La IA podría ayudar a encontrar una solución para la teoría de cuerdas
La teoría de cuerdas podría proporcionar una teoría de todo para nuestro universo, pero implica 10500 (más de un centillón) de posibles soluciones. Los modelos de IA podrían ayudar a encontrar el adecuado
La teoría de cuerdas proporciona miles de millones de soluciones posibles, y cada una de ellas describe su propio universo. ¿Existe una solución que corresponda a nuestro mundo?
Pequeños hilos que zumban a través del espacio-tiempo y vibran sin cesar: así es como se puede imaginar el universo, según la teoría de cuerdas. Las diversas vibraciones de los hilos generan las partículas elementales, como los electrones y los quarks, y las fuerzas que actúan entre ellas.
Sin embargo, a lo largo de los años, los teóricos de cuerdas se han enfrentado a dificultades cada vez mayores. Para que la teoría funcione, se necesitan dimensiones espaciales adicionales, así como partículas adicionales que aún no se han observado. Uno de los contratiempos más graves, sin embargo, es la gran cantidad de soluciones posibles que ofrece la teoría de cuerdas: más de 10500 universos posibles salen de las ecuaciones. Y entre ellos habría que encontrar el que se ajuste a nuestro mundo, describiendo las mismas partículas y fuerzas elementales. Pero no es sólo la enorme cantidad de soluciones lo que causa problemas. Desde un punto de vista matemático, también es extremadamente difícil deducir las partículas y fuerzas observables a partir de una solución particular. Es por eso que los teóricos de cuerdas ahora están recurriendo a ciertos algoritmos de inteligencia artificial para ayudarlos con la tarea. A principios de 2024, los investigadores lograron resultados impresionantes, que publicaron en el servidor de preimpresión arXiv.org.
Cuando los físicos desarrollaron la teoría de cuerdas en la década de 1980, rápidamente se dieron cuenta de que el formalismo matemático no encajaba en cuatro dimensiones del espacio-tiempo. Para que la teoría funcione, se necesitaría un espacio-tiempo de 10 dimensiones: una dimensión de tiempo y nueve dimensiones de espacio. Sin embargo, como en nuestro mundo sólo percibimos tres dimensiones espaciales, las seis restantes tendrían que agruparse en dimensiones tan pequeñas que no notaríamos ninguna de ellas. Esto significa que en cada punto del espacio habría una pequeña entidad plegada que existiría en seis dimensiones, tan pequeña que ningún microscopio podría resolverla jamás.
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La forma en que se enrolla el espacio de seis dimensiones juega un papel importante en la teoría de cuerdas. Esto se debe a que la geometría exacta determina cómo vibran las cuerdas y, por tanto, qué partículas y fuerzas elementales se crean. El objetivo final es encontrar la geometría hexadimensional del espacio enrollado que describa exactamente nuestro universo. Los teóricos de cuerdas formularon algunos requisitos que las geometrías enrolladas debían cumplir, pero todavía se enfrentaban a un enorme número de posibilidades: muchas más geometrías hexadimensionales que partículas en el universo.
Y luego surgió otro problema: calcular los detalles geométricos exactos de las dimensiones enrolladas resultó ser una tarea gigantesca. Describir formas complicadas de seis dimensiones con precisión matemática es prácticamente imposible. E incluso si tuvieras la solución, todavía tendrías que calcular cómo interactúan los diminutos hilos con el espacio enrollado de seis dimensiones. Sólo así se puede deducir qué partículas y fuerzas podrían surgir en el universo descrito. Los expertos estaban en un punto muerto.
Los avances en el campo de la inteligencia artificial llamaron la atención de algunos teóricos de cuerdas, como aparentemente lo han hecho con una gran fracción de la población de la Tierra. La IA podría permitir realizar cálculos que antes estaban fuera de nuestro alcance. En particular, los teóricos de cuerdas centraron su atención en las redes neuronales: algoritmos cuya estructura se basa en el funcionamiento de la corteza neuronal. Estas redes procesan información en varias capas de neuronas artificiales, transformando una entrada (por ejemplo, la forma aproximada de las dimensiones enrolladas) en una salida correspondiente (su geometría detallada). Al entrenar las redes con miles y miles de datos, los científicos pueden inducirlas a descubrir patrones que la mayoría de la gente pasa por alto. Y es precisamente esta propiedad la que ahora han explotado los teóricos de cuerdas.
En 2017, los investigadores utilizaron redes neuronales. para determinar las geometrías exactas de seis de las formas más sencillas de enrollar las dimensiones sobrantes. Luego, Andrei Constantin, de la Universidad de Oxford, dirigió el equipo que publicó un artículo preimpreso a principios de 2024: los físicos utilizaron otras redes neuronales para investigar cómo interactuarían las cuerdas con diferentes geometrías enrolladas y qué partículas elementales resultarían. Al final, pudieron derivar las masas de tres quarks diferentes y así proporcionar una predicción concreta en su preimpresión.
Sin embargo, los resultados no coinciden con las masas de quarks que observamos en nuestro universo. Esto no es sorprendente: después de todo, los científicos seleccionaron geometrías individuales de 10500 posibles configuraciones y las probé. Por lo tanto, la geometría correcta que describe nuestro universo aún podría estar escondida entre estos 10500 variantes. Por este motivo, algunos teóricos de cuerdas pretenden primero reducir este monstruoso número y sólo después examinar las geometrías restantes con redes neuronales.
Este artículo apareció originalmente en Spektrum der Wissenschaft y fue reproducido con autorización.