Un estudi de la URV posa a prova el mètode de xarxes neuronals

Un estudi impulsat per la URV ha posat a prova el mètode de xarxes neuronals per inferir les lleis de la física, a través d’un sistema que enumera de forma exacta totes les combinacions possibles. La intel·ligència artificial, l’aprenentatge automàtic i les xarxes neuronals són termes que cada vegada resulten més habituals en la vida quotidiana. El reconeixement de cares, la detecció d’objectes, la classificació, segmentació i comptabilització de persones són tasques comunes per als algoritmes d’aprenentatge automàtic, que ja s’utilitzen de forma generalitzada. Darrere de tots aquests processos hi ha l’aprenentatge automàtic, que implica que els ordinadors poden captar les propietats essencials o les característiques clau de processos. Això constitueix un procés d’aprenentatge sobre bons i mals exemples, que no té cap coneixement previ sobre els objectes ni coneix les lleis físiques que hi ha darrere. Les prediccions de l’aprenentatge automàtic per a situacions crítiques són arriscades i poc fiables, i generar resultats enganyosos.

Eltreball l'ha realitzat el grup d’investigadors format per Vladimir Baulin, del Departament d’Enginyeria Química de la URV, Marc Werner, del Leibniz Institute of Polymer Research (Dresden) i YachongGuo (Universitat de Nanjing, Xina).