Investigadores de la Universidad Tecnológica de Chalmers, en Suecia, presentaron un sistema de aprendizaje automático capaz de aprender las leyes de la física antes del entrenamiento, lo que aceleró y afinó el diseño de materiales ópticos. Este desarrollo permite crear componentes ópticos diez veces más rápido que con métodos tradicionales y apunta a aplicaciones en computación cuántica, lentes de cámaras y gafas inteligentes.
“Cuando alimentamos al supercerebro con información sobre las leyes de la física, inmediatamente se volvió mucho más inteligente”, afirmó en un comunicado el profesor Philippe Tassin del Departamento de Física y Astronomía de Chalmers. El método redujo el tiempo de cálculo a una décima parte del necesario anteriormente y agilizó procesos que solían retrasar la innovación tecnológica.
Nanofotónica y materiales artificiales
El equipo de Chalmers centró su trabajo en la nanofotónica, disciplina que estudia la manipulación de la luz a escalas menores que su longitud de onda. A esos niveles, la luz exhibe comportamientos inéditos en sistemas ópticos convencionales, lo que habilitó la creación de materiales artificiales con propiedades imposibles de hallar en la naturaleza.
Las simulaciones computacionales permitieron diseñar materiales ópticos capaces de mejorar la eficiencia y reducir el peso y el grosor de lentes de cámaras y gafas. Este enfoque abrió el camino a dispositivos más ligeros y funcionales, además de posibles aplicaciones en tecnologías emergentes de información cuántica.
Además, en colaboración con el Departamento de Microtecnología y Nanociencia de la misma universidad, donde se desarrolla el primer ordenador cuántico de gran tamaño del país, el equipo exploró el diseño de materiales nanoestructurados que controlan la propagación de la luz. El objetivo fue emplear cristales fotónicos flexibles para transmitir información entre computadoras cuánticas o a distancias extendidas mediante frecuencias ópticas.
El aprendizaje automático como motor de innovación
La investigación de Chalmers se apoyó en redes neuronales y algoritmos de aprendizaje automático que procesan grandes volúmenes de datos de simulación para prever el comportamiento de los materiales.
“Conozco las ecuaciones del electromagnetismo al dedillo y las enseño, pero aún no puedo llegar a todas las conclusiones que sí puede la red neuronal. La física es tan compleja que no comprendo las propiedades de un material con solo mirarlo, pero la computadora sí”, reconoció Tassin.
Tradicionalmente, la generación de datos para entrenar estas redes representó un cuello de botella. Crear un solo dato de simulación podía llevar entre 10 minutos y una hora, y un conjunto de datos completo requería hasta 40.000 simulaciones.
Incorporar la física a la inteligencia artificial
Para superar esa limitación, los investigadores integraron las leyes del electromagnetismo directamente en la arquitectura de la red neuronal. En lugar de forzar al sistema a descubrir los principios físicos desde cero, el modelo partió de un conocimiento previo sobre el comportamiento de la luz y los campos electromagnéticos.
La inspiración surgió mientras el equipo buscaba facilitar la interpretación de las predicciones del modelo mediante ecuaciones familiares para los científicos.
Las pruebas demostraron que esta estrategia mejoró la interpretación y también elevó la eficiencia del sistema. “Una vez entrenada la red, podíamos pedirle que examinara cualquier estructura y obtener sus propiedades ópticas en un milisegundo. Con estas nuevas redes, obtenemos mejores estimaciones y evitamos errores evidentes”, explicó Viktor Lilja, integrante del equipo.
Este avance redujo el tiempo necesario para generar los datos de simulación de 30 días a tres.
Aplicaciones y perspectivas futuras
La tecnología desarrollada por Chalmers promete impactar áreas clave de la ciencia y la industria: desde la producción de lentes más eficientes y livianas hasta la optimización de dispositivos para comunicaciones cuánticas, a medida que el sistema se perfeccione.
El supercerebro propuesto por los investigadores suecos se perfila como una herramienta para innovaciones ópticas destinadas a sectores como la fotografía avanzada, la computación cuántica y tecnologías biomédicas.
La colaboración interdisciplinaria y el uso de inteligencia artificial con bases físicas sólidas marcaron un cambio de paradigma en el diseño de materiales, donde la rapidez y la precisión se convirtieron en estándares de la investigación aplicada.
