Un equipo de investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) ha presentado un método de aprendizaje automático adaptado a la gestión de simetrías, con comprobaciones de eficiencia tanto en el uso de datos como en el procesamiento computacional. Este enfoque introduce nuevas perspectivas para la creación de modelos de aprendizaje automático diseñados específicamente para captar simetrías, una propiedad común en numerosas ramas científicas y técnicas.
Un modelo capaz de reconocer simetrías logrará identificar un objeto, sin importar su disposición espacial. La carencia de mecanismos para gestionar la simetría puede traducirse en modelos menos fiables y más vulnerables a errores al analizar datos novedosos con patrones simétricos. En cambio, los modelos adaptados a la simetría suelen necesitar menos información para entrenarse y procesan los datos con mayor rapidez.
Uno de los desafíos principales en el diseño de estos sistemas es precisamente el entrenamiento eficiente cuando se enfrenta a datos simétricos. Un método habitual ha sido el aumento de datos, que se generan por múltiples variantes de los puntos de datos originales para que el modelo pueda generalizar sus capacidades a nuevos ejemplos. Sin embargo, este proceso puede aumentar considerablemente los requerimientos computacionales.
Redes neuronales de grafos para un entrenamiento más preciso
Otra estrategia consiste en la incorporación explícita de las simetrías en la arquitectura del sistema. Un ejemplo reconocido es el de las redes neuronales de grafos (GNN, por sus siglas en inglés), diseñadas para manejar datos simétricos gracias a su estructura interna. Comprender qué aprenden estas redes fue uno de los objetivos del estudio. Los autores analizaron la compleja relación entre el volumen de datos necesarios y el coste computacional, un aspecto crucial porque los métodos que requieren menos ejemplos pueden, a cambio, demandar más recursos de procesamiento. La búsqueda de este equilibrio llevó a los investigadores hacia nuevos enfoques teóricos y algorítmicos.
Tomando como punto de partida ideas del álgebra para simplificar el tratamiento de los datos simétricos, el equipo reformuló el problema desde la perspectiva geométrica, lo que facilitó la identificación de patrones de simetría. Finalmente, integraron ambas disciplinas en un modelo de optimización resoluble de manera eficiente, sentando las bases de su nuevo algoritmo.
Este avance significa que el entrenamiento puede realizarse con una cantidad menor de muestras, en comparación con los métodos convencionales, manteniendo o incrementando la precisión y adaptabilidad de los modelos. Además, el desarrollo permite una aproximación novedosa al diseño de arquitecturas para redes neuronales que consideren las simetrías intrínsecas de los datos.
Los resultados del MIT abren nuevas rutas para explorar y analizar el comportamiento interno tanto de las arquitecturas actuales como de otras alternativas inspiradas en el tratamiento algorítmico eficiente de la simetría.