Con la implementación de la inteligencia artificial en la vida diaria, entender cómo funcionan las redes neuronales y otros sistemas complejos, como el cerebro humano, se ha vuelto una prioridad para la ciencia. Explicar cómo surgen el orden y el comportamiento de estos sistemas a partir de la interacción de millones de elementos es indispensable para el desarrollo de nuevas tecnologías.
A partir de este interés por comprender el manejo de sistemas complejos, el día 21 de mayo, el Dr. Pablo Groisman presentó, en el Coloquio IIMAS, su plática “Sincronización y no-sincronización en grafos geométricos aleatorios”, enfocada en el estudio matemático de sistemas formados por un gran número de elementos conectados entre sí.
Durante la charla, el investigador explicó que muchos sistemas, como las redes neuronales utilizadas en inteligencia artificial, funcionan mediante la búsqueda de estados estables donde puedan operar de manera más eficiente. Para entender este comportamiento, los científicos utilizan la idea de un “paisaje de energía” como una forma de visualizar todas las posibles situaciones o estados que puede tener un sistema.
La investigación del Dr. Groisman recurre al modelo de Kuramoto como una herramienta matemática utilizada para estudiar cómo pueden sincronizarse entre sí distintos elementos con ritmos propios. Este tipo de sincronización puede observarse en sistemas como redes eléctricas, grupos de luciérnagas que sincronizan sus destellos o la “ola mexicana” que hacen los aficionados en un estadio.
Otro de los temas centrales del coloquio fue el estudio de los llamados mínimos locales, puntos donde un sistema puede quedar “atrapado” aunque no sean la mejor solución posible. El Dr. Groisman señaló que comprender cuántos de estos mínimos existen y cómo funcionan es importante para mejorar tecnologías de aprendizaje automático y entender mejor el comportamiento de sistemas complejos.
La investigación del Dr. Pablo Groisman busca responder preguntas que actualmente tienen relevancia en campos como la inteligencia artificial, la física y el estudio de redes complejas. Uno de los grandes desafíos de la ciencia actual es comprender cómo es que los sistemas formados por miles o millones de elementos logran organizarse y alcanzar estados estables.