La vida desde la perspectiva termodinámica: Desentrañar la asimetría temporal
En termodinámica, la vida se percibe como un sistema que desafía perpetuamente el equilibrio, oponiéndose con firmeza a la implacable marcha hacia el caos. Este desafío encarna la esencia de la irreversibilidad, estableciendo una conexión indeleble entre la vida y la “flecha del tiempo”, un concepto introducido por el físico inglés Arthur Eddington en 1927.
Descifrando la asimetría temporal
El trabajo pionero de un equipo internacional, formado por investigadores de la Universidad de Kioto, la Universidad de Hokkaido y el Centro Vasco de Matemáticas Aplicadas, ha culminado en un importante avance sobre la asimetría temporal.
Estos conocimientos prometen mejorar nuestra comprensión de los intrincados comportamientos de los sistemas biológicos, el aprendizaje automático y las herramientas de IA.
Una solución a la producción de entropía
Según Miguel Aguilera, coautor del estudio y miembro del Centro Vasco de Matemática Aplicada: “El estudio ofrece, por primera vez, una solución matemática exacta de la asimetría temporal -también conocida como producción de entropía- de las redes de Ising desordenadas en desequilibrio”.
La complejidad de las redes de Ising
Estos investigadores se centraron en el modelo Ising, prototipo de las redes complejas a gran escala. Es una herramienta valiosa para investigar las neuronas conectadas de forma recurrente.
Si las conexiones entre neuronas son simétricas en equilibrio, el modelo de Ising manifiesta complejos estados desordenados conocidos como spin glasses. Cabe destacar que la solución matemática de este estado de equilibrio le valió a Giorgio Parisi el prestigioso Premio Nobel de Física de 2021.
Sumergiéndose en la irreversibilidad temporal
Contrariamente al equilibrio dinámico de los sistemas vivos, los cristales de espín del modelo de Ising siguen una dinámica reversible. Estos investigadores empezaron a comprender la dinámica de Ising irreversible en el tiempo desencadenada por las conexiones asimétricas entre neuronas.
Un gran avance para las redes neuronales artificiales
Los resultados exactos de esta investigación sirven ahora de referencia para desarrollar métodos aproximados de aprendizaje de redes neuronales artificiales. Este avance puede revolucionar potencialmente el campo del aprendizaje automático y sus diversas fases.
Hideaki Shimazaki, de la Escuela Superior de Informática de la Universidad de Kioto, subraya la importancia de sus hallazgos: “El modelo de Ising sustenta los recientes avances en el aprendizaje profundo y las redes neuronales artificiales generativas. Por eso, entender su comportamiento ofrece perspectivas críticas sobre la inteligencia biológica y artificial.”
La colaboración da un salto adelante
Sobre esta colaboración, Miguel Aguilera comenta: “Nuestros hallazgos son el resultado de una apasionante colaboración en la que han intervenido la física, la neurociencia y la modelización matemática. El enfoque multidisciplinar ha abierto la puerta a formas novedosas de entender la organización de redes complejas a gran escala y quizá descifrar la flecha termodinámica del tiempo.”
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