En el campo del aprendizaje automático, el procesamiento de datos simétricos siempre ha sido un desafío, ya que los modelos tradicionales pueden no identificar con precisión un mismo objeto después de una rotación o transformación. Una nueva investigación del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) propone un enfoque innovador para el procesamiento de datos simétricos en el aprendizaje automático. Este estudio presenta un método de aprendizaje automático que ha demostrado ser eficaz tanto en términos de carga computacional como de cantidad de datos requeridos, garantizando por primera vez la precisión del modelo al manejar datos simétricos.
Los datos simétricos están ampliamente presentes en las ciencias naturales y la física, como en estructuras moleculares o cambios en la posición de objetos en imágenes. Los modelos tradicionales de aprendizaje automático pueden perder precisión al enfrentarse a estos datos si no logran reconocer su simetría. El equipo de investigación del MIT exploró, mediante una evaluación teórica, el equilibrio entre estadística y computación en el aprendizaje automático con datos simétricos, y diseñó un algoritmo eficaz. Este algoritmo, que combina ideas del álgebra y la geometría en un problema de optimización, simplifica el proceso de manejo de datos simétricos. El coautor principal del estudio, Behrooz Tahmasebi, declaró: "Ahora hemos demostrado que es factible realizar aprendizaje automático utilizando datos simétricos". Este algoritmo no solo reduce la cantidad de muestras de datos necesarias para el entrenamiento, sino que también mejora la precisión del modelo y su capacidad para adaptarse a nuevas aplicaciones.
La investigación no solo proporciona respuestas a problemas fundamentales, sino que también abre nuevas vías para desarrollar modelos de aprendizaje automático más robustos. Estos modelos se aplicarán ampliamente en áreas como el descubrimiento de nuevos materiales, la identificación de anomalías astronómicas y la revelación de patrones climáticos complejos. El coautor principal Ashkan Soleymani añadió: "Una vez que comprendamos mejor los principios del procesamiento de datos simétricos, podremos diseñar arquitecturas de redes neuronales más interpretables, robustas y eficientes". El estudio se presentó en la Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático (ICML 2025) celebrada en Vancouver del 13 al 19 de julio, y se publicó en el servidor de preprints arXiv.
