Las nuevas becas Encode en Cambridge impulsan la investigación en inteligencia artificial, abordando desafíos científicos y promoviendo descubrimientos innovadores en diversas disciplinas.
Los científicos de Cambridge están aprovechando la tecnología de la inteligencia artificial para impulsar investigaciones en diversas áreas, desde una mejor comprensión de la inteligencia humana hasta la descripción de flujos turbulentos y la liberación de sistemas informáticos de la nube. Esto se debe a nuevas becas que buscan fomentar descubrimientos innovadores.
Las Becas Encode: AI for Science integran a los mejores talentos en inteligencia artificial en los laboratorios más destacados del Reino Unido, con el objetivo de enfrentar desafíos científicos y acelerar el desarrollo de soluciones prácticas. En esta primera cohorte, tres becas se están llevando a cabo en Cambridge.
El becario Encode, Jonathan Carter, está utilizando una tecnología originalmente desarrollada para la investigación astrofísica con el fin de descifrar cómo los humanos comprenden la física. Por ejemplo, su trabajo investiga cómo el cerebro humano realiza cálculos intuitivos sobre fenómenos físicos, como predecir dónde aterrizará una pelota lanzada. Junto a Hiranya Peiris, quien ocupa la Cátedra de Astrofísica en Cambridge desde 1909, su enfoque utiliza codificadores variacionales interpretables, una red neuronal especializada capaz de encontrar representaciones compactas y significativas en datos complejos. Esta investigación interdisciplinaria podría no solo avanzar nuestra comprensión sobre la inteligencia humana, sino también mejorar nuestra capacidad para construir sistemas de IA que aprendan y generalicen como lo hacen los seres humanos.
Por otro lado, Shruti Mishra, otra becaria Encode, está desarrollando un sistema de IA que puede descubrir ecuaciones claras y comprensibles que describen el comportamiento de flujos turbulentos a diferentes escalas. Este ha sido un desafío persistente en física que impacta áreas tan variadas como la predicción meteorológica y el diseño aeroespacial. Bajo la guía de Miles Cranmer, profesor asistente de Ciencia Intensiva en Datos en Cambridge, Shruti combina aprendizaje automático con matemáticas simbólicas para generar automáticamente ecuaciones que los científicos pueden interpretar y confiar, evitando así las “predicciones opacas” donde el proceso decisional es difícil de comprender. Su trabajo tiene el potencial de permitir predicciones climáticas más precisas y mejorar diseños industriales.
Finalmente, la becaria Encode Martyna Stachaczyk colabora con Rika Antonova, profesora asociada en Cambridge, para diseñar una arquitectura de control inspirada biológicamente que permita una inteligencia local y en tiempo real. Esta investigación podría liberar a los sistemas inteligentes de depender completamente de la nube —un entorno que puede ser inseguro e inaccesible cuando hay conectividad limitada— facilitando así una autonomía robusta y adaptativa para prótesis, robots y plataformas ambientales incluso en contextos con recursos limitados o desconectados.
El programa de Becas AI for Science Encode es gestionado por Pillar VC, con financiamiento del Advanced Research + Invention Agency (ARIA) y la Unidad Soberana de IA del Gobierno del Reino Unido.