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Robótica
Software Para Hacer Descubrimientos Científicos
Automáticamente
29 de Abril de 2009.
 Utilizando
una mente digital de un robot autorreparable, unos investigadores de la
Universidad Cornell han creado un software que utiliza datos en bruto
provenientes de observaciones para descubrir leyes fundamentales de la
física. La innovación puede ayudar a hacer nuevos descubrimientos
científicos, particularmente en sistemas biológicos, en los cuales hay
muchos enigmas pendientes de resolver.
 Menéame
Hod Lipson y Michael Schmidt, de la Universidad Cornell, han dado a
conocer que su algoritmo puede sacar a la luz leyes naturales
fundamentales a partir de meras observaciones de un péndulo doble
balanceándose y de otros sistemas simples.
Sin enseñanza previa alguna sobre las leyes de la física, de la
geometría o de la cinemática, el algoritmo que dirige los cálculos del
ordenador ha sido capaz de determinar que los movimientos de los
dispositivos derivan de procesos fundamentales específicos.
En los experimentos realizados, el algoritmo descifró en horas las
mismas Leyes del Movimiento y otras propiedades que Isaac Newton y a sus
sucesores tardaron varios siglos en desentrañar.
Esta innovación deriva del desarrollo del software para Starfish, un
robot capaz de repararse a sí mismo cuando es dañado.
Un modelo dinámico es una representación matemática de la forma en que
los componentes de un sistema se influyen unos a los otros con el paso
del tiempo. Lipson y Schmidt se dieron cuenta de que si un robot puede
crear modelos dinámicos de datos provenientes de él mismo, también podía
ser viable que crease modelos del mundo que lo rodea.
Cuando Lipson y Schmidt experimentaron con la aplicación de un modelo
dinámico basado en ese software, se dieron cuenta de que su algoritmo
estaba redescubriendo leyes que eran bien conocidas para los científicos
e ingenieros, sugiriendo ello que el algoritmo sería capaz también de
ayudar a desvelar nuevas leyes a partir de conjuntos de datos que los
humanos no comprendemos tan bien.
El ordenador comenzó su análisis con un amplio conjunto de elementos
matemáticos fundamentales, expresiones que el ordenador puede combinar
para recrear patrones en el conjunto de datos. Utilizando un proceso
computacional conocido como regresión simbólica, y que está inspirado
por la evolución biológica, el ordenador tomó entonces la colección de
expresiones y las evaluó una contra otra para encontrar coincidencias
que reflejasen los datos. Y consiguió el objetivo de hallar aquellos
aspectos de los datos que son invariables, es decir que no cambian de
una observación a la siguiente aunque ello no resulte obvio para el
escrutinio humano.
Información adicional en:
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