Sostén la crema de afeitar en tu palma. Se siente sólido, ¿verdad? No lo es. En el interior, las burbujas flotan constantemente a través de innumerables disposiciones y nunca se calman.
Los ingenieros de la Universidad de Pensilvania acaban de descubrir que este movimiento inquieto sigue las mismas matemáticas que entrenan la inteligencia artificial. El estudio, publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences, sugiere que un comportamiento similar al aprendizaje surge de forma natural en los sistemas físicos que se niegan a quedarse quietos.
Durante décadas, los físicos trataron la espuma como si fuera vidrio a nivel microscópico. Se suponía que las burbujas quedarían atrapadas en puntos estáticos y desordenados y permanecerían allí. El nuevo trabajo muestra que eso está mal.
El vidrio no se mueve
Las teorías clásicas decían que las burbujas de espuma ruedan cuesta abajo hacia valles de baja energía y se detienen. Una vez que encontraron un lugar estable, listo. Eso explica por qué la espuma se siente sólida cuando la aprietas.
Los datos nunca encajan. John C. Crocker, profesor de ingeniería química y biomolecular en Penn Engineering, dice que las discrepancias han sido visibles durante años. Las espumas se reorganizan constantemente, incluso manteniendo su forma general.
Utilizando simulaciones por computadora de espuma húmeda, el equipo de Penn siguió el movimiento de las burbujas durante largos períodos. Las burbujas siguieron deambulando por muchas configuraciones posibles. Nunca congelado.
Lo que finalmente dio sentido a ese movimiento fue un marco tomado del aprendizaje profundo. En el entrenamiento de IA, los algoritmos ajustan millones de parámetros, moviéndose a través de un vasto panorama de posibles soluciones. Los primeros enfoques intentaron llevar los modelos al mínimo más profundo. Posteriormente, los investigadores descubrieron que permanecer en regiones más amplias y planas produce sistemas que en realidad funcionan mejor.
“La idea clave fue darse cuenta de que en realidad no se desea empujar el sistema al valle más profundo posible”, explica Robert Riggleman. “Los mejores modelos de IA permanecen en regiones más planas y flexibles de su panorama matemático”.
¿Qué más es aprender en silencio?
Cuando los investigadores de Penn observaron la espuma a través de esa lente, el paralelo se volvió sorprendente. Al igual que los sistemas de inteligencia artificial modernos, las burbujas no se hunden en los valles más profundos. Continúan explorando regiones más planas donde muchas configuraciones parecen similares.
La espuma se comporta menos como algo atascado y más como algo que busca suavemente. Siempre ajustando, nunca terminando.
Las implicaciones van más allá de la espuma de jabón. El grupo de Crocker originalmente recurrió a las espumas para comprender el citoesqueleto, el andamiaje microscópico dentro de las células vivas. Al igual que la espuma, debe seguir reorganizándose preservando al mismo tiempo la estructura general.
Si las mismas matemáticas gobiernan las burbujas, las redes neuronales y las estructuras celulares, entonces las dinámicas similares al aprendizaje pueden no ser exclusivas de los cerebros o las máquinas. Pueden ser una forma general en que los sistemas complejos se mantienen adaptables sin desmoronarse.
El estudio deja una pregunta inquietante. ¿Cuántos otros sistemas que consideramos estáticos están aprendiendo silenciosamente todo el tiempo?
Actas de la Academia Nacional de Ciencias: 10.1073/pnas.2518994122
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