AI-Hilbert: La nueva frontera en la transformación del método científico

IBM ha revelado un avance en la inteligencia artificial que podría cambiar radicalmente la manera en que entendemos y realizamos descubrimientos científicos. En un nuevo estudio publicado en Nature Communications, los investigadores de IBM presentan a AI-Hilbert, un 'científico artificial' capaz de generar nuevas ecuaciones matemáticas basadas en teorías y datos existentes. Este enfoque no solo acelera el proceso de descubrimiento, sino que también tiene el potencial de transformar el método científico en sí mismo.

AI-Hilbert, desarrollado por Lior Horesh, Sanjeeb Dash, y su equipo, integra de manera simbiótica el conocimiento teórico con datos empíricos para llenar lagunas en nuestro entendimiento científico. Inspirado en el matemático David Hilbert, cuyo trabajo transformó el campo del álgebra geométrica, este algoritmo busca un equilibrio entre la complejidad y la simplicidad en los modelos matemáticos, generando ecuaciones que sean frugales pero precisas.

Lo que distingue a AI-Hilbert de otros sistemas de IA es su capacidad para unificar la generación y prueba de hipótesis en un solo proceso. Esto permite que el algoritmo no solo derive nuevas teorías, sino que también las valide contra el conocimiento existente, minimizando la complejidad. Hasta la fecha, AI-Hilbert ha logrado replicar leyes científicas influyentes, como la tercera ley del movimiento planetario de Kepler y la ecuación de dilatación temporal de Einstein, entre otras.

Este avance es parte de un esfuerzo continuo por parte de IBM para evolucionar el método científico y superar las limitaciones de la capacidad humana en el descubrimiento. Con el código de AI-Hilbert disponible para la comunidad científica, el equipo de IBM espera que este 'científico artificial' no solo resuelva preguntas sin respuesta en áreas complejas como la física, sino que también inspire nuevas formas de explorar y comprender nuestro universo.