Avance tecnológico
Google desarrolla un algoritmo para resolver incógnitas matemáticas
DeepMind, su proyecto de Inteligencia Artificial, logra descubrir nuevos teoremas en el estudio de la geometría y los sistemas algebraicos
Carles Planas Bou
Desde que hace unos 3.000 años grandes pensadores griegos como Pitágoras o Arquímedes empezaron a buscar vías racionales para explicar el mundo que los rodeaba, los matemáticos no han parado de recurrir a los números para estudiar el espacio, la relatividad, los cambios o el tiempo. Aunque desde la década de 1960 se han servido de los
ordenadores para ayudar a descubrir patrones y formular conjeturas, el avance de la tecnología permite a la humanidad llegar a rincones aún inexplorados.
Eso es lo que pretende DeepMind, el proyecto de Inteligencia Artificial (IA) propiedad de Alphabet (empresa matriz de
) que ha desarrollado un sistema de aprendizaje automático con el que impulsar la investigación matemática. Sus algoritmos buscan posibles patrones y relaciones entre objetos matemáticos que escapan a la vista humana y a partir de ahí son los profesionales quienes toman el relevo para elaborar posibles hipótesis.
La aplicación de este sistema algorítmico ya ha dado sus frutos. Según ha publicado la prestigiosa revista científica '
Nature
', DeepMind ha permitido alcanzar dos descubrimientos. Por un lado, un nuevo teorema en topología, la ciencia que estudia las propiedades de las formas geométricas. Por el otro, una nueva conjetura en teoría de la representación, que estudia los sistemas algebraicos. El investigador Alex Davies ha aplaudido esos logros, asegurando que el marco desarrollado abre las puertas de la investigación a una mayor colaboración entre la
IA y las
matemáticas
.
Otros grandes hitos
Fundada en 2010 y adquirida en 2014 por Google, DeepMind lleva años trabajando en la aplicación de la tecnología en diversos campos de investigación. Así, ha logrado hitos como la creación de una red neuronal algorítmica que aprende a jugar a videojuegos como si fuese un ser humano o elaborar la mayor base de datos del planeta para entender mejor las 20.000 proteínas que hay en el cuerpo humano.
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