¿Qué pasaría si en una ciudad se instalara una red de cámaras con un software que identificara a través de una red neuronal los rostros de cada perro o gato que apareciera en la calle y al validarlo con una serie de fotos previas lograra ubicar a las mascotas perdidas?
Justamente, este es uno de los principales retos que tienen los científicos para crear sistemas de inteligencia artificial (I.A.) que puedan lidiar con situaciones imprevistas o donde hay una cantidad muy compleja de elecciones.
A diferencia de nuestras neuronas – que intercambian información a través de impulsos eléctricos – intentar que la I.A. pueda asimilar este comportamiento es más complicado. La incapacidad de poder responder ante una situación de caos es lo que ha empujado a los investigadores del NAIL (Nonlinear Artificial Intelligence Laboratory) a incorporar lo que llaman la “función hamiltoniana” la cual permite “ver” dentro de un sistema entramado y lograr adaptarse.
El trabajo, publicado en Physical Review E., indica que estos resultados alientan la posibilidad de ser aplicados en distintas áreas como el diagnóstico médico o aprender a automatizar vuelos de drones.
“Imagine un péndulo oscilante, moviéndose hacia adelante y hacia atrás en el espacio con el tiempo. Ahora mire una instantánea de ese péndulo. La instantánea no puede decirle dónde está ese péndulo en su arco o hacia dónde va a continuación. Las redes neuronales convencionales operan desde una instantánea del péndulo. Las redes neuronales familiarizadas con el flujo hamiltoniano comprenden la totalidad del movimiento del péndulo: dónde está, dónde estará o podría estar, y las energías involucradas en su movimiento”, explican los investigadores.
En un proyecto de prueba, el equipo de NAIL incorporó la estructura hamiltoniana a las redes neuronales, luego las aplicó a un modelo conocido de dinámica estelar y molecular llamado modelo Hénon-Heiles. La red neuronal predijo con precisión la dinámica del sistema, incluso cuando se movía entre el orden y el caos.
La red neuronal pasó con éxito la prueba, prediciendo correctamente la dinámica del sistema en estados de orden y caos.
Fuente: Sciencealert
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