Esta IA es para humanos pero aprende de la misma forma que los animales y sin supervisión

Un nuevo algoritmo de inteligencia artificial se basa en el proceso de aprendizaje de los animales para evolucionar sin la supervisión humana. Este modelo se llama Torque Clustering y está siendo desarrollado por un grupo de científicos de la Universidad de Tecnología de Sídney (UTS).

Este avance representa un salto en términos de eficiencia y plantea una forma más cercana al aprendizaje natural, dejando de lado la necesidad de tener la presencia humana para etiquetar los datos procesados.

El algoritmo Torque Clustering ha sido diseñado bajo el paradigma de aprendizaje no supervisado. A diferencia de los métodos tradicionales que dependen de la intervención humana para etiquetar grandes cantidades de datos, permite que la inteligencia artificial explore, observe e interactúe con los datos de manera autónoma, sin la necesidad de categorizar previamente la información.

El proceso de aprendizaje se inspira en la forma en que los animales aprenden en la naturaleza. Tal como explica el profesor Chin-Teng Lin, investigador principal del proyecto.

“En la naturaleza, los animales aprenden observando, explorando e interactuando con su entorno, sin instrucciones explícitas. La próxima ola de IA, el ‘aprendizaje no supervisado’, pretende imitar este enfoque”. Esta metodología representa un cambio radical frente al aprendizaje supervisado, que ha sido el estándar en la mayoría de los algoritmos de IA actuales.

La principal diferencia entre estos dos tipos de aprendizaje radica en la necesidad de intervención humana. El aprendizaje supervisado requiere que los datos sean etiquetados previamente por un experto. Esto implica asignar categorías o valores a grandes volúmenes de datos para que el sistema de IA pueda realizar predicciones o reconocer patrones.

Este proceso es costoso, lleva mucho tiempo y puede volverse poco práctico cuando se manejan tareas complejas o de gran escala.

En cambio, el aprendizaje no supervisado, como el que emplea Torque Clustering, opera sin esta necesidad de etiquetado previo. En lugar de trabajar con datos organizados bajo categorías predeterminadas, el algoritmo es capaz de descubrir patrones, relaciones y estructuras dentro de los datos por sí mismo. Esto le permite trabajar con mayor autonomía y hacerlo de manera más eficiente y adaptativa.

Torque Clustering es completamente autónomo y no requiere parámetros predefinidos. Su diseño permite procesar grandes volúmenes de datos con una eficiencia computacional sobresaliente. Esta característica lo hace ideal para aplicaciones que manejan información compleja, como la biología, la medicina, la astronomía, las finanzas o la psicología, entre otras.

Esta capacidad del algoritmo para aprender sin supervisión humana y para descubrir patrones ocultos sin necesidad de datos etiquetados tiene implicaciones significativas para varios campos. En el ámbito de la medicina, por ejemplo, este algoritmo podría mejorar la detección temprana de enfermedades al analizar grandes volúmenes de datos médicos y reconocer patrones que podrían pasar desapercibidos por los humanos.

En cuanto a temas de finanzas, podría optimizar los sistemas de detección de fraudes al identificar comportamientos atípicos en transacciones sin la necesidad de categorizarlas previamente.

En el sector de la astronomía, este modelo tiene el potencial de analizar datos de telescopios y otras fuentes astronómicas para descubrir nuevas estructuras o patrones en el universo. Mientras que en biología, podría ayudar en el análisis de datos genómicos, revelando nuevos descubrimientos relacionados con la evolución y la genética.

Además, en áreas como la robótica y los sistemas autónomos, este algoritmo podría facilitar la toma de decisiones autónoma, optimizando el movimiento y control de robots que interactúan con el entorno sin necesidad de intervención humana constante.