CODIFICANDO EL MUNDO FÍSICO: LA IA FÍSICA

El mundo puede ser caótico pero no es aleatorio.

Hay causa y efecto, acción y reacción.

Desde las leyes de la física hasta cómo interactúan las personas, los animales o las plantas con su entorno, existen patrones y comportamientos ocultos a nuestro alrededor, a la percepción humana directa. En ocasiones son demasiado rápidos, cambiantes, complejos o simplemente están fuera del alcance de nuestros sentidos biológicos. Por ejemplo, no podemos ver ni oír la temperatura de los objetos ni la composición química de los gases y otras sustancias.

Sin embargo, los mayores problemas del mundo y de las personas son físicos, no digitales. Por tanto, ¿por qué no utilizar el poder de la IA para resolver los problemas del mundo real.

Ahora imaginar un mundo donde la tecnología pudiera ayudarnos a dar sentido a los patrones que se nos ocultan a los humanos, comprender las causas profundas de algunos hechos o problemas y, en este último caso, poder identificar las soluciones.

Una nueva forma de inteligencia artificial (IA) que nos acerque un poco más a la realidad. Que comprenda el mundo físico, en lugar de comprender el mundo digital analizando texto e imágenes como hacen la mayoría de los modelos de IA generativa y lingüísticos (LLM) más comunes en la actualidad.

Una IA que fusione datos de sensores en tiempo real con el lenguaje natural, para que le podamos plantear preguntas abiertas sobre el mundo que nos rodea y poder tomar las medidas o respuestas informadas para mejorarlo. 

Una IA que permita la percepción, la comprensión y el razonamiento en tiempo real sobre el mundo físico, que capture las estructuras y los complejos patrones fundamentales y ocultos, a la percepción humana normal, del comportamiento físico.

Varias tecnologías críticas están convergiendo para hacer esto posible:

    - Adopción de sensores, no IoT (internet de las cosas) con dispositivos de aprendizaje automático con capacidad de aprender habilidades individuales para soluciones a medida, NO, no únicamente cámaras y micrófonos, algo más, cualquier tipo de sensores (sensores químicos y ambientales, radares, LIDAR, sensores de temperatura e inerciales, infrarrojos, sensores de presión, etc.)

    - Computación en la nube a gran escala, manejando grandes modelos de IA con millones de datos procedentes de redes de sensores.

    - Pasar del aprendizaje automático a la inteligencia artificial, grandes modelos capaces de comprender tareas que no han visto antes y aprender cosas nuevas a partir de una pequeña cantidad de ejemplos.

El objetivo final es pasar de la resolución de problemas puntuales, personalizados, muy costosos y de mala escalabilidad, a la era de la IA física, con proliferación de soluciones fácilmente adaptables y escalables a diferentes casos de uso. Donde la IA potencie y acelere las capacidades humanas, en lugar de reemplazarlas.

Soluciones sencillas, que pasen desapercibidas e integradas en nuestra vida cotidiana, al servicio de las personas.

Codificar el mundo físico, comprenderlo y, en los casos necesarios, mejorarlo

Los LLM obtienen sus datos del texto volcado en internet por los humanos en las últimas décadas, pero ese es su límite, el alcance de su conocimiento, pero la web captura solo una pequeña muestra de la verdadera naturaleza del mundo físico.

Desarrollar un modelo de IA entrenado únicamente con una interpretación humana del mundo físico, presenta una comprensión inherentemente limitada y sesgada. 

Pero para comprender los comportamientos en el mundo real, el nuevo modelo de IA (IA física) debe ser capaz de interpretar mucho más que los simples datos intuitivos que captan los humanos, como son los textos y las imágenes. Debe capturar propiedades espaciales, temporales y materiales del mundo.

Pero......

¿Qué pasaría si los modelos de IA también pudieran aprender la estructura fundamental de los comportamientos físicos, los cambios en el mundo físico que nos rodea en el espacio y el tiempo?

¿Y si la IA fuera capaz de ayudarnos a comprender el comportamiento de sistemas, objetos, personas, animales o plantas?

Una IA capaz de percibir, comprender y razonar sobre el mundo de una manera que hasta ahora no era posible. Donde la información se codifique, se fusione, procese en una única representación, sin los sesgos ni limitaciones perceptivas humanas, e interprete y razone con/sobre el mundo físico.

Será necesario desarrollar un modelo de procesamiento único que canalice, fusione e interprete los datos de múltiples modalidades de detección, una "piedra Rosetta" del mundo físico, donde la clave es el espacio de inserción, que debe ser universal y permita la fusión de la información procedente de diversas fuentes del mundo real combinándola con el conocimiento humano capturado a través del lenguaje.

Esto es posible representando y descomponiendo los datos en vectores, que representen matemáticamente los componentes de los datos, al igual que hacen los modelos LLM con el lenguaje, calculando su significado mediante operaciones matemáticas.

El poder captar datos de sensores en un espacio único, permitirá usar sensores conocidos para interpretar los que no conocemos, por ejemplo, podemos correlacionar grabaciones de audio con sensores de vibración en tiempo real para diagnosticar el estado de un motor, utilizando sonidos y vibraciones para predecir fallos antes de que ocurran.

La posibilidad de obtener información en tiempo real y comparar con datos históricos, permitirá comprender y actuar sobre la dinámica del entorno a medida que se desarrolla. Tenemos información inmediata, precisa y relevante para los usuarios que pueden detectar anomalías, predecir posibles fallos y programar el mantenimiento de maquinaría simplemente haciendo preguntas sobre el estado de salud de componentes específicos y solicitando recomendaciones de mantenimiento o procedimientos de reparación. Es decir, un análisis predictivo que permita optimizar el mantenimiento y las reparaciones, garantizando una interrupción mínima de los sistemas.

Con la IA física un coche inteligente puede anticiparse a las intenciones del conductor y adaptarse dinámicamente a sus necesidades, reduciendo distracciones y mejorando la seguridad. Puede hacer que una ciudad entera sepa de inundaciones, de nevadas o de terremotos inminentes y que se adapte tomando las precauciones necesarias. 

Cualquier objeto y sistema del mundo físico se puede mejorar usando los datos de sensores, creando modelos físicos mediante IA y utilizando el lenguaje natural para ayudar a las personas a comprender mejor el entorno que los rodea y poder interactuar con ellos.

La IA física podrá desentrañar los patrones de comportamiento ocultos en el mundo a los sentidos de los humanos, revelando perspectivas que antes nos eran invisibles.

 

César J. Pollo - 2025 ©