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Cuando la cosmolog\u00eda llega a los titulares en las noticias, solemos ver im\u00e1genes fant\u00e1sticas de mapas c\u00f3smicos y supernovas. Pero en realidad, los cient\u00edficos tienen que filtrar cientos o miles de c\u00e1lculos y simulaciones durante meses o a\u00f1os. Buscando reducir esa carga de trabajo, algunos cient\u00edficos recurrieron a la IA, pero tal como lo encontr\u00f3 este estudio, sigue habiendo sesgos en los pros y los contras.<\/span><\/p>\n En un trabajo que se public\u00f3 este mes en el <\/span>Journal of Cosmology and Astroparticle Physics<\/span><\/i>, los cosm\u00f3logos entrenaron una red neural de la IA con simulaciones de<\/span> \u039bCDM<\/span>, el modelo est\u00e1ndar de la cosmolog\u00eda (a partir de aqu\u00ed, modelo est\u00e1ndar). Luego el equipo quiso probar si este preentrenamiento ayudar\u00eda o perjudicar\u00eda a las siguientes investigaciones de la IA en otros problemas pendientes de resoluci\u00f3n, tanto en cosmolog\u00eda como en astrof\u00edsica. Aunque la IA mostr\u00f3 algo que promete, segu\u00eda teniendo sesgos que terminaron obrando en detrimento para encontrar f\u00edsica nueva.<\/span><\/p>\n El estudio constituye un \u201cbuen ejemplo de c\u00f3mo la IA puede ayudar a la ciencia a moverse m\u00e1s r\u00e1pido cuando se la usa de manera estructurada\u201d, le dijo a Gizmodo<\/span> Adrian E. Bayer<\/span>, coautor del estudio y cosm\u00f3logo del Instituto Flatiron y la Universidad Princeton. \u201cPero al mismo tiempo, tambi\u00e9n nos recuerda que la aceleraci\u00f3n y el entendimiento tienen que ir juntos\u201d.<\/span><\/p>\n Los avances en la cosmolog\u00eda suelen ser costosos y demandan mucho tiempo. Will Percival, co-vocero del DESI (Dark Energy Spectroscopic Instrument), ya le dijo a Gizmodo en abril que preparar conjuntos de datos para an\u00e1lisis cient\u00edficos implica crear universos y galaxias simuladas, para luego crear simulaciones. Son procesos esenciales para poder extraer conclusiones serias de las observaciones avanzadas.<\/span><\/p>\n Las simulaciones de modelos m\u00e1s all\u00e1 del modelo est\u00e1ndar, que involucran neutrinos masivos, energ\u00eda oscura en evoluci\u00f3n o gravedad modificada, tambi\u00e9n resultan muy costosas, seg\u00fan le dijo Bayer a Gizmodo. Y\u00a0 las pruebas con estos escenarios alternativos, m\u00e1s all\u00e1 de si resultan ser correctos, son esenciales para poder avanzar en lo que entendemos del cosmos. Esa fue la motivaci\u00f3n pr\u00e1ctica para Bayer, en su b\u00fasqueda de \u201cm\u00e9todos que puedan aprender de manera eficiente sin requerir enormes simulaciones conjuntas nuevas para cada situaci\u00f3n\u201d.<\/span><\/p>\n Para el experimento el equipo utiliz\u00f3 una estrategia de aprendizaje autom\u00e1tico que se llama aprendizaje por transferencia. El modelo aprende a partir de una tarea o un conjunto de datos \u2013 simulaciones del modelo est\u00e1ndar \u2013 y aplica ese conocimiento para aprender una tarea relacionada, o versiones ampliadas del modelo est\u00e1ndar que incluyen ideas prometedoras de nueva f\u00edsica.<\/span><\/p>\n Bayer dijo que la IA funcion\u00f3 bastante bien en t\u00e9rminos de entender el modelo est\u00e1ndar basado en menor cantidad de simulaciones menos costosas, pero empez\u00f3 a tener problemas cuando la nueva f\u00edsica \u201cse superpone con lo que ya aprendi\u00f3 en el espacio del par\u00e1metro (el modelo est\u00e1ndar)\u201d, seg\u00fan se\u00f1al\u00f3. El fen\u00f3meno, llamado transferencia negativa, surgi\u00f3 cuando la IA empez\u00f3 a tener sesgos y no lograba distinguir entre dos efectos f\u00edsicos diferentes que producen patrones similares en los datos. Entonces, en lugar de detectar algo inherentemente nuevo, la IA recurr\u00eda a lo que ya hab\u00eda aprendido, perdiendo de vista as\u00ed los indicios potenciales que apuntaban a la f\u00edsica que estaba m\u00e1s all\u00e1 del modelo est\u00e1ndar.<\/span><\/p>\n \u201cEl resultado de transferencia negativa result\u00f3 fascinante porque mostr\u00f3 que el modelo no falla al azar. Entender cu\u00e1ndo ayuda y cu\u00e1ndo refuerza los sesgos es muy importante en t\u00e9rminos de la confiabilidad de la IA en futuros an\u00e1lisis cosmol\u00f3gicos\u201d, a\u00f1adi\u00f3 Bayer.<\/span><\/p>\n Para Bayer, estos hallazgos reafirman la idea no tan novedosa de que la IA puede ser \u00fatil como ayuda, pero que los expertos humanos tienen que seguir atentamente sus c\u00e1lculos para entender y hacer avanzar las preguntas que son relevantes.<\/span><\/p>\n \u201cEl aprendizaje por transferencia puede darle a la IA un buen comienzo porque nos permite poner a prueba muchas ideas m\u00e1s sobre el universo de las que resultar\u00edan pr\u00e1cticas con otros m\u00e9todos\u201d, dijo. \u201cPero si un modelo pasa conocimiento de una situaci\u00f3n a otra, tenemos que entender qu\u00e9 es lo que ha traspasado para ver cu\u00e1ndo ese conocimiento ayuda y cu\u00e1ndo podr\u00eda llevarnos a un error\u201d.<\/span><\/p>\n Bayer y sus colegas planean seguir con experimentos similares en contextos \u201cque se parezcan m\u00e1s a los datos reales de los estudios, incluyendo incertidumbres sobre la formaci\u00f3n de galaxias, el ruido, y los datos enmascarados\u201d. Adem\u00e1s, el equipo quiere explorar qu\u00e9 preguntas cosmol\u00f3gicas podr\u00edan beneficiarse m\u00e1s con el aprendizaje por transferencia.<\/span><\/p>\n<\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cuando la cosmolog\u00eda llega a los titulares en las noticias, solemos ver im\u00e1genes fant\u00e1sticas de mapas c\u00f3smicos y supernovas. Pero en realidad, los cient\u00edficos tienen que filtrar cientos o miles de c\u00e1lculos y simulaciones durante meses o a\u00f1os. 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\u00bfQu\u00e9 pasa con la transferencia?<\/b><\/h2>\n
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