Mientras muchos aún nos maravillamos con herramientas como ChatGPT o Midjourney, la carrera científica por crear herramientas basadas en la inteligencia artificial (IA) continúa avanzando. La última de las herramientas anunciadas está destinada al analizar algo muy particular: la arena.
SandAI. Un equipo de investigadores de la Universidad de Stanford ha presentado recientemente una nueva herramienta de inteligencia artificial: SandAI, una red neural destinada al estudio de la arena. Esta herramienta tiene el objetivo de ayudar a investigadores a saber cómo fueron depositados los granos de arena en un entorno.
Esta herramienta, explican sus desarrolladores, facilita a geólogos y arqueólogos el análisis de estratos en los que se carece de otras “pistas”, como por ejemplo fósiles. Incluso, señalan, podría ser utilizada en investigaciones forenses vinculadas con la minería ilegal de arena.
“Trabajar en depósitos sedimentarios que no han sido alterados o deformados da la sensación de ser lo más parecido a estar en una máquina del tiempo: estás viendo exactamente qué estaba en la superficie de la Tierra, incluso cientos de millones de años atrás. SandAI suma otra capa de detalle a la información que podemos extraer de ellos,” explicaba en una nota re prensa Michael Hasson miembro del equipo.
“Firmas”. SandAI es una herramienta dedicada al estudio de microtexturas, es decir al análisis de texturas microscópicas, en este caso la de la superficie de los granos de arena. A través de la textura de los granos de arena, esta técnica busca inferir su historia.
Por ejemplo, permite averiguar qué mecanismos de transporte a través de las “firmas” que cada uno de estas formas en las que la arena puede desplazarse dejan en la superficie de los granos de arena. También es posible saber qué granos de arena recorrieron más distancia antes de depositarse en una superficie.
El análisis de microtexturas es ampliamente aceptado en este contexto. Sin embargo el análisis “manual” presenta algunos problemas, como la cantidad de tiempo que requiere o la existencia de cierto grado de subjetividad. El equipo responsable del desarrollo de SandAI destaca que la nueva herramienta permite hacer estos análisis de una forma “más cuantitativa, objetiva y potencialmente útil en una amplia variedad de aplicaciones”.
Entrenando SandAI. Como toda herramienta en su género, SandAI tuvo que ser entrenada por sus desarrolladores. El equipo contó con la colaboración de numerosos investigadores que aportaron imágenes de granos de arena extraídos en diversos contextos. El objetivo, señala el equipo, era tener una base de datos representativa de los principales ambientes terrestres como los fluviales, eólicos, glaciales y costeros.
La base de datos también abarcaba diversos periodos geológicos. Según los creadores de la herramienta. En sus ensayos, SandAI lograba una alta precisión con muestras de hasta 200 millones de años de antigüedad, es decir, arena conservada desde comienzos del periodo jurásico. En fases posteriores, la herramienta fue capaz de identificar la procedencia de granos más antiguos, de hasta 600 millones de años de antigüedad.
La red neural alcanzó una precisión predictiva del 90% durante su desarrollo según sus creadores. Los responsables de desarrollar la herramienta dieron cuenta del proceso en un artículo para la revista Proceedings of the National Academy of Sciences.
Herramienta online. La herramienta está disponible a través de la plataforma GitHub para su utilización por investigadores de todo el mundo. El trabajo, eso sí, continúa. El equipo explica que siguen desarrollando la herramienta a partir de las aportaciones de sus usuarios.
“El hecho de que ahora podamos ofrecer conclusiones detalladas sobre depósitos geológicos que resultaban imposibles de desentrañar me parece impresionante,” concluía Michael Hasson, coautor del trabajo. “Estamos deseando ver qué más puede hacer SandAI.”
imagen | Mathieu Lapôtre / Michael Hasson
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La noticia Alguien ha creado una IA con la que estudiar al detalle los granos de arena. Y es por un buen motivo fue publicada originalmente en Xataka por Pablo Martínez-Juarez .
☞ El artículo completo original de Pablo Martínez-Juarez lo puedes ver aquí
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