Un equipo de Stanford ha desarrollado un programa de inteligencia artificial (IA) que ha recreado la tabla periódica, para aprovechar esa herramienta para descubrir y diseñar nuevos materiales.

Llamado Atom2Vec, el programa aprendió con éxito en cuestión de horas a distinguir entre diferentes átomos después de analizar una lista de nombres de compuestos químicos de una base de datos en línea.

Luego, la IA no supervisada usó conceptos tomados del campo del procesamiento del lenguaje natural, en particular la idea de que las propiedades de las palabras pueden entenderse al observar otras palabras que las rodean, para agrupar los elementos de acuerdo con sus propiedades químicas.

“Queríamos saber si una IA puede ser lo suficientemente inteligente como para descubrir la tabla periódica por sí misma, y ??nuestro equipo demostró que sí puede”, dijo en un comunicado el líder del estudio Shou-Cheng Zhang, profesor de Física en la Escuela de Humanidades y Ciencias de Stanford.

Zhang dice que la investigación, publicada PNAS, es un primer paso importante hacia su objetivo más ambicioso, diseñar un reemplazo para la prueba de Turing, el estándar actual para la inteligencia de máquina.

Para que una IA pase la prueba de Turing, debe ser capaz de responder a las preguntas escritas de maneras que no se distinguen de las humanas. Pero Zhang piensa que la prueba es defectuosa porque es subjetiva. “Los humanos son el producto de la evolución y nuestras mentes están llenas de todo tipo de irracionalidades. Para que una IA supere la prueba de Turing, necesitaría reproducir todas nuestras irracionalidades humanas”, dijo Zhang. “Eso es muy difícil de hacer, y no es un uso particularmente bueno del tiempo de los programadores”.

En cambio, a Zhang le gustaría proponer un nuevo punto de referencia de inteligencia artificial. “Queremos ver si podemos diseñar una IA que pueda vencer a los humanos en el descubrimiento de una nueva ley de la naturaleza”, dijo. “Pero para hacer eso, primero tenemos que probar si nuestra IA puede hacer algunos de los mayores descubrimientos ya realizados por humanos”.

Al recrear la tabla periódica de elementos, Atom2Vec ha logrado este objetivo secundario, dice Zhang.

Zhang y su grupo modelaron Atom2Vec en un programa de IA que los ingenieros de Google crearon para analizar el lenguaje natural. Llamado Word2Vec, el lenguaje AI funciona convirtiendo palabras en códigos numéricos o vectores. Al analizar los vectores, la IA puede estimar la probabilidad de que aparezca una palabra en un texto dada la concurrencia de otras palabras.

Por ejemplo, la palabra “rey” a menudo va acompañada de “reina” y “hombre” por “mujer”. Por lo tanto, el vector matemático de “rey” podría traducirse aproximadamente como “rey = una reina menos una mujer más un hombre”.

“Podemos aplicar la misma idea a los átomos”, dijo Zhang. “En lugar de alimentar todas las palabras y oraciones de una colección de textos, le dimos a Atom2Vec todos los compuestos químicos conocidos, como NaCl, KCl, H20, etc.”.

A partir de esta información escasa, el programa de IA descubrió, por ejemplo, que el potasio (K) y el sodio (Na) deben tener propiedades similares porque ambos elementos se pueden unir al cloro (Cl). “Al igual que el rey y la reina son similares, el potasio y el sodio son similares”, dijo Zhang.

Fuente: europapress.es