Investigadores del Centro Finlandés de Inteligencia Artificial FCAI y la Universidad Aalto han desarrollado un sistema de IA
Principios de funcionamiento del manipulador. Imagen: I-Ju Chen et al., Nature Communications
Usando su método, los científicos lograron recolectaruna red en forma de estrella de átomos de plata individuales en una cámara de vacío muy fría. Formar una estructura definida con precisión es similar a mover bolas a través de un tablero de damas chino, señalan los científicos, solo que en este caso, en lugar de manos, pequeñas "pinzas" controladas por IA trabajan para agarrar y arrastrar cada átomo a su lugar.
Tradicionalmente, el aprendizaje por refuerzo se utilizaen videojuegos o ajedrez. Es un sistema donde la IA interactúa con un entorno o modelo real. En el curso del aprendizaje, la IA intenta por ensayo y error lograr el resultado deseado, mientras que por las acciones o resultados correctos, recibe una recompensa. El nuevo trabajo es el primer ejemplo del uso del aprendizaje por refuerzo para manipular partículas a nanoescala.
Construcción de una red atómica. Imagen: I-Ju Chen et al., Nature Communications
Los autores del trabajo adaptaron el aprendizaje por refuerzo profundo existente para este propósito. La IA tardó aproximadamente un día en estudiar el algoritmo y luego aproximadamente una hora en construir la red con la forma deseada.
Los investigadores señalan que el movimiento precisoátomos es difícil incluso para los expertos humanos. Creen que la introducción del aprendizaje automático puede acelerar la elección de parámetros que las personas suelen resolver mediante prueba y error. Juntos, esto ayudará a hacer un gran avance en la nanotecnología, dicen los científicos.
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