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“La aplicación de teoremas fundamentales a estos sistemas, sugiere que las ciencias básicas, su conocimiento y dominio, se tornan tan relevante en la formación de nuevos profesionales de las ciencias, que se deban ajustar las mallas curriculares de carreras científicas, para que científicos actualizados, junto con trabajar en el propio desarrollo de las ciencias”.
Por Sergio Curilef, Doctor en Ciencias Físicas, Profesor Titular en Universidad Católica del Norte.
La llegada de la revolución digital, la inteligencia artificial y otros desarrollos e innovaciones, han hecho que las ciencias básicas, como la física, cobren gran relevancia por su carácter fundamental. El incremento de la capacidad de cálculo y la generación masiva de información y análisis, han sacado a la luz todo el potencial de la física estadística al momento de entender los fundamentos de la toma de decisiones basado en datos. Así, la investigación asociada a la ciencia de datos, aprendizaje de máquinas y sus aplicaciones en la optimización de tareas, junto con la física y las ciencias básicas, converjan.
Decisiones tomadas por los gobiernos respecto a liberar restricciones durante la pandemia del COVID-19 o decisiones relacionadas con las subvenciones, a pesar de variaciones inesperadas en la economía; o en casos más cotidianos como decidir qué ruta tomar sugeridas por aplicaciones que analizan la información y optimizan tiempo, costo, entre otros factores, todo eso esto se hace en base a modelos estadísticos y herramientas de análisis de datos, que dejan en evidencia la importancia de automatizar estas tareas, desnudando la necesidad de contar con fundamentos teóricos suficientes y evaluaciones objetivas de las limitaciones de los modelos usados.
Por otra parte, la dinámica microscópica de los sistemas físicos es reversible en el tiempo, pero la dinámica macroscópica no comparte esta simetría. Por ejemplo, se puede adivinar si una película de un proceso macroscópico se reproduce en el orden correcto o en orden invertido. Esta asimetría en el flujo de eventos se explica a través de la segunda ley de la termodinámica. La física estadística ha ampliado la comprensión de este problema al régimen microscópico, donde las fluctuaciones impiden discernir la dirección del orden de los acontecimientos.
En cambio, la probabilidad de que se muestre una película en el orden cronológico correcto está determinada por la energía disipada durante el proceso que viene de distribuciones o configuraciones que se tornan más probables según un teorema de fluctuación fundamental en la física estadística moderna fuera del equilibrio. El reciente éxito de las aplicaciones del orden de los eventos en el tiempo dentro del marco de la mecánica estadística fuera del equilibrio, demuestra que una máquina puede aprender a decidir el orden de los eventos a partir de datos microscópicos con precisión a través de la termodinámica subyacente, identificando el trabajo disipado como la cantidad relevante y estableciendo correctamente su relación con el orden de los eventos en el tiempo.
La aplicación de teoremas fundamentales a estos sistemas, sugiere que las ciencias básicas, su conocimiento y dominio, se tornan tan relevante en la formación de nuevos profesionales de las ciencias, que se deban ajustar las mallas curriculares de carreras científicas, para que científicos actualizados, junto con trabajar en el propio desarrollo de las ciencias, puedan asumir otros desafíos, muchos más abrangentes en un mundo digitalizado y exigente. El aporte del proyecto “Science Up” es justamente, entre otros, proponer estas ajustes de mallas, apuntando a formar científicos que contribuyen a la sociedad en su conjunto con alto nivel académico que aporten a la generación de nuevo conocimiento, para aplicaciones en el sector productivo, como minería, energía, sector financiero, entre otras, y resolver ciertas problemáticas que sólo modernos científicos podrán enfrentar.