Imagina usar inteligencia artificial para comparar dos creaciones aparentemente no relacionadas: el tejido biológico y la Sinfonía n.° 9 de Beethoven. A simple vista, un sistema vivo y una obra maestra musical parecen no tener conexión alguna. Sin embargo, un innovador método de IA desarrollado por Markus J. Buehler, profesor de ingeniería en el MIT, está cerrando esta brecha al descubrir patrones compartidos de complejidad y orden.
“Al combinar IA generativa con herramientas computacionales basadas en gráficos, este enfoque revela ideas, conceptos y diseños completamente nuevos que antes eran inimaginables. Podemos acelerar los descubrimientos científicos enseñando a la IA generativa a hacer predicciones novedosas sobre ideas, conceptos y diseños nunca antes vistos”, explica Buehler.
Esta investigación, publicada recientemente en Machine Learning: Science and Technology, presenta un método avanzado de IA que integra la extracción de conocimiento generativo, la representación basada en gráficos y el razonamiento gráfico multimodal.
IA y teoría de categorías: un nuevo lenguaje para la ciencia
El modelo utiliza gráficos inspirados en la teoría de categorías como núcleo para enseñar al sistema a comprender las relaciones simbólicas en la ciencia. Esta rama de las matemáticas se enfoca en estructuras abstractas y sus interacciones, proporcionando un marco que unifica diversos sistemas. En lugar de centrarse en el contenido específico, la teoría de categorías analiza objetos y las relaciones entre ellos mediante morfismos (funciones que definen estas relaciones).
Gracias a este enfoque, Buehler enseñó al modelo de IA a razonar sistemáticamente sobre conceptos científicos complejos. A diferencia de las analogías superficiales, la IA mapea estructuras abstractas en dominios dispares, involucrándose en un razonamiento más profundo.
Utilizando esta metodología, el equipo analizó 1,000 artículos científicos sobre materiales biológicos, generando un mapa de conocimiento en forma de gráfico. Este gráfico permitió conectar piezas de información previamente aisladas, identificar grupos de ideas relacionadas y descubrir vínculos conceptuales.
“Lo fascinante es que el gráfico sigue una naturaleza libre de escala y está altamente conectado. Esto lo hace ideal para el razonamiento gráfico”, comenta Buehler. “Enseñamos a los sistemas de IA a pensar con datos basados en gráficos, construyendo modelos más precisos de representaciones del mundo y explorando nuevas ideas que posibilitan el descubrimiento”.
De Beethoven a Kandinsky: explorando conexiones interdisciplinarias
El modelo de IA reveló similitudes inesperadas entre los materiales biológicos y la Sinfonía n.° 9 de Beethoven. Ambos comparten patrones de complejidad organizados. “Así como las células en los materiales biológicos interactúan de maneras complejas pero organizadas para realizar una función, la novena sinfonía organiza notas y temas musicales para crear una experiencia coherente”, explica Buehler.
En otro experimento, la IA propuso el diseño de un material biológico inspirado en la pintura abstracta Composición VII de Wassily Kandinsky. El material sugerido, compuesto a base de micelio, combinó propiedades innovadoras: un equilibrio entre caos y orden, resistencia mecánica, funcionalidad química y adaptabilidad. Este enfoque interdisciplinario podría revolucionar industrias, desde materiales de construcción sostenibles hasta dispositivos biomédicos avanzados.
Impulsando la innovación científica con gráficos de conocimiento
El marco desarrollado por Buehler tiene aplicaciones más allá de la ciencia de materiales. Los gráficos de conocimiento permiten responder preguntas complejas, encontrar lagunas en el conocimiento, predecir comportamientos y conectar conceptos dispares. Esto no solo acelera el descubrimiento científico, sino que también establece un modelo para explorar ideas interdisciplinarias.
“La IA generativa basada en gráficos logra un nivel de novedad y detalle técnico que supera los enfoques tradicionales, estableciendo un marco esencial para la innovación al revelar conexiones ocultas”, afirma Buehler. Este trabajo sienta las bases para un futuro donde la investigación científica y filosófica sea impulsada por la colaboración entre IA y gráficos de conocimiento.
Nicholas Kotov, profesor distinguido de la Universidad de Michigan, destaca el impacto de esta investigación: “Estos gráficos funcionan como mapas de información, identificando temas centrales, relaciones novedosas y direcciones futuras de investigación. Serán herramientas esenciales para científicos actuales y futuros”.
Conclusión
El modelo de IA basado en gráficos no solo representa un avance técnico, sino también un cambio de paradigma en cómo conectamos disciplinas aparentemente distantes. Al descubrir patrones comunes entre la música, el arte y la ciencia, este enfoque abre un mundo de posibilidades para la innovación, transformando la forma en que entendemos y diseñamos el futuro.
