Científicos crean una IA que puede detectar vida extraterrestre, pero no entienden cómo funciona

Científicos crean una IA que puede detectar vida extraterrestre, pero no entienden cómo funciona

Justo Romanos

Los científicos que exploran el espacio y buscan vida extraterrestre comienzan a aprovechar las ventajas de la inteligencia artificial. Un grupo ha creado una IA que podría encontrar especies alienígenas, pero han dado forma a un algoritmo tan complejo que ni siquiera entienden cómo funciona del todo. ¿Se puede confiar en su creación?

A día de hoy, cualquier herramienta que se pueda utilizar para intentar encontrar vida en otros planetas, es bienvenida. Los especialistas están totalmente volcados en esta misión para que se pueda encontrar «algo» lo antes posible. Por ello, este nuevo proyecto ha generado mucho interés.

Un programa muy avanzado

Lo que han creado estos científicos es una IA que ha sido sometida a un profundo sistema de entrenamiento en el cual se ha utilizado una combinación de restos de meteoritos, fósiles, compuestos químicos creados en laboratorio y células vivas. Es decir, se ha creado de una manera muy distinta a las IA habituales que usamos para hablar o resumir textos. Han trabajado duro para que esta inteligencia artificial llegue a tener la posibilidad de analizar muestras físicas recogidas en otros planetas, estrellas y en cualquier otro lugar del espacio que pueda abrir una vía de descubrimiento.

Tal y como informan en el estudio publicado hace unas horas en PNAS, su software es capaz, por el momento, de realizar un reconocimiento eficaz sobre el origen de una muestra. Con un nivel del 90% de acierto, puede distinguir una muestra biológica de una no biológica, lo que será clave a la hora de discernir si alguno de los materiales que analice tienen rastro de formas de vida o no.

Más cerca de descubrir vida

La buena noticia es que la inteligencia artificial en cuestión ya se está usando y dicen sus creadores que no hay ningún inconveniente en continuar haciendo pruebas con ella. Solo hay que proporcionarle muestras y datos que pueda analizar para llegar a descubrir mucha más información de la que se podría imaginar. En su estudio ponen el ejemplo del análisis de las rocas de Marte que recolectó el vehículo Curiosity, sobre las que se puede llegar a obtener mucha información de interés.

El motivo por el cual esta inteligencia artificial podría triunfar en la búsqueda de vida es porque utiliza un sistema distinto a los habituales. Lo que hace es analizar las distribuciones moleculares buscando modelos que puedan encajar con lo que se entendería como una forma de vida. Así, se da prioridad a la búsqueda de señales extraterrestres bioquímicas que se alejan de lo que se tendría que buscar para detectar una forma de vida humana. La IA no se concentra en la búsqueda de ADN o aminoácidos como sería normal en el caso de la vida que conocemos en la Tierra, lo que proporciona más posibilidades de que se llegue a descubrir alguna forma de vida inesperada.

También mencionan desde el Instituto Carnegie de Washington DC que no solo van a utilizar esta tecnología para intentar encontrar vida, sino que será una manera de poder aportar más descubrimientos sobre el origen de la raza humana. Comentan que, quién sabe si alguno de los descubrimientos que se hagan pueda relacionar la vida en la Tierra con la vida existente en otro lugar de la galaxia.

En las pruebas que se han realizado se llegaron a analizar más de 100 muestras físicas, muchas de ellas procedentes de la Tierra. Los resultados muestran cómo la IA ha diferenciado entre aquello que tiene origen en algo vivo, como huesos o conchas, y lo que ha sido creado en un laboratorio. Pero no tienen claro qué tipo de análisis ha hecho el algoritmo y cómo ha llegado a esas conclusiones. Después de que entrenaran a la inteligencia artificial, esta alcanzó esa habilidad que ya han confirmado que tiene y no pueden explicar cómo se llevan a cabo sus procesos. Pero saben que, con un 90%, sus resultados son buenos, por lo que consideran que es una buena idea utilizar la tecnología.

Ahora que ya tienen el software, lo que se han planteado son dos objetivos. Primero, van a comenzar a analizar todas las muestras posibles recogidas en Marte para comprobar si, en algún momento, hubo rastros de vida. También seguirán, en paralelo, trabajando con muestras de la Tierra, porque saben que así la IA continuará aprendiendo. Y, en segundo lugar, quieren buscar biosferas distintas a las de nuestro planeta que puedan ayudar en la exploración del universo. Así que parece un proyecto prometedor en el que al final, importará poco que entiendan o no cómo funciona la IA. Lo relevante serán los resultados.

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  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

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  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

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