Nuevas herramientas de «software» numérico para impulsar la inteligencia artificial
Los algoritmos de IA son, en definitiva, herramientas informáticas de resolución de problemas. Los fundamentos de la IA y el AA suelen implicar la resolución de problemas numéricos clásicos como la optimización, álgebra lineal y ecuaciones diferenciales. Los investigadores en IA y AA suelen recurrir a las herramientas de «software» numérico existentes, ya que están disponibles de forma generalizada. Sin embargo, la mayoría de los algoritmos numéricos datan de hace décadas y se crearon con una finalidad muy distinta, como sus aplicaciones en física, economía o simulaciones científicas, y no se diseñaron específicamente para la IA. Estos algoritmos genéricos agrupados en dichas colecciones tienden a ser ineficientes en cualquier tarea específica y pueden resultar poco seguros cuando se utilizan de forma incorrecta en problemas para los que no fueron diseñados. El equipo del proyecto PANAMA, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, desarrolló un marco para actualizar los métodos numéricos de los algoritmos de IA. El objetivo general era actualizar e integrar mejor el cálculo numérico en la investigación de la IA y, en última instancia, hacerla más rápida y fácil de usar. «Uno de los objetivos principales de nuestro proyecto PANAMA era ofrecer mejores interfaces para los métodos de IA y AA», explica Philipp Hennig, catedrático de Métodos de AA en la Universidad de Tubinga.
Paralelismos en la informática
Un método numérico es un programa que utiliza chips informáticos para obtener una estimación de la solución de un problema matemático calculando una serie de «números útiles», como los valores de los términos de una ecuación. A continuación, los utiliza para obtener una estimación de la solución en otra ecuación. Del mismo modo, un algoritmo de AA estima cantidades desconocidas a partir de datos, que también son una colección de «números útiles». Las mediciones de la trayectoria de un objeto astronómico, por ejemplo, pueden utilizarse para estimar su trayectoria futura. Por lo tanto, existe una estrecha similitud semántica entre el AA y el cálculo numérico, ya que ambos se basan en la recopilación de información expresada en forma de números. Los nuevos métodos desarrollados en PANAMA expresan explícitamente estos pasos en el mismo lenguaje matemático.
Crear un nuevo marco para el cálculo numérico
El proyecto desarrolló un marco de «software» que permite desarrollar métodos numéricos para la IA de forma cada vez más automatizada. Para ello, el equipo utilizó una técnica informática conocida como diferenciación automática, que es un potente concepto matemático. El «software» de PANAMA está disponible en línea, y el equipo creó una serie de aplicaciones prácticas de las nuevas herramientas. El equipo del proyecto también aportó rutinas de bajo nivel para el AA, que pueden ser utilizadas directamente por ingenieros y científicos. Otro resultado importante es la publicación de un libro de texto completo, editado por Cambridge University Press y disponible en línea. «Se trata del primer libro que aborda directamente la informática desde la perspectiva de la inferencia», explica Hennig.
Potenciar la IA en aplicaciones generalizadas
Las herramientas de PANAMA podrían utilizarlas los profesionales de la IA en una amplia gama de ámbitos, como la neurociencia, la salud pública y las geociencias. Los métodos tienen aplicaciones en la simulación de redes neuronales biológicas y el seguimiento y control adaptativos de pandemias, así como en la simulación de procesos geológicos complejos con un alto grado de incertidumbre. Los resultados de PANAMA conducirán a paradigmas más limpios para crear y poner en práctica sistemas de IA, haciéndolos más potentes, eficaces y seguros. «Este tipo de trabajo teórico, por suerte, no avanza a la velocidad vertiginosa de las aplicaciones de IA. Sin embargo, puede tener un efecto más duradero a largo plazo, logrando que los sistemas de IA sean más potentes y eficientes, pero también más fáciles y seguros de usar», añade Hennig.
Palabras clave
PANAMA, inteligencia artificial, aprendizaje automático, probabilístico, aplicaciones, numérico, resolución, problemas