Un equipo de la Universidad Tecnológica de Chalmers, en Suecia, ha desarrollado un sistema de aprendizaje automático que logra aprender las leyes fundamentales de la física antes de iniciar su entrenamiento. Este enfoque innovador aceleró y perfeccionó el diseño de materiales ópticos, permitiendo crear componentes ópticos diez veces más rápido que los métodos tradicionales. Las aplicaciones previstas incluyen computación cuántica, lentes para cámaras y gafas inteligentes.
“Cuando alimentamos al supercerebro con información sobre las leyes de la física, inmediatamente se volvió mucho más inteligente”, señaló el profesor Philippe Tassin, del Departamento de Física y Astronomía de Chalmers. El nuevo método redujo el tiempo de cálculo a apenas una décima parte del necesario anteriormente, agilizando procesos que solían retrasar la innovación tecnológica.
Nanofotónica y materiales artificiales
El trabajo del equipo de Chalmers se centró en la nanofotónica, una disciplina que investiga la manipulación de la luz a escalas inferiores a su longitud de onda. A esos niveles, la luz manifiesta comportamientos inéditos en los sistemas ópticos convencionales, lo que ha permitido crear materiales artificiales con propiedades imposibles de encontrar en la naturaleza.
Las simulaciones computacionales facilitaron el diseño de materiales ópticos que mejoran la eficiencia y reducen el peso y el grosor de lentes para cámaras y gafas. Este enfoque abre la puerta a dispositivos más ligeros y funcionales, además de posibles aplicaciones en tecnologías emergentes vinculadas a la información cuántica.
En colaboración con el Departamento de Microtecnología y Nanociencia de la misma universidad —donde se desarrolla el primer ordenador cuántico de gran tamaño del país—, el equipo exploró el diseño de materiales nanoestructurados capaces de controlar la propagación de la luz. El objetivo es emplear cristales fotónicos flexibles para transmitir información entre computadoras cuánticas o a distancias extendidas usando frecuencias ópticas.
El aprendizaje automático como motor de innovación
La investigación de Chalmers se fundamentó en redes neuronales y algoritmos de aprendizaje automático que procesan enormes volúmenes de datos de simulación para predecir el comportamiento de los materiales.
“Conozco las ecuaciones del electromagnetismo al dedillo y las enseño, pero aún no puedo llegar a todas las conclusiones que sí puede la red neuronal. La física es tan compleja que no comprendo las propiedades de un material con solo mirarlo, pero la computadora sí”, reconoció Tassin.
Tradicionalmente, la generación de datos para entrenar estas redes representó un cuello de botella. Crear un solo dato de simulación podía tardar entre 10 minutos y una hora, y un conjunto de datos completo requería hasta 40.000 simulaciones.
Incorporar la física a la inteligencia artificial
Para superar esa limitación, los investigadores integraron las leyes del electromagnetismo directamente en la arquitectura de la red neuronal. En lugar de obligar al sistema a descubrir los principios físicos desde cero, el modelo partió de un conocimiento previo sobre el comportamiento de la luz y los campos electromagnéticos.
La inspiración surgió mientras el equipo buscaba facilitar la interpretación de las predicciones del modelo mediante ecuaciones familiares para los científicos.
Las pruebas demostraron que esta estrategia mejoró la interpretación y, además, elevó la eficiencia del sistema. “Una vez entrenada la red, podíamos pedirle que examinara cualquier estructura y obtener sus propiedades ópticas en un milisegundo. Con estas nuevas redes, obtenemos mejores estimaciones y evitamos errores evidentes”, explicó Viktor Lilja, integrante del equipo.
Este avance logró reducir el tiempo necesario para generar los datos de simulación de 30 días a tres.
Aplicaciones y perspectivas futuras
La tecnología desarrollada por Chalmers promete impactar áreas clave de la ciencia y la industria: desde la producción de lentes más eficientes y livianas hasta la optimización de dispositivos para comunicaciones cuánticas, a medida que el sistema se perfeccione.
El supercerebro propuesto por los investigadores suecos se perfila como una herramienta fundamental para innovaciones ópticas destinadas a sectores como la fotografía avanzada, la computación cuántica y las tecnologías biomédicas.
La colaboración interdisciplinaria y el uso de inteligencia artificial con bases físicas sólidas marcaron un cambio de paradigma en el diseño de materiales, donde la rapidez y la precisión se convirtieron en estándares de la investigación aplicada.
Fuente: Infobae