La IA pasa de especialidad a infraestructura en el MIT
La inteligencia artificial se ha convertido en una capa de trabajo en la investigación del MIT, según un reportaje de MIT Technology Review sobre cómo los laboratorios del instituto están desplegando esta tecnología. La historia describe la IA no como una disciplina separada confinada a la informática, sino como una herramienta ahora integrada en la ingeniería mecánica, los materiales aeroespaciales, los sistemas energéticos y la ciencia experimental.
El cambio es visible en el trabajo de Sili Deng, profesora asociada de ingeniería mecánica que estudia la cinética de la combustión, la reducción de emisiones y la síntesis en llama de materiales energéticos. La trayectoria de Deng hacia la IA estuvo moldeada por la disrupción de la pandemia de covid. Después de incorporarse al profesorado del MIT en 2019, estaba montando su laboratorio cuando las obras de renovación se detuvieron. En lugar de esperar, pidió a su equipo que probara dónde el aprendizaje automático podía cubrir vacíos en su investigación sobre combustión.
Gemelos digitales para sistemas de combustión
El Grupo de Energía y Nanotecnología de Deng usó IA para desarrollar un gemelo digital que reproduce el rendimiento de un dispositivo de energía y flujo. Un gemelo digital es una réplica computacional de un sistema físico, diseñada para reflejar cómo se comporta ese sistema bajo condiciones cambiantes. En este caso, el objetivo a largo plazo es predecir y controlar en tiempo real los sistemas de combustión de combustible.
Ese objetivo importa porque los sistemas de combustión siguen siendo centrales para muchas partes de la economía energética y del transporte. Una mejor capacidad de predicción y control podría ayudar a los investigadores a entender el rendimiento, las emisiones y la estabilidad operativa de formas difíciles de capturar solo mediante pruebas físicas. El material fuente no afirma que el sistema haya alcanzado ya un control completo en tiempo real en producción. Dice que el modelo debería llegar a ser capaz de predecir y controlar el funcionamiento de los sistemas de combustión de combustible en tiempo real.
El ejemplo muestra una de las razones por las que la IA se ha extendido con rapidez por los laboratorios de investigación: puede ampliar el conocimiento científico existente en lugar de reemplazarlo. El equipo de Deng abordó el aprendizaje automático a través de los fundamentos de la combustión, preguntándose dónde había lagunas en los métodos existentes. Ese enfoque es distinto de tratar la IA como un atajo de propósito general. Usa la experiencia de dominio para definir preguntas útiles y evaluar si la salida del modelo tiene sentido.
Diseño de materiales aeroespaciales asistido por IA
El reportaje también describe el trabajo de Zachary Cordero, profesor asociado de aeronáutica y astronáutica, que desarrolla materiales y estructuras novedosos para aplicaciones aeroespaciales emergentes. Cordero empezó a usar IA tras ponerse en contacto con Faez Ahmed, profesor asociado de ingeniería mecánica especializado en aprendizaje automático y optimización para el diseño de ingeniería.
Trabajando con Ahmed y otros colaboradores en un proyecto patrocinado por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa de Estados Unidos, Cordero desarrolló una herramienta de IA para optimizar la composición del material de un blisk. Un blisk, o disco alabeado, es un componente clave en motores de turbina de aviones y cohetes. El trabajo busca mejorar el rendimiento y la vida útil del motor, y podría contribuir a motores de cohetes reutilizables más fiables para vehículos de lanzamiento de carga pesada.
El comentario de Cordero en el material fuente es revelador: dijo que el sistema de IA amplificó la intuición humana en problemas en los que la intuición es casi imposible. El diseño de materiales para sistemas aeroespaciales de alto rendimiento implica muchas variables interrelacionadas, entre ellas la composición, la estructura, la durabilidad y las condiciones de funcionamiento. La optimización basada en IA puede explorar espacios de diseño complejos que serían difíciles de recorrer manualmente para los humanos.
Un cambio más amplio en la práctica de investigación
Los ejemplos del MIT sugieren que el impacto científico más inmediato de la IA puede venir de su integración en campos ya establecidos. En la investigación sobre combustión, puede modelar y, con el tiempo, ayudar a controlar sistemas dinámicos. En los materiales aeroespaciales, puede ayudar a optimizar componentes que deben sobrevivir a condiciones extremas. En los laboratorios, puede acelerar métodos y abrir nuevas vías de descubrimiento.
El material fuente también cita al profesor Ju Li, quien sostiene que si se concede a la IA autonomía para realizar experimentos, probar cosas distintas, fallar y aprender del proceso, podría evolucionar hacia algo similar a la inteligencia humana. Esa idea apunta más allá del modelado y la optimización actuales hacia sistemas de investigación autónomos. El texto proporcionado no dice que esos sistemas ya hayan alcanzado ese nivel de autonomía; presenta el concepto como una posibilidad.
La lección práctica es más inmediata. Los investigadores del MIT no están esperando un único avance universal en IA. Están aplicando el aprendizaje automático a problemas científicos e ingenieriles específicos en los que los datos, la simulación y la optimización pueden cambiar el ritmo del trabajo. El resultado es un entorno de investigación en el que la IA se está convirtiendo en parte del conjunto de herramientas experimentales.
Eso no elimina la necesidad de experiencia humana. Los ejemplos del material fuente muestran lo contrario. Los investigadores siguen definiendo los sistemas, entendiendo las limitaciones físicas y juzgando qué resultados importan. La IA amplía el espacio de búsqueda y la capacidad de modelado, pero las preguntas científicas siguen ancladas en el conocimiento del dominio.
Este artículo se basa en la cobertura de MIT Technology Review. Leer el artículo original.
Originally published on technologyreview.com