Un estudio de la URV pone a prueba el método de redes neuronales

Un estudio impulsado por la URV ha puesto a prueba el método de redes neuronales para inferir las leyes de la física, a través de un sistema que enumera de forma exacta todas las combinaciones posibles. La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y las redes neuronales son términos que cada vez resultan más habituales en la vida cotidiana. El reconocimiento de caras, la detección de objetos, la clasificación, segmentación y contabilización de personas son tareas comunes para los algoritmos de aprendizaje automático, que ya se utilizan de forma generalizada. Detrás de todos estos procesos está el aprendizaje automático, que implica que los ordenadores pueden captar las propiedades esenciales o las características clave de procesos. Eso constituye un proceso de aprendizaje sobre buenos y malos ejemplos, que no tiene ningún conocimiento previo sobre los objetos ni conoce las leyes físicas que hay detrás. Las predicciones del aprendizaje automático para situaciones críticas son arriesgadas y poco fiables, y generar resultados engañosos.

El trabajo lo han realizado el grupo de investigadores formado por Vladimir Baulin, del Departamento de Ingeniería Química de la URV; Marc Werner, del Leibniz Institute of Polymer Research (Dresden) i Yachong Guo (de la Universidad de Nanjing, China).