La investigación en inteligencia artificial y aprendizaje automático avanza a un ritmo tan rápido que los humanos apenas pueden seguir el ritmo de las nuevas publicaciones científicas y estar al día con los últimos descubrimientos.
Un equipo internacional de científicos dirigido por Mario Krenn del Instituto Max-Planck para la Ciencia de la Luz ha creado un algoritmo de IA que no solo ayuda a los investigadores a navegar por el vasto campo de la investigación en IA, sino que también les sugiere hacia dónde se dirigirá su propia área de interés. El trabajo se publicó en Nature Machine Intelligence.
En el ámbito de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), el número de publicaciones científicas se duplica aproximadamente cada 23 meses, lo que supone un crecimiento exponencial. Para los investigadores humanos, es casi imposible estar al tanto de todo y tener una visión global.
Mario Krenn, líder del grupo de investigación en el Instituto Max-Planck para la Ciencia de la Luz en Erlangen, aborda este desafío de una manera innovadora. Ha desarrollado una nueva herramienta basada en grafos, Science4Cast, que permite hacer preguntas sobre el futuro de la investigación en IA.
Antes de esto, el grupo de investigación internacional había lanzado la competencia Science4Cast con el objetivo de capturar y predecir el desarrollo de conceptos científicos en el campo de la investigación en IA, determinando qué temas serán el foco de la investigación futura. Se presentaron más de 50 contribuciones con diferentes enfoques.
Krenn, junto con los equipos mejor clasificados, ha analizado ahora los diversos métodos aplicados, que van desde métodos puramente estadísticos hasta métodos puramente de aprendizaje, y ha llegado a resultados sorprendentes. “Los métodos más efectivos utilizan un conjunto cuidadosamente seleccionado de características de red y no un enfoque continuo de IA”, dijo Mario Krenn. Esto sugiere un potencial significativo que se puede desbloquear utilizando enfoques puros de ML sin conocimiento humano.
Science4Cast es una representación basada en grafos del conocimiento que se vuelve más compleja con el tiempo a medida que se publican más artículos científicos. Cada nodo del grafo representa un concepto en IA, y las conexiones entre nodos indican si y cuándo se estudiaron dos conceptos juntos.
Por ejemplo, la pregunta “Qué pasará” se puede describir como una pregunta matemática sobre el desarrollo posterior del grafo. Science4Cast se alimenta con datos reales de más de 100.000 publicaciones científicas que abarcan un período de 30 años, lo que resulta en un total de 64.000 nodos.
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