártida son muy difíciles de monitorear. El gasto y el esfuerzo necesarios para identificar estas focas en las imágenes se han reducido significativamente gracias al despliegue de satélites de muy alta resolución.
Sin embargo, lleva mucho tiempo contar manualmente las focas en la amplia área de hielo en la que viven, y diferentes analistas informan recuentos diferentes. Este problema puede resolverse automáticamente utilizando técnicas de aprendizaje automático, produciendo resultados rápidos y confiables con errores relacionados conocidos.
Comprender la química orgánica compleja
Un proyecto piloto con el Instituto Alan Turing y el Centro John Innes tiene como objetivo explorar el potencial del aprendizaje automático para modelar y pronosticar la ruta de biosíntesis de triterpenos en las plantas. Los triterpenos son moléculas complejas que constituyen una clase considerable y significativa de compuestos naturales de origen vegetal con numerosos usos comerciales en los campos de la salud, la agricultura y la industria.
Se pueden producir más de 20,000 XNUMX triterpenos estructuralmente distintos mediante la personalización de enzimas a partir de un solo sustrato común, que es el punto de partida para la síntesis de todos los triterpenos. La capacidad de pronosticar las consecuencias de las reacciones químicas orgánicas se ha mostrado prometedora recientemente. Para hacer predicciones precisas basadas en la secuencia, es necesario tener un conocimiento profundo de los procesos biosintéticos que dan como resultado los triterpenos, así como técnicas de aprendizaje automático de vanguardia. Esto es posible gracias a la inteligencia artificial en la ciencia.
Conclusión
En conclusión, la inteligencia artificial y el análisis de datos están preparados para revolucionar una amplia gama de industrias. Los despliegues significativos ya han cambiado la toma de decisiones, los modelos comerciales, la mitigación de riesgos y el rendimiento del sistema en los sectores financiero, de seguridad nacional, atención médica, justicia penal, transporte y ciudades inteligentes. Seguramente, la inteligencia artificial en la ciencia juega su propio papel. Estos cambios están produciendo importantes ventajas económicas y sociales.
