Un grupo de físicos de la Universidad de Emory ha logrado un avance significativo en el estudio de un sistema de muchas partículas mediante el uso de métodos de aprendizaje automático. Sus hallazgos, publicados en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences, revelan nuevas facetas de las fuerzas no recíprocas que rigen los plasmas polvorientos, un tipo de gas ionizado que contiene partículas de polvo suspendidas.
Este trabajo se destaca como uno de los pocos ejemplos en los que la inteligencia artificial (IA) no se ha utilizado meramente como una herramienta de procesamiento o predicción de datos, sino como un medio para descubrir nuevas leyes físicas que rigen el mundo natural. Justin Burton, profesor de física experimental y coautor principal del estudio, afirmó: «Demostramos que podemos utilizar la IA para descubrir nueva física». Además, enfatizó que su método no es un «caja negra», ya que los investigadores comprenden cómo y por qué funciona.
Avances en Física de Plasma Polvoriento
El artículo proporciona la descripción más detallada hasta la fecha sobre la física de un plasma polvoriento, permitiendo obtener aproximaciones precisas sobre las fuerzas no recíprocas que actúan en este tipo de sistemas. Según Ilya Nemenman, profesor de física teórica y coautor del trabajo, «podemos describir estas fuerzas con una precisión superior al 99%». Esta precisión ha permitido a los investigadores corregir suposiciones teóricas comunes sobre estas fuerzas, revelando que algunas teorías anteriores no eran del todo precisas.
Mediante el uso de una técnica de imagen tomográfica, el equipo desarrolló un método para rastrear el movimiento tridimensional de partículas en un plasma polvoriento. Utilizando un láser y una cámara de alta velocidad, los científicos fueron capaces de capturar imágenes que revelan la ubicación de partículas individuales en el espacio, lo que les permitió analizar cómo se comportan estas partículas bajo diferentes condiciones.
Los investigadores sostienen que su enfoque basado en IA podría ser el punto de partida para inferir leyes físicas a partir de la dinámica de una amplia gama de sistemas de muchas partículas, que abarcan desde coloides industriales hasta agrupaciones de células en organismos vivos. Este avance no solo tiene implicaciones en la física, sino que también podría influir en campos como la biología y la medicina, donde la comprensión del movimiento colectivo de células es crucial para el tratamiento de enfermedades como el cáncer.
Burton y su equipo proyectan que su marco de trabajo puede abrir nuevas rutas para el descubrimiento en sistemas complejos, y se muestran optimistas sobre el potencial de la IA para beneficiar a la sociedad si se utiliza correctamente. «Pienso en ello como el lema de Star Trek, para ir audazmente donde nadie ha ido antes», concluyó Burton, subrayando la importancia del pensamiento crítico en el desarrollo de herramientas de IA para lograr avances significativos en ciencia y tecnología.
