NSF anuncia el instituto dirigido por el MIT para la inteligencia artificial y las interacciones fundamentales

IAIFI promoverá el conocimiento de la física, desde los bloques de construcción más pequeños de la naturaleza hasta las estructuras más grandes del universo, y galvanizará la innovación en investigación de IA.

La Fundación Nacional de Ciencias de EE. UU. (NSF) anunció la semana pasada una inversión de más de $ 100 millones para establecer cinco institutos de inteligencia artificial (IA), cada uno de los cuales recibirá aproximadamente $ 20 millones durante cinco años. Uno de ellos, el NSF AI Institute for Artificial Intelligence and Fundamental Interactions (IAIFI), estará dirigido por MITLaboratorio de Ciencias Nucleares (LNS) y convertirse en el hogar intelectual de más de 25 investigadores senior de física e inteligencia artificial en el MIT y las universidades de Harvard, Northeastern y Tufts.

Al fusionar la investigación en física y la IA, la IAIFI busca abordar algunos de los problemas más desafiantes de la física, incluidos los cálculos de precisión de la estructura de la materia, la detección de ondas gravitacionales de la fusión de agujeros negros y la extracción de nuevas leyes físicas a partir de datos ruidosos. .

“El objetivo de IAIFI es desarrollar la próxima generación de tecnologías de IA, basada en la idea transformadora de que la inteligencia artificial puede incorporar directamente la inteligencia física”, dice Jesse Thaler, profesor asociado de física en el MIT, investigador de LNS y director de IAIFI. “Al fusionar la revolución del ‘aprendizaje profundo’ con las estrategias probadas de ‘pensamiento profundo’ en física, nuestro objetivo es obtener una comprensión más profunda de nuestro universo y de los principios subyacentes a la inteligencia”.

Los investigadores de IAIFI dicen que su enfoque permitirá hacer descubrimientos de física innovadores y promover la IA de manera más general, a través del desarrollo de enfoques novedosos de IA que incorporan los primeros principios de la física fundamental.

“Invocar el principio simple de simetría traslacional, que en la naturaleza da lugar a la conservación del impulso, condujo a mejoras dramáticas en el reconocimiento de imágenes”, dice Mike Williams, profesor asociado de física en el MIT, investigador de LNS y subdirector de IAIFI. “Creemos que la incorporación de principios de física más complejos revolucionará la forma en que se utiliza la IA para estudiar interacciones fundamentales y, al mismo tiempo, avanzará en los fundamentos de la IA”.

Además, un elemento central de la misión de IAIFI es transferir sus tecnologías a la comunidad de IA más amplia.

“Reconociendo el papel fundamental de la IA, NSF está invirtiendo en centros de investigación y educación colaborativos, como el NSF IAIFI anclado en el MIT, que reunirá a la academia, la industria y el gobierno para descubrir descubrimientos profundos y desarrollar nuevas capacidades”, dice el Director de NSF Sethuraman Panchanathan. “Así como las inversiones anteriores de NSF permitieron los avances que han dado lugar a la revolución de la IA actual, los premios que se anuncian hoy impulsarán el descubrimiento y la innovación que sostendrán el liderazgo y la competitividad estadounidenses en IA durante las próximas décadas”.

Investigación en IA e interacciones fundamentales

Las interacciones fundamentales se describen mediante dos pilares de la física moderna: a distancias cortas mediante el modelo estándar de física de partículas y a largas distancias mediante el modelo Lambda Cold Dark Matter de Big Bang cosmología. Ambos modelos se basan en primeros principios físicos, como la causalidad y las simetrías espacio-temporales. Una gran cantidad de evidencia experimental apoya estas teorías, pero también expone donde son incompletas, lo más urgente es que el Modelo Estándar no explica la naturaleza de la materia oscura, que juega un papel esencial en la cosmología.

La IA tiene el potencial de ayudar a responder estas preguntas y otras en física.

Para muchos problemas de física, se conocen las ecuaciones que gobiernan las leyes físicas fundamentales. Sin embargo, realizar cálculos clave dentro de estos marcos, como es esencial para poner a prueba nuestra comprensión del universo y guiar el descubrimiento de la física, puede ser computacionalmente exigente o incluso intratable. Los investigadores de IAIFI están desarrollando IA para tales estudios de teoría de primeros principios, que naturalmente requieren enfoques de IA que codifiquen rigurosamente el conocimiento de la física.

“Mi grupo está desarrollando nuevos algoritmos demostrablemente exactos para la física nuclear teórica”, dice Phiala Shanahan, profesora asistente de física e investigadora de LNS en el MIT. “Nuestro enfoque de primeros principios resulta tener aplicaciones en otras áreas de la ciencia e incluso en robótica, lo que lleva a colaboraciones interesantes con socios de la industria”.

La incorporación de los principios de la física en la IA también podría tener un gran impacto en muchas aplicaciones experimentales, como el diseño de métodos de IA que sean más fácilmente verificables. Los investigadores de IAIFI están trabajando para mejorar el potencial científico de varias instalaciones, incluido el Gran Colisionador de Hadrones (LHC) y el Observatorio de Ondas Gravitacionales con Interferómetro Láser (LIGO).

“Los detectores de ondas gravitacionales se encuentran entre los instrumentos más sensibles de la Tierra, pero los sistemas computacionales utilizados para operarlos se basan principalmente en tecnología del siglo anterior”, dice Lisa Barsotti, investigadora científica principal del Instituto Kavli de Astrofísica e Investigación Espacial del MIT. “Solo hemos comenzado a arañar la superficie de lo que se puede hacer con la IA; lo suficiente para ver que la IAIFI cambiará las reglas del juego “.

Las características únicas de estas aplicaciones físicas también ofrecen atractivas oportunidades de investigación en IA de manera más amplia. Por ejemplo, las arquitecturas basadas en la física y el desarrollo de hardware podrían conducir a avances en la velocidad de los algoritmos de IA, y el trabajo en física estadística está proporcionando una base teórica para comprender la dinámica de la IA.

“La física ha inspirado muchas ideas probadas en el aprendizaje automático: maximizar la entropía, las máquinas de Boltzmann y la inferencia variacional, por nombrar algunas”, dice Pulkit Agrawal, profesor asistente de ingeniería eléctrica y ciencias de la computación en el MIT e investigador en Computación Laboratorio de Ciencia e Inteligencia Artificial (CSAIL). “Creemos que la estrecha interacción entre los investigadores de la física y la IA será el catalizador que conducirá a la próxima generación de algoritmos de aprendizaje automático”.

Cultivar el talento inicial

Las tecnologías de IA están avanzando rápidamente, por lo que es importante y desafiante capacitar a investigadores jóvenes en la intersección de la física y la IA. La IAIFI tiene como objetivo reclutar y capacitar a un grupo diverso y talentoso de investigadores de carrera temprana, incluso a nivel postdoctoral a través de su Programa de Becas IAIFI.

“Al ofrecerles a nuestros becarios su elección de problemas de investigación y la oportunidad de enfocarse en desafíos de vanguardia en física e inteligencia artificial, prepararemos a muchos jóvenes científicos talentosos para convertirse en futuros líderes tanto en la academia como en la industria”, dice Marin, profesor de física del MIT. Soljacic del Laboratorio de Investigación en Electrónica (RLE).

Los investigadores de IAIFI esperan que estos becarios provoquen colaboraciones interdisciplinarias y de múltiples investigadores, generen nuevas ideas y enfoques, traduzcan los desafíos de la física más allá de sus dominios nativos y ayuden a desarrollar un lenguaje común en todas las disciplinas. Las solicitudes para los becarios inaugurales de la IAIFI deben presentarse a mediados de octubre.

Otro esfuerzo relacionado encabezado por Thaler, Williams y Alexander Rakhlin, profesor asociado de ciencias cognitivas y cerebrales en el MIT e investigador del Instituto de Datos, Sistemas y Sociedad (IDSS), es el desarrollo de un nuevo programa de doctorado interdisciplinario en física. , estadística y ciencia de datos, un esfuerzo de colaboración entre el Departamento de Física y el Centro de Estadística y Ciencia de Datos.

“Las estadísticas y la ciencia de datos se encuentran entre los pilares fundamentales de la IA. La física que se une al programa de doctorado interdisciplinario traerá nuevas ideas y áreas de exploración, al tiempo que fomentará una nueva generación de líderes en la intersección de la física, la estadística y la inteligencia artificial ”, dice Rakhlin.

Educación, divulgación y asociaciones

La IAIFI tiene como objetivo cultivar la “inteligencia humana” mediante la promoción de la educación y la divulgación. Por ejemplo, los miembros de IAIFI contribuirán a establecer un programa de grado MicroMasters en el MIT para estudiantes de orígenes no tradicionales.

“Aumentaremos el número de estudiantes tanto en física como en IA de grupos subrepresentados al proporcionar becas para el programa MicroMasters”, dice Isaac Chuang, profesor de física e ingeniería eléctrica, decano asociado senior de aprendizaje digital e investigador de RLE en el MIT. “También planeamos trabajar con estudiantes de pregrado del Programa de Investigación de Verano del MIT, para presentarles las herramientas de la investigación en física e inteligencia artificial a las que podrían no tener acceso en sus instituciones de origen”.

La IAIFI planea expandir su impacto a través de numerosos esfuerzos de divulgación, incluido un programa K-12 en el que los estudiantes reciben datos del LHC y LIGO y se les asigna la tarea de redescubrir el bosón de Higgs y ondas gravitacionales.

“Después de confirmar estos premios Nobel recientes, podemos pedir a los estudiantes que encuentren pequeñas señales artificiales incrustadas en los datos utilizando inteligencia artificial y principios de física fundamental”, dice el profesor asistente de física Phil Harris, investigador de LNS en el MIT. “Con proyectos como este, esperamos difundir el conocimiento y el entusiasmo por la física, la IA y su intersección”.

Además, la IAIFI colaborará con la industria y el gobierno para avanzar en las fronteras de la IA y la física, así como de los sectores sociales que se beneficiarán de la innovación de la IA. Los miembros de IAIFI ya tienen muchas colaboraciones activas con socios de la industria, incluidos DeepMind, Microsoft Research y Amazon.

“Abordaremos dos de los mayores misterios de la ciencia: cómo funciona nuestro universo y cómo funciona la inteligencia”, dice el profesor de física del MIT Max Tegmark, investigador del Instituto Kavli del MIT. “Nuestra estrategia clave es vincularlos, utilizando la física para mejorar la IA y la IA para mejorar la física. Estamos encantados de que la NSF esté invirtiendo la financiación inicial vital necesaria para lanzar este emocionante esfuerzo “.

Construyendo nuevas conexiones en el MIT y más allá

Aprovechando la cultura de colaboración del MIT, la IAIFI tiene como objetivo generar nuevas conexiones y fortalecer las existentes en todo el MIT y más allá.

De los 27 investigadores principales actuales de la IAIFI, 16 están en el MIT y son miembros del LNS, RLE, MIT Kavli Institute, CSAIL e IDSS. Además, los investigadores de IAIFI son miembros de esfuerzos relacionados apoyados por la NSF en el MIT, como el Centro de Cerebros, Mentes y Máquinas dentro del Instituto McGovern de Investigación del Cerebro y el Centro MIT-Harvard de Átomos Ultrafríos.

“Esperamos muchas sinergias creativas a medida que unimos la física y la informática para estudiar la IA”, dice Bill Freeman, profesor de Ingeniería Eléctrica e Informática Thomas y Gerd Perkins e investigador de CSAIL. “Estoy emocionado de trabajar con mis colegas de física en temas que unen estos campos”.

En términos más generales, la IAIFI tiene como objetivo hacer de Cambridge, Massachusetts y el área circundante de Boston un centro de esfuerzos de colaboración para avanzar tanto en la física como en la inteligencia artificial.

“Como enseñamos en 8.01 y 8.02, parte de lo que hace que la física sea tan poderosa es que proporciona un lenguaje universal que se puede aplicar a una amplia gama de problemas científicos”, dice Thaler. “A través de IAIFI, crearemos un lenguaje común que trasciende las fronteras intelectuales entre la física y la IA para facilitar descubrimientos innovadores”.