Algoritmo para deducción automática de leyes de la naturaleza a partir de datos en bruto

Unos biofísicos han efectuado otro pequeño paso adelante en la búsqueda de un método automático de inferir modelos que describan la dinámica de un sistema, un concepto referido popularmente como “el científico robot”. El nuevo avance consiste en un algoritmo práctico para inferir leyes de la naturaleza a partir de una serie cronológica de datos de sistemas dinámicos.

El algoritmo creado por Ilya Nemenman, de la Universidad Emory en Atlanta, Georgia, Estados Unidos, y Bryan Daniels, de la Universidad de Wisconsin en el mismo país, es un paso pequeño pero muy prometedor en el arduo camino hacia la investigación científica automatizada en muchos más aspectos que aquellos en los que ya lo está actualmente.

Por vez primera, se ha conseguido adiestrar a un ordenador acerca de cómo buscar de manera eficiente leyes que sirven de base a sistemas dinámicos naturales y arbitrarios, incluyendo sistemas biológicos complejos y no lineales.

Todo lo que cambia a nuestro alrededor y dentro de nosotros, desde el movimiento relativamente simple de los cuerpos celestes, hasta el tiempo meteorológico, pasando por los procesos biológicos complejos, es un sistema dinámico. Una gran parte de la investigación científica se basa en emitir conjeturas sobre las leyes de la naturaleza subyacentes en tales sistemas, resumiéndolos en ecuaciones matemáticas que pueden ser usadas para realizar predicciones, y después ponerlas a prueba a través de experimentos.

Los sistemas dinámicos, como por ejemplo el tiempo meteorológico, son objeto de simulaciones mediante modelos digitales, así como de análisis de muy diverso tipo, con el propósito de profundizar en las leyes de la naturaleza subyacentes en tales sistemas. (Imagen: Jorge Munnshe en NCYT de Amazings)

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