Un equipo conjunto del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) y la Universidad de Columbia Británica presentó WorldParticle, una plataforma de inteligencia artificial capaz de emular, dentro de una misma arquitectura, fenómenos físicos tan diversos como el deslizamiento de arena y el plegamiento de proteínas. Según MIT News, el objetivo es reemplazar los simuladores diseñados para tareas puntuales y habilitar el estudio conjunto de materiales, fuerzas y entornos que hasta ahora requerían herramientas diferentes.

La investigación mostró que la tecnología puede representar con mayor precisión seis fenómenos físicos distintos frente a métodos de simulación numérica, y en el caso del plegamiento de proteínas alcanzó una velocidad de ejecución cercana a las 100 veces más rápida que los enfoques convencionales.

El proyecto, descrito en el servidor de prepublicaciones arXiv, podría emplearse para analizar, por ejemplo, cómo se comporta un flujo de petróleo en movimiento que impacta una válvula elástica dentro de un tanque de almacenamiento. También permitiría examinar dónde y cómo se desplaza la arena o el terreno cuando entra en contacto con un robot blando.

Tradicionalmente, los científicos asignan un simulador distinto para cada proceso físico: uno para el flujo de agua, otro para objetos flexibles y otro para el plegamiento de proteínas. Cada herramienta se programa a partir de ecuaciones específicas que describen el fenómeno.

WorldParticle rompe ese esquema mediante una red neuronal capaz de aprender, de forma general, las ecuaciones que gobiernan el comportamiento de la materia. No se alimenta con fórmulas para cada caso; en su lugar, identifica las dinámicas subyacentes y puede adaptarse a materiales, fuerzas y condiciones ambientales no presentes durante su entrenamiento.

Peter Yichen Chen, exinvestigador posdoctoral del MIT y actual profesor asistente en la Universidad de Columbia Británica, resumió la aspiración del proyecto con una analogía: buscan un “momento GPT para la simulación”, apuntando a un modelo fundacional que sirva para cualquier escenario de simulación. Este materialízaría un primer paso hacia esa visión.

El modelo descompone cada objeto, desde una duna de arena hasta una molécula proteica, en miles o millones de partículas tridimensionales. Luego rastrea su posición y velocidad a lo largo del espacio y del tiempo para anticipar la evolución del material. La red recibe como entrada las posiciones en tres dimensiones y las propiedades físicas de dichas partículas y, a partir de allí, determina su ubicación y características en el siguiente intervalo de simulación.