Inteligencia Artificial y su importancia en la Ciencia

Inteligencia Artificial en la ciencia

Vivimos en una era de constante cambio, una era dominada por las tecnologías, la información e internet en primera instancia. Hemos pasado de usar herramientas sin inteligencia para solucionar problemas cotidianos, a dotar a dichas herramientas con Inteligencia Artificial para así lograr una mayor comodidad.

Estas herramientas, las Inteligencias Artificiales, son las que nos han ayudado a mejorar nuestro estilo de vida. Pues el uso de estas nos ha proporcionado no solo comodidades, si no también nuevas competencias laborales. Uno de los sectores más beneficiados con respecto al uso de las IAs es, nada más ni nada menos que, el sector científico. En esta redacción descubrirás por qué la Inteligencia Artificial es tan importante en este sector. Pero ¿Por qué es tan importante la Inteligencia Artificial en el ámbito científico? ¿Qué las hace especiales?

¿Cómo funciona una Inteligencia Artificial?

Lo que es una Inteligencia Artificial

Antes de ir directos al grano, vamos a ver como funciona la inteligencia Artificial y como podemos aplicarla en la ciencia. Pues no me sirve de nada enseñarte él por que es tan importante sin antes dotarte de las bases necesarias para comprenderlo. Y bien ¿Cómo funcionan las Inteligencias Artificiales? ¿Qué hacen?

¿Qué es exactamente una IA?

En términos simples, conocemos como IA a la subdisciplina de la informática que busca recrear comportamientos inteligentes. Dentro de esta subdisciplina podemos encontrar dos tipos principales de IAs:

  • IA Débil: Solo cumple con un conjunto limitado de tareas.
  • IA Fuerte: Son capaces de aplicarse a una gran variedad de problemas y dominios distintos.
¿HAY ALGO MÁS?
En este campo, vamos a centrarnos en las IAs fuertes, pues su uso es el más óptimo para la mayoría de tareas científicas. Si nos adentramos un poco en este apartado, encontramos la rama de Machine Learning  (O aprendizaje automático para los más exquisitos). 

Esta rama trata de dotar a las máquinas de una capacidad de aprendizaje con la función de mejorarse a si misma. Dentro de este sector tenemos 3 tipos de técnicas de aprendizaje para su uso y aplicación:

¿Y si nos sumergimos un poco más?

Si seguimos profundizando en este tema podemos llegar a ver el siguiente nivel, el nivel de Deep Learning (o Aprendizaje Profundo). El Deep Learning es, en términos simples, la evolución del Machine Learning, ya que éste tiene como cimientos las bases del mismo. La diferencia de esta reside principalmente en los conceptos de “Neurona” y “Red Neuronal”.

¿Que es una neurona? ¿Y una red neuronal?

La neurona:

Una neurona es un objeto virtual con una o varias entradas de datos que ofrece la mejor respuesta respecto a los datos entrantes. Esta respuesta viene dada por una serie de parámetros de regresión lineal del interior de la neurona, con la que poder ajustar de la mejor manera posible nuestro modelo.

Para finalizar nuestra neurona, tan solo tenemos que añadirle una función de activación. Finalmente obtenemos una salida con los datos necesarios para pasar a la siguiente neurona. De esa manera pasamos de una neurona a otra, y así sucesivamente, creando una red neuronal.


Neurona de una Inteligencia Artificial
La red neuronal:

Una red neuronal se basa en una jerarquía de neuronas. Su función consiste en simular a un “cerebro humano” pues este a medida que pasa el tiempo va mejorándose a si mismo. Estas redes están divididas en 3 capas o niveles, que son:

  1. Capa de entrada: Es la capa con los datos principales de entrada.
  2. Capa Oculta: Se trata de una capa que no tiene conexión directa con la red.
  3. Capa de Salida: Es la capa compuesta por las neuronas que proporcionan la respuesta final de la red.
Red Neuronal de una Inteligencia Artificial

Si bien habiendo aprendido lo básico de este mundillo que es la Inteligencia Artificial, volvamos a la pregunta antes citada ¿Por qué es tan importante la Inteligencia Artificial en el ámbito científico?

¿Por qué es tan importante la Inteligencia Artifcial en la ciencia?

Si bien la ciencia se basa en un constante proceso de prueba y error, y sobre todo en un proceso de toma de datos. El uso de la Inteligencia Artificial le viene como anillo al dedo, pues estas proporcionan un resultado óptimo ante la resolución de problemas.

Como hemos visto anteriormente, el uso del Machine Learning y el Deep Learning dan mayor facilidad a la hora de enfrentarse a un problema científico. Todo gracias a su potencia trabajando con grandes cantidades de datos y a su gran capacidad de mejora. Esto hace de las IAs unas herramientas muy versátiles y útiles. Pero ¿Tenemos algún ejemplo sobre su uso en la ciencia?


Inteligencia Artificial en la Astronomía

El ejemplo que más apasionante me parece sobre el trabajo de las Inteligencias Artificiales reside en la Astronomía. En este campo científico es muy importante trabajar con IAs, ya que se mueve una cantidad de datos desorbitante. Por eso mismo la Inteligencia Artificial se maneja de maravilla en este campo. Es esencial para poder obtener una precisión inigualable a la hora de obtener fotos o datos de astros a Años Luz de distancia.

¿Qué ejemplos tenemos?

En este campo tenemos una gran cantidad de ejemplos. Viajando desde los confines del cosmos en busca del movimiento de las galaxias, hasta nuestro sistema solar. A fin de cuentas, es difícil tratar de predecir los movimientos de algunos astros, por ende las IAs nos ayudan a obtener con mayor precisión dichos resultados. Pero si tengo que destacar un hito científico de este campo, pondría sin duda la primera foto de un agujero negro.

Siendo actualmente el descubrimiento del Siglo. Esta foto no solo ha sido fruto de la cooperación humana, sino también de la tecnología ¿A que me refiero con esto?

Simple y llanamente, no hubiéramos obtenido la imagen de no ser porque precisamos de algoritmos Machine Learning aplicados al procesado de imágenes. En otras palabras, gracias a la informática y a la física obtuvimos esta maravilla ¡La foto de un Agujero Negro!

Imágenes de calidad de un agujero negro

En definitiva, aplicar el uso de la Inteligencia Artificial en ciencia es, a mi parecer, crucial para poder evolucionar como sociedad. Pues vivimos en la era de la información, donde hoy en día se trabaja con una cantidad brutal de datos. Su aplicación va desde su uso en Medicina para prevenir el cáncer, hasta su imprescindible uso en Astronomía para obtener imágenes de calidad… Y a todo esto ¿Alguna vez te has preguntado como logramos obtener esas imágenes? 


Lo único que necesitas para comenzar es un poco de curiosidad, el resto viene solo.
Álvaro Martínez Martínez
Miembro y redactor web
Imágenes de calidad y procesado de imágenes
Imágenes de calidad en Astronomía ¿Como las conseguimos?

Índice1 ¿Qué es el procesado de Imágenes?1.1 ¿Y qué ejemplos de imágenes de calidad tenemos?2 La Foto de un Agujero Negro2.1 El trabajo de toda una comunidad científica2.2 El EHT (Event Horizon Telescope)2.3 Los algoritmos detrás de la foto del agujero negro3 El cocktail perfecto para obtener la Imagen3.1 La Recta final En Astronomía, el

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