Un estudio muestra cómo la Inteligencia Artificial no solo predice movimientos, sino que descubre leyes físicas nuevas.
Imagina un mundo invisible lleno de partículas diminutas que bailan en un “río” de energía eléctrica, como en los anillos de Saturno o el espacio entre estrellas. Suena a ciencia ficción, ¿verdad? Pero científicos de la Universidad de Emory en Estados Unidos acaban de usar inteligencia artificial (IA) para desentrañar misterios reales en estos “plasmas polvorientos”. Su estudio, publicado en julio en la revista PNAS, muestra cómo la IA no solo predice movimientos, sino que descubre leyes físicas nuevas. ¡Y todo desde un laboratorio que parece un set de película de sci-fi!
¿Qué es el plasma polvoriento?
Piensa en un plasma como un gas “eléctrico” lleno de iones (partículas cargadas positivas), electrones (negativas) y polvo microscópico cargado. Está por todo el universo: ayuda a formar planetas, procesa chips en fábricas o incluso podría haber jugado un rol en el origen de la vida. El problema: las partículas se empujan con fuerzas raras, no siempre “justas” (como imanes que no se repelen igual). En condiciones normales, las teorías funcionan, pero con “corrientes” de plasma o magnetismo, todo se complica
Los investigadores, liderados por Justin C. Burton, crearon un mini-universo en su laboratorio: una cámara de vacío con gas argón (como el de las soldaduras), un electrodo que genera plasma con ondas de radio, y partículas de polvo de unos micrómetros (más pequeñas que un grano de arena). Estas levitan en una “capa” eléctrica cerca del electrodo, equilibrando gravedad con electricidad. Y los iones corren a 2 km/s, creando “estelas” como el rastro de un barco en agua
Usaron un láser que “barre” como un escáner 3D y una cámara super-rápida (200 fotos por segundo) para grabar cómo 9 a 18 partículas se mueven en un cubo de 1 cm. Las partículas más pesadas caen un poco más bajo, así que midieron su altura promedio (z) como “etiqueta” de tamaño y masa. Grabaron videos de hasta 50 segundos, capturando bailes caóticos en horizontal (x-y) y oscilaciones verticales (z) a 25 Hz.
La IA entra en escena
Aquí viene lo interesante: no usaron IA común, sino una “entrenada” con física. Crearon tres redes neuronales (como mini-cerebros digitales) basadas en la ley de Newton: aceleración = fuerzas de empujones + fuerzas del entorno – fricción.
- Red 1 (interacciones): Aprende cómo una partícula empuja a otra. Depende de distancia horizontal, alturas verticales y “etiquetas”. Descubrió que las fuerzas no son recíprocas Si una empuja fuerte, la otra recibe menos (por las estelas iónicas debajo).
- Red 2 (entorno): Predice vientos eléctricos que hacen girar las partículas en círculos.
- Red 3 (fricción): Calcula el “rozamiento” del gas, que revela el tamaño real de cada partícula.
Entrenaron esto con datos reales (no simulaciones perfectas), integran movimientos en ventanitas de tiempo y validan dividiendo datos en 10 partes. ¡Resultado? Predicen aceleraciones con precisión del 99% (R² > 0.99). Para comprobar: calcularon masas de dos formas distintas (de empujones y de fricción) y… ¡coincidieron!
Los descubrimientos
Con la IA como “detective”, ajustaron las fuerzas a fórmulas conocidas (como Coulomb “tapado” por plasma). Hallazgos:
- Cargas intensas: Las partículas cargan más de lo esperado, y la carga crece con la masa (q ~ m^{0.3 a 0.8}), no como dice la teoría básica (q ~ m^{1/3}). Depende de la presión del gas
- Distancias “trucadas”: La longitud de apantallamiento (λ, cómo se “esconde” la fuerza eléctrica) varía hasta 3 veces entre partículas grandes y pequeñas. No es fija por el plasma, sino por las estelas
- Fuerzas raras: A mismas alturas, repelen igual; si una está arriba, pueden atraerse Y cerca del “fondo” eléctrico, todo se acelera el doble.
Estos twists muestran que las ideas simples fallan en plasmas “vivos”. La IA midió cargas de ~10.000 electrones por partícula y λ de 0.4-1 mm
Probables aplicaciones de esta metodología
Este método no es solo para polvo cósmico: sirve para coloides en laboratorios o hasta investigación células vivas. Los autores dicen que es un “arranque” para descubrir leyes en sistemas caóticos. En un mundo con más datos que nunca, la IA guiada por física podría ser la clave para entender el universo… o curar enfermedades.
Una potencial aplicación de esta metodología está en la ciencia climática y en la metereología para entender mejor los procesos físicos y químicos que ocurren en los mares y la atmósfera, mejorando los modelos matemáticos que actualmente causan controversia por su falta de certeza.
Con información de PNAS
