Contribución especial de @SaraTortorella
¿Por qué somos capaces de distinguir perfectamente, con una sola mirada, un hombre de una mujer, pero no un cangrejo macho de uno hembra? Y, sin embargo ¡los cangrejos se reconocen perfectamente entre ellos! La respuesta más natural quizás sería “porque a nadie le importa”, y no estaría para nada equivocada.
Lo que quiero decir es que, en efecto, nuestro cerebro tiene unas reglas internas, desarrolladas durante millones de años de evolución, para aprender a tomar decisiones inherentes a su supervivencia, dejando a un lado todo aquello que no le interesa. En el transcurso de una vida, podemos ciertamente especializarnos también en otros sectores (por ejemplo, en reconocer un cangrejo macho de uno hembra, o una Drosophilia melanogaster macho de una hembra), pero el límite de no poder hacerlo para cualquier cosa sigue siendo el mismo. Este límite puede ser superado por uno de los hijos de la misma inteligencia humana: el ordenador y, de hecho, a través del lenguaje universal de las matemáticas, podemos enseñar a un ordenador las mismas técnicas de aprendizaje que nuestro cerebro usa, y que toman el nombre de REDES NEURONALES.
Lo que sucede en nuestro cerebro es que, normalmente recibimos centenares de estímulos del exterior que son comprimidos en unos pocos fragmentos de información. Por ejemplo, cuando miramos un objeto (un coche, por ejemplo), sin darnos cuenta, el cerebro lo descompone en las pocas figuras geométricas que lo forman (rueda, ventanillas, carrocería), analiza número y tipo, y como producto nos da una definición del mismo (¡“Lo que tengo ante mí es un coche!”).
De la misma manera, dándole a un ordenador una descripción numérica del objeto, conseguimos que identifique sólo unos pocos «componentes principales» a recordar y que los conecte con la definición del objeto mismo: de la misma manera que sucede en nuestro cerebro, lo entrenamos para que lo reconozca.
La ventaja de usar un ordenador para hacer la tarea que podría hacer un cerebro (¡pero tardando muchos más años!) es que de este modo el algoritmo de reconocimiento puede ser aplicado con éxito a los sectores más diversos. Podremos por ejemplo preguntarle a nuestro ordenador: “¿Estas y esas moléculas son iguales?” O “¿Cuál de estos fármacos causa toxicidad en el organismo humano?” Pero también, “¿Cuál de estos materiales me dará un panel solar más eficiente?”. Os aseguro que ni siquiera el químico más experimentado sería capaz de responder a esa pregunta mirando solamente las moléculas.
Por lo tanto, ha llegado el momento de destruir un mito: hay químicos que no trabajan en laboratorios apestosos, que no tienen el pelo alborotado y que no hacen explotar frascos con contenidos humeantes. Existe un sector de la química en el que para hacer investigaciones no hacen falta guantes o bata, sino que hace uso de los algoritmos de REDES NEURONALES y de ordenadores.
Este sector es la Quimiometría, o sea la ciencia de resolver problemas y extraer información utilizando técnicas informáticas y estadísticas de minería de datos.
Los quimiometras, por ejemplo, coleccionan datos experimentales sobre las moléculas y sus propiedades, buscando después “enseñar” al ordenador a reconocer la relación que se establece entre la estructura molecular y la propiedad investigada y, una vez establecida una única relación, utilizarla para predecir las propiedades de nuevas moléculas de las que conocemos únicamente la estructura, pero que aún no hemos sintetizado o ensayado (¡ahorrando mucho tiempo y dinero!). ¡Pero atención! Encontrar una correlación entre datos es fácil, verificar que esta sea sólida y fiable lo es un poco menos. Por ejemplo, mirad estas extrañas correlaciones:
Ahora, a menos que alguien no proponga como explicación que las películas de Nicholas Cage son tan malas que es plausible que después uno que no sabe nadar tenga ganas de tirarse a una piscina; ¡o que todos los doctorados en ingeniería civil, una vez doctorados, coman solo mozzarella! estas correlaciones son casuales, precisas sí, pero únicamente fruto del azar.
Esto es lo que un quimiometra debe verificar: no solo encontrar una correlación estructura-propiedad, sino que con la ayuda de otros científicos debe proponer explicaciones plausibles para la relación encontrada (como acostumbramos a decir “correlation is not causation”). Por lo tanto, también el de “los químicos en el ordenador” es un trabajo difícil: como un niño inocente y con todo el amor y la paciencia de la que puede ser capaz un padre, un ordenador debe ser educado y guiado en el aprendizaje a través de reglas y ejemplos.
A propósito de niños, ¿sabéis que? Finalmente, la ciencia ha demostrado que efectivamente a los niños los trae la cigüeña
de una investigación llevada a cabo en Alemania se ha visto que el descenso del número de nidos de cigüeña correlaciona perfectamente con un descenso de la natalidad.
¡Misterio resuelto! O quizás no….
Pantomaka 