CREADO SOFTWARE PARA DESCUBRIR

Software para hacer descubrimientos científicos automáticamente

Hod Lipson, a la derecha, y Michael Schmidt. (Foto: Jonathan Hiller, Cornell University)

(NC&T) Hod Lipson y Michael Schmidt, de la Universidad Cornell, han dado a conocer que su algoritmo puede sacar a la luz leyes naturales fundamentales a partir de meras observaciones de un péndulo doble balanceándose y de otros sistemas simples.

Sin enseñanza previa alguna sobre las leyes de la física, de la geometría o de la cinemática, el algoritmo que dirige los cálculos del ordenador ha sido capaz de determinar que los movimientos de los dispositivos derivan de procesos fundamentales específicos.

En los experimentos realizados, el algoritmo descifró en horas las mismas Leyes del Movimiento y otras propiedades que Isaac Newton y a sus sucesores tardaron varios siglos en desentrañar.

Esta innovación deriva del desarrollo del software para Starfish, un robot capaz de repararse a sí mismo cuando es dañado.

Un modelo dinámico es una representación matemática de la forma en que los componentes de un sistema se influyen unos a los otros con el paso del tiempo. Lipson y Schmidt se dieron cuenta de que si un robot puede crear modelos dinámicos de datos provenientes de él mismo, también podía ser viable que crease modelos del mundo que lo rodea.

Cuando Lipson y Schmidt experimentaron con la aplicación de un modelo dinámico basado en ese software, se dieron cuenta de que su algoritmo estaba redescubriendo leyes que eran bien conocidas para los científicos e ingenieros, sugiriendo ello que el algoritmo sería capaz también de ayudar a desvelar nuevas leyes a partir de conjuntos de datos que los humanos no comprendemos tan bien.

El ordenador comenzó su análisis con un amplio conjunto de elementos matemáticos fundamentales, expresiones que el ordenador puede combinar para recrear patrones en el conjunto de datos. Utilizando un proceso computacional conocido como regresión simbólica, y que está inspirado por la evolución biológica, el ordenador tomó entonces la colección de expresiones y las evaluó una contra otra para encontrar coincidencias que reflejasen los datos. Y consiguió el objetivo de hallar aquellos aspectos de los datos que son invariables, es decir que no cambian de una observación a la siguiente aunque ello no resulte obvio para el escrutinio humano.

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