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Técnica de aprendizaje por transferencia redujo en más de diez veces la necesidad de simulaciones cosmológicas caras, pero estudio muestra que el mismo conocimiento previo capaz de acelerar la búsqueda de nuevas leyes de la física puede dificultar la identificación de señales realmente inéditas en el universo.
La inteligencia artificial puede acelerar la búsqueda de nuevas leyes de la física al reducir en más de diez veces el uso de simulaciones cosmológicas caras, pero el beneficio viene acompañado de un riesgo: confiar demasiado en patrones ya aprendidos.
IA usa conocimiento previo para buscar leyes de la física
La investigación examinó cómo el aprendizaje por transferencia puede ayudar a cosmólogos a investigar teorías más allá del modelo cosmológico estándar, conocido como ΛCDM. El estudio fue publicado en el Journal of Cosmology and Astroparticle Physics, con artículo disponible en JSTAT.
El modelo ΛCDM explica características a gran escala del universo, como su expansión y la distribución de las galaxias. Aun así, los científicos evalúan que no representa una respuesta definitiva para todos los fenómenos observados.
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Observaciones recientes han planteado cuestiones asociadas a neutrinos masivos, gravedad modificada y energía oscura en evolución. Cada posibilidad exige simulaciones detalladas, en las cuales universos virtuales son construidos con diferentes supuestos físicos.
Este proceso es caro desde el punto de vista computacional. Para probar muchas hipótesis, los investigadores necesitan generar una gran cantidad de simulaciones complejas, lo que demanda poder de procesamiento sustancial y amplía el costo de los análisis.
Cómo el aprendizaje por transferencia reduce simulaciones
El aprendizaje por transferencia permite que una red neuronal aproveche conocimiento adquirido en una tarea y lo aplique en otra tarea relacionada. El equipo usó este principio para entrenar primero la IA en simulaciones más simples.
En esta etapa inicial, llamada de preentrenamiento, la red neuronal aprendió patrones a partir de simulaciones basadas en el ΛCDM. Luego, recibió entrenamiento adicional con modelos más sofisticados, que incluyen posibles fenómenos físicos aún no incorporados al modelo estándar.
Adrian Bayer, cosmólogo del Flatiron Institute y de la Universidad de Princeton, describió la estrategia como un atajo. En lugar de entrenar la IA directamente en las simulaciones más costosas, el sistema comienza por modelos simples y avanza hacia los complejos.
Bayer comparó el método al uso de libros de texto. Primero, el estudiante lee un libro básico para formar una noción general del conocimiento; luego, pasa a un material más complicado y especializado.
Para Veena Krishnaraj, primera autora del estudio y estudiante de grado de la Universidad de Princeton, esta estrategia evita que la IA tenga que asimilar todo de una vez. El resultado fue una reducción significativa de las simulaciones más costosas.
En algunos casos, el aprendizaje por transferencia disminuyó en más de diez veces el número de simulaciones costosas necesarias para investigar parámetros ligados a nuevas posibilidades físicas en el universo.
Cuando el atajo entorpece el descubrimiento
El estudio también identificó un problema llamado transferencia negativa. Ocurre cuando el conocimiento previo de la IA, en lugar de ayudar, lleva al sistema a interpretar señales nuevas como si fueran variaciones de patrones ya conocidos.
La dificultad apareció en simulaciones con neutrinos masivos. Algunas firmas observacionales asociadas a la masa del neutrino se parecen a cambios ligados al parámetro ΛCDM σ8, que mide la intensidad del agrupamiento de la materia en el universo.
Debido a esta similitud, la red neuronal preentrenada tuvo dificultad inicial para separar los dos efectos. La IA analizaba información desconocida a partir de referencias familiares, lo que podría enmascarar evidencias de nuevas leyes de la física.
Krishnaraj afirmó que la transferencia negativa no es aleatoria, sino impulsada por degeneraciones físicas subyacentes en el modelo. Esto significa que procesos diferentes pueden producir firmas observables muy parecidas.
Promesa para levantamientos astronómicos futuros
Los resultados apuntan beneficios y límites del uso de conceptos inspirados en modelos fundamentales en la física. El preentrenamiento puede acelerar la inferencia, pero también dificultar el aprendizaje de nuevos conceptos físicos.
Hasta ahora, el enfoque ha sido probado en simulaciones. El próximo paso será aplicarlo a observaciones astronómicas reales, en un contexto de levantamientos cosmológicos que deben reunir volúmenes inéditos de datos de alta precisión.
El equipo ve el aprendizaje por transferencia como una herramienta importante para la cosmología futura, siempre que se consideren sus riesgos. Comenta qué piensas de este equilibrio entre velocidad y cautela: ¿debe la IA ganar más espacio en la búsqueda de nuevas leyes de la física o este tipo de limitación muestra que la supervisión humana continuará siendo indispensable?
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