El aprendizaje profundo ha logrado avances en varios campos y también se ha abierto camino en las ciencias de los materiales. Desde tareas como predecir propiedades de materiales hasta optimizar composiciones, el aprendizaje profundo ha acelerado el diseño de materiales y facilitado la exploración en espacios de materiales expansivos. Sin embargo, la explicabilidad es un problema ya que son “cajas negras”, por así decirlo, que ocultan su funcionamiento interno. Esto no deja mucho espacio para las explicaciones y el análisis de las predicciones y plantea un inmenso desafío para las aplicaciones reales. Un equipo de investigadores de la Universidad Northwestern diseñó una solución, XElemNet, que se centra en métodos XAI, lo que hace que los procesos sean más transparentes.
Los métodos existentes se centran principalmente en arquitecturas profundas complejas como ElemNet para estimar las propiedades del material en función de la composición elemental y la energía de formación del material. Inherentemente, los modelos de tipo “caja negra” limitan una visión más profunda y plantean una alta probabilidad de que surjan conclusiones erróneas al depender de correlaciones o características que no representan la realidad física. Suscita la necesidad de diseñar modelos que permitan a los investigadores comprender cómo se logran las predicciones de la IA para poder confiar en ellas en las decisiones relacionadas con el descubrimiento de materiales.
XElemNet, la solución propuesta, emplea técnicas de IA explicables, en particular la propagación de relevancia por capas (LRP), y las integra en ElemNet. Este marco depende de dos enfoques principales: análisis post-hoc y explicaciones de transparencia. El análisis post hoc utiliza un conjunto de datos de elementos binarios secundarios para investigar y comprender las complejidades de las relaciones de las características involucradas en la predicción. Por ejemplo, el análisis de casco convexo ayuda a visualizar y comprender cómo el modelo predijo la estabilidad de varios compuestos. Además de explicar las características individuales, el modelo también saca a la luz el proceso global de toma de decisiones para fomentar una comprensión más profunda. Las explicaciones de transparencia son bastante imperativas para obtener información sobre el funcionamiento del modelo. Los árboles de decisión actúan como un modelo sustituto que se aproxima al comportamiento de la red de aprendizaje profundo. Esta metodología doble mejora con éxito la precisión predictiva y genera conocimientos críticos sobre las propiedades de los materiales relevantes para las ciencias de los materiales.
En conclusión, este artículo aborda la cuestión de la IA explicable dentro de la ciencia de materiales introduciendo el modelo XElemNet al problema de la interpretabilidad en modelos de aprendizaje profundo. El trabajo es esencial porque va acompañado de sólidos procesos de validación involucrados en grandes conjuntos de entrenamiento y técnicas innovadoras de análisis post-hoc para lograr una comprensión más profunda del comportamiento. Sin embargo, puede haber problemas técnicos en forma de necesidad de validación cruzada de diferentes conjuntos de datos para verificar su generalización entre los diferentes tipos y propiedades de los materiales. Los autores han abordado la precisión versus la interpretabilidad. Esto es muy bueno y algo de lo que la comunidad científica se ha dado cuenta cada vez más: sólo a través de la confiabilidad podrían llevar las tecnologías de IA a aplicaciones prácticas. Este trabajo subraya la integración de la explicabilidad en las aplicaciones de IA en el campo de la ciencia de materiales. Por lo tanto, abre perspectivas para modelos aún más confiables e interpretables, un factor que puede afectar el descubrimiento y la optimización de materiales de una manera bastante radical. Al ser un campo muy interesante en el que seguir innovando y desarrollándose, XElemNet representa un avance hacia una IA explicable que responde a una llamada mediante rendimiento predictivo y transparencia.
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Afeerah Naseem es pasante de consultoría en Marktechpost. Está cursando su licenciatura en tecnología en el Instituto Indio de Tecnología (IIT), Kharagpur. Le apasiona la ciencia de datos y le fascina el papel de la inteligencia artificial en la resolución de problemas del mundo real. Le encanta descubrir nuevas tecnologías y explorar cómo pueden hacer que las tareas cotidianas sean más fáciles y eficientes.