Ya están haciendo física.
- El CERN maneja 50 petabytes de datos con cada ejecución del LHC. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para filtrar los datos triviales y poco interesantes y clasificar los eventos para facilitar que los humanos manejen los datos.
- Los algoritmos de aprendizaje automático están comenzando a desempeñar un papel más importante en la física espacial. En la conferencia IMC-3 recientemente concluida sobre cinturones de radiación y física de cinturones en la UCLA, se utilizaron algoritmos de aprendizaje automático para predecir gráficos de densidad de espacio de fase a partir de datos dispersos.
- En 2014, se concluyó la simulación numérica más grande del universo del mundo (la asombrosa cantidad de 500 mil millones de partículas).
- Actualmente, los astrónomos están utilizando técnicas de aprendizaje automático para manejar los datos de Kepler, clasificando píxeles pequeños como estrellas potenciales.
Sospecho que esta pregunta está motivada por la exageración de la ciencia de datos, y estoy aquí para decir: lo siento, pero de lo que estás hablando no sucederá ni sucederá.
Los algoritmos de aprendizaje automático están diseñados por seres humanos para realizar una de dos tareas: regresión y clasificación. No existen para proponer teorías completamente nuevas o plantear relaciones causales entre los fenómenos observados, es decir Actualmente imposible. No ‘volverán a aprender un conjunto de características y reescribirán masa, carga o giro’, eso sería algo inútil, ya que todas nuestras teorías modernas continúan siendo reivindicadas por el experimento, el único estándar de prueba en las ciencias. La masa, la carga y el giro derivan de su existencia del hecho de que a) se pueden observar, b) es posible idear experimentos que prueben su influencia en el fenómeno observado, yc) todos estos experimentos han demostrado con éxito su influencia.
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