Esta IA podría predecir 10 años de prioridades científicas, si lo permitimos

Sra. tecnología

Cada 10 años, Los astrónomos estadounidenses tienen que tomar algunas decisiones difíciles. Delineado en un plan llamado Encuesta decadal sobre astronomía y astrofísica , un conjunto de estudios producidos por las Academias Nacionales de Ciencias, Ingeniería y Medicina, estas decisiones determinan las prioridades científicas de la próxima década para el campo.

El Decadal Survey ha preparado el escenario para grandes avances en la exploración espacial desde principios de la década de 1960. El séptimo informe, denominado Astro2020, se espera para fines de este mes. Las comunidades científicas, las instituciones de financiación e incluso el Congreso se refieren a estos informes para tomar decisiones sobre dónde invertir tiempo y dinero.

Informes anteriores han anunciado proyectos importantes, incluida la construcción y el lanzamiento de grandes telescopios espaciales y el estudio de fenómenos extremos como supernovas y agujeros negros. El último informe, denominado Astro2010 , incluso profundizó en la naturaleza de la energía oscura.

Debido a que la Encuesta Decenal es un estudio de consenso, los investigadores que deseen que su proyecto sea considerado deben presentar sus propuestas con más de un año de anticipación. Todas las propuestas son consideradas, y todas ellas (más de 500 esta vez) están disponibles para el público .

Este año, los temas que se discutirán van desde la exploración de las lunas de Júpiter hasta la creación de estrategias de defensa planetaria contra eventos que ocurren una vez cada 1000 años, como el sobrevuelo de un gran asteroide llamado Apophis. Mientras tanto, algunos investigadores quieren echar un vistazo más de cerca a nuestro propio punto azul pálido .

Historia relacionada

Inspiration4: Por qué la primera misión totalmente privada de SpaceX es tan importante

¿Es finalmente el momento de ser cautelosamente optimista sobre el futuro de los viajes espaciales tripulados?

El comité de encuestas, que recibe aportes de una serie de paneles más pequeños, tiene en cuenta una enorme cantidad de información para crear estrategias de investigación. Aunque las Academias no darán a conocer la recomendación final del comité a la NASA hasta dentro de algunas semanas, los científicos están ansiosos por saber cuáles de sus preguntas se incluirán y cuáles se quedarán fuera.

Decadal Survey realmente ayuda a la NASA a decidir cómo van a liderar el futuro de los descubrimientos humanos en el espacio, por lo que es muy importante que estén bien informados, dice brant robertson , profesor de astronomía y astrofísica en la UC Santa Cruz.

Un equipo de investigadores quiere utilizar la inteligencia artificial para facilitar este proceso. Su propuesta no es para una misión o línea de cuestionamiento específica; más bien, dicen, su IA puede ayudar a los científicos a tomar decisiones difíciles sobre qué otras propuestas priorizar.

La idea es que al entrenar una IA para detectar áreas de investigación que están creciendo o disminuyendo rápidamente, la herramienta podría facilitar que los comités y paneles de encuestas decidan qué debería estar en la lista.

Lo que queríamos era tener un sistema que hiciera mucho del trabajo que hace Decadal Survey, y dejar que los científicos que trabajan en Decadal Survey hagan lo que mejor saben hacer, dice harley thronson , científico sénior jubilado del Goddard Space Flight Center de la NASA y autor principal de la propuesta .

Aunque los miembros de cada comité se eligen por su experiencia en sus respectivos campos, es imposible que cada miembro capte los matices de cada tema científico. El número de publicaciones de astrofísica aumenta un 5% cada año, según los autores. Eso es mucho para que cualquiera lo procese.

Ahí es donde entra la IA de Thronson.

Se tardó poco más de un año en construirlo, pero finalmente, el equipo de Thronson pudo entrenarlo en más de 400 000 investigaciones publicadas en la década anterior a la encuesta Astro2010. También pudieron enseñar a la IA a examinar miles de resúmenes para identificar áreas de bajo y alto impacto de frases temáticas de dos y tres palabras como sistema planetario o planeta extrasolar.

Según el libro blanco de los investigadores, la IA revirtió con éxito seis temas de investigación populares de los últimos 10 años, incluido un aumento meteórico en la investigación de exoplanetas y la observación de galaxias.

Uno de los aspectos desafiantes de la inteligencia artificial es que a veces predicen, proponen o analizan cosas que son completamente sorprendentes para los humanos, dice Thronson. Y esto lo vimos mucho.

Thronson y sus colaboradores creen que el comité directivo debería usar su IA para ayudar a revisar y resumir la gran cantidad de texto que el panel debe revisar, dejando que los expertos humanos tomen la decisión final.

Su investigación no es la primera en intentar utilizar la IA para analizar y dar forma a la literatura científica. Ya se han utilizado otras IA para ayudar a los científicos a revisar por pares trabajo de sus compañeros.

Pero, ¿se le podría confiar una tarea tan importante e influyente como la Encuesta Decadal?

Robertson de UC Santa Cruz está de acuerdo en que la enorme cantidad de investigación en astronomía debería catalogarse de alguna manera. Pero dice que si bien la idea de usar IA para ayudar con la Encuesta Decenal es interesante, es demasiado pronto para saber si es algo en lo que los científicos deberían confiar.

Creo que hay algunas advertencias importantes sobre cómo aprovechamos el aprendizaje automático, dice Robertson. Uno de los mayores problemas con cualquier IA es qué tan bien los humanos entienden el algoritmo y sus resultados. En este caso, ¿podría decir el equipo por qué ¿Su IA había elegido entre dos temas separados pero similares?

¿Y podrían los humanos haber llegado a la misma conclusión?

Como científicos, desarrollamos reputaciones acerca de si nuestro trabajo es preciso o correcto o no. Por eso, creo que es razonable que las personas apliquen ese mismo tipo de criterios para los resultados de estos sofisticados algoritmos de aprendizaje automático, dice Robertson.

Thronson y su equipo no han intentado predecir los resultados de la encuesta de este año. En cambio, se están enfocando en determinar dónde están las próximas grandes áreas en astronomía.

Es probable que las herramientas automatizadas aún no se utilicen en las Encuestas decadales durante algunos años. Pero si el comité de encuesta decide integrar la IA en su proceso, eso representará una nueva forma para que los científicos lleguen a un acuerdo sobre sus propios objetivos.

Por ahora, Thronson, Robertson y miles de otros astrónomos solo tendrán que esperar para ver qué sigue, a la antigua usanza.

esconder