La inteligencia artificial está cambiando la forma en que se organiza la sociedad en todos sus ámbitos. Un centro de investigación de la UNSAM explota esta herramienta para ampliar el campo de lo que sabemos sobre el mundo.
15 de abril de 2020
Teorías, a prueba. Álvarez y su equipo trabajan en el International Center for Advanced Studies de la Universidad Nacional de San Martín. (Facundo Nivolo)
Un terremoto recorre la actividad humana. La inteligencia artificial se mete en nuestra vida cotidiana haciéndola más fácil al sugerir un camino en el mapa o adivinando nuestros gustos musicales. Pero más allá de la cara visible, también está cambiando la forma en que se organiza la sociedad en todos sus campos, desde el reconocimiento facial hasta la medicina o los movimientos en la Bolsa. La ciencia no es la excepción y la Argentina, desde su lugar periférico, también la explota para potenciar sus investigaciones.
El doctor en Física Ezequiel Álvarez trabaja en el International Center for Advanced Studies de la Universidad Nacional de San Martín: «Es un centro chiquito pero en el último ingreso del CONICET, el 30% de todos los investigadores vinieron aquí. Ahora somos cuatro, “staff”, investigadores con posición permanente, y hay quince doctorandos. Todavía faltan dos “staff” que vienen de Brasil a instalarse en el país, a hacer ciencia y a formar gente».
Álvarez trabaja en la frontera de lo conocido con el objetivo de empujar un poco más el saber sobre el mundo. Su campo es la teoría física de altas energías que se dedica a comprender el mundo subatómico, en el que rigen las leyes de la cuántica cuyos detalles aún están en construcción. Su objetivo y el de su equipo es justamente poner a prueba las teorías. Para eso toman los datos provenientes de experimentos realizados en el acelerador de partículas del CERN (Centro Europeo para la Investigación Nuclear). Esos experimentos producen enormes cantidades de datos que son analizados por la comunidad científica internacional en busca de fenómenos que no encajen con la teoría.
«En teoría cuántica, cuando se hace chocar dos partículas, se transforman en otra cosa. Es como si vos chocaras frutillas con naranjas y obtuvieras bananas que decaen en manzanas, es decir nuevas partículas. Pero esas bananas a veces duran infinitésimas de segundo. La pregunta es: si algo existió por un momento y dejó de existir, ¿cómo reconstruimos qué pasó? En base a lo que obtenés como resultado podés averiguarlo. Así nos acercamos a comprender qué es lo que ocurre a nivel subatómico», explica Álvarez. Como a veces los resultados experimentales no coinciden con lo que indica la teoría resulta necesario afinarla o remplazarla.
«En nuestro centro solo hacemos ciencia de frontera, cosas que están al límite de lo conocido. Siempre hay más para comprender: gracias a Newton se supieron cosas, luego con Einstein se supo más, lo mismo con Planck. Pero siempre hay más», sigue Álvarez, enumerando a los científicos que cambiaron la concepción del mundo. «La investigación es muy libre. Hacés lo que te parece interesante, pero muchas veces salen cosas en conjunto. Eso es lo bueno: requerir del conocimiento del otro, de la discusión. Es que cuando hablás con otros aparece lo inesperado. Esa es la diferencia con una empresa donde hay un objetivo y nada más».
El gran salto
La capacidad de las máquinas de procesar grandes cantidades está revolucionando tanto a la ciencia como a otros campos. El gran salto de la inteligencia artificial se dio en los últimos años gracias al machine learning (ver recuadro), programas que aprenden a encontrar patrones, correlaciones y ordenar cantidades de datos imposibles de gestionar de otra manera. Como dice Álvarez, nunca el camino de la ciencia es directo; se construye en base a errores y digresiones. Eso es lo que pasó a su equipo: «Existe un sitio llamado arXiv.org, una plataforma donde se publican papers de todo el mundo, todos los días a las 10 de la noche. Cuando un científico tiene un resultado lo pone en arxiv.org y escucha qué le dicen los demás. Luego lo manda a las revistas especializadas. Todo científico tiene que leer esa información lo antes posible, esa misma noche o al día siguiente porque son papers de frontera que pueden cambiar un experimento planeado para el día siguiente», resume el físico de la UNSAM.
Para resolver este desafío cotidiano, se les ocurrió desarrollar IArxiv.org un sistema que ordene los trabajos más relevantes según el interés de cada científico. Para eso tomaron un algoritmo de la Universidad de Princeton y lo retocaron para que procese los papers de los últimos diez años de Arxiv.org. El objetivo era encontrar tópicos, temas reconocibles, en base la frecuencia de aparición de ciertas palabras. Luego, en función de lo que cada científico publica y lee, el sistema aprende a hacer una lista personalizada de los más relevantes para cada uno. «No es tan distinto del sistema que usa Facebook para saber qué mostrarnos de acuerdo con nuestros gustos. Pero nadie lo había hecho y cuando se nos ocurrió nos enteramos de que había otros dos grupos internacionales intentando lo mismo. Por eso nos apuramos para desarrollarlo en solo cuatro meses. Tuve que pagarle yo al programador porque no había tiempo para el camino institucional. Pasamos una Navidad y unas vacaciones de miércoles desarrollando eso, pero lo pudimos presentar en febrero. Tuvo muy buena aceptación». Distintos colegas se ofrecieron a probarlo con buenos resultados y luego se lanzó con el nombre IarXiv.org para que sea utilizado en todo el mundo. Ahora la idea es seguir mejorándolo y ampliando su capacidad. «Esto se puede escalar de forma relativamente fácil. Se pueden agregar otros temas sin tanto problema».
¿Este tipo de trabajos pueden considerarse como distracciones de la tarea principal? «Sí y no. Porque todo lo que aprendimos de este método ahora nos sirve para buscar nueva física. Este sistema nos permite convertir los resultados experimentales del CERN en documentos y allí reconocer tópicos. Entonces ahora metés todo eso y lo analizás para encontrar nueva física. Y estamos haciendo un paper que nos sirve mucho a nivel internacional como equipo y a los doctorando para posicionarse».
Guerra de algoritmos
El desarrollo del equipo de UNSAM es un ejemplo del potencial de la inteligencia artificial. Proyectos como el de IarXiv.org podrían también tener múltiples usos comerciales, lo mismo que los conocimientos acumulados por los investigadores que son tentados desde el ámbito privado, en general con sueldos muy superiores. De hecho, es algo que ocurre con frecuencia en los centros educativos más conocidos que se vacían cada año.
Álvarez prefiere quedarse en la investigación: «Es muy de punta lo que hacemos. Cuando hablamos con empresas vemos usos de Machine learning que están bien, obviamente, pero que no son de punta como lo nuestro». El investigador es consciente del poder de estos algoritmos: así como se usan para expandir lo conocido en física también permiten diseñar publicidades a medida, noticias falsas o campañas políticas en las que a cada uno se le dice lo que quiere escuchar. La sombra del escándalo de Cambridge Analytica, que diseñó campañas a medida para cada persona en elecciones en todo el mundo, incluidos Estados Unidos e Inglaterra, empaña el entusiasmo por estas tecnologías. «Estas herramientas revolucionan mucho. Al ver lo que está en juego se entiende por qué la inteligencia artificial es tan central en la batalla tecnocomercial entre Estados Unidos y China. Esta tecnología va traer muchos cambios –reflexiona el físico–. Yéndonos del ámbito científico, yo opino que va a ser disruptivo. Lo único que te salva es una buena educación y para eso hay que conocer lo que existe. El que no juegue ese juego va a perder muchísimo».
