Espumas que aprenden: la sorprendente conexión entre física e inteligencia artificial

Las estructuras espumosas forman parte de nuestra cotidianidad: desde la espuma del jabón hasta la crema batida y la mayonesa. Aunque parecen sólidos estables, en realidad presentan una organización bifásica con diminutas burbujas líquidas dispersas en su interior.

Durante décadas, la ciencia consideraba que estos minúsculos elementos permanecían desordenados pero fijos, otorgándoles propiedades similares al vidrio. Sin embargo, investigadores de la Universidad de Pensilvania desmintieron esta interpretación tradicional en un reciente estudio.

Mediante simulaciones computacionales que rastrearon el movimiento de burbujas de aire dentro de espumas húmedas, descubrieron que mantienen su forma externa mientras se desplazan constantemente por dentro. Matemáticamente, este comportamiento se asemeja al mecanismo de aprendizaje profundo utilizado para entrenar sistemas de inteligencia artificial.

«La espuma se reorganiza continuamente», explica John C. Crocker, profesor de ingeniería química y biomolecular. «Es asombroso que las burbujas y los sistemas de IA modernos sigan idénticos principios matemáticos».

El cambio como norma

El modelo teórico previo explicaba la aparente estabilidad de las burbujas, pero los datos reales revelaron un comportamiento distinto. Durante 20 años existían indicios de esta discrepancia, faltaba un marco matemático que describiera un sistema en constante transformación.

Los investigadores recurrieron a los conocimientos matemáticos del aprendizaje de IA: los sistemas modernos aprenden ajustando continuamente sus parámetros numéricos durante el entrenamiento.

El aprendizaje profundo utiliza el algoritmo de descenso de gradiente, guiando al sistema gradualmente hacia la reducción de errores, similar a deslizarse por una pendiente.

Más allá de la solución única

Los primeros investigadores de IA buscaban una solución óptima única que se ajustara perfectamente a los datos. Con el tiempo descubrieron que el sobreajuste generaba sistemas frágiles con bajo rendimiento ante información nueva.

«No necesitábamos forzar al sistema hacia un valle profundo», señala Robert Riggleman. «Permanecer en una región plana donde múltiples soluciones funcionan igual de bien resultó clave».

Cuando reanalizaron los datos de burbujas desde esta perspectiva, encontraron una similitud notable: en lugar de asentarse en posiciones estables, las partículas se movían entre numerosas configuraciones igualmente viables.

Este comportamiento dinámico refleja matemáticamente el aprendizaje de los sistemas de IA modernos, demostrando que los conceptos matemáticos del aprendizaje profundo capturan precisamente el comportamiento secular de las burbujas.

El aprendizaje como principio universal

Este hallazgo sugiere que el «aprendizaje» podría ser un principio organizador común en sistemas físicos, biológicos e informáticos. Las burbujas, fáciles de generar y observar, presentan comportamientos complejos que sirven como modelo para estudiar materiales densos y dinámicos como las células vivas.

Actualmente, el equipo investiga el citoesqueleto, la estructura microscópica que sostiene las células. Al igual que las burbujas, el citoesqueleto se reorganiza constantemente manteniendo su estructura global.

¿Por qué las matemáticas del aprendizaje profundo describen tan precisamente el comportamiento de las burbujas? Esta pregunta revela cómo las técnicas de aprendizaje automático trascienden su contexto original, abriendo nuevas fronteras investigativas.

Editado por Daisuke Takimoto.

Artículo originalmente publicado en WIRED Japón. Adaptado por Andrea Baranenko.

Referencia de contenido: consultar fuente original aquí