¡Descubre cómo la inteligencia artificial puede revolucionar tu investigación!

La inteligencia artificial (IA) o el aprendizaje automático parecen estar en todas partes en estos días. Si eres investigador, probablemente hayas visto estos términos aparecer cada vez más en la literatura académica de tu campo. Pero, ¿cuánto de esto es realmente útil? ¿Deberías aprovechar también el aprendizaje automático? En este artículo, describiré algunos casos en los que el aprendizaje automático es útil para la investigación, y también cuándo no lo es, tomando inspiración de mi propio campo en astronomía. El aprendizaje automático ofrece el mayor valor para los problemas de investigación impulsados por datos: cuando tienes tantos datos que no puedes inspeccionarlos manualmente. En estos escenarios, el aprendizaje automático puede aligerar tu carga de trabajo y permitirte concentrarte en tu área de investigación. Sin embargo, adoptar el aprendizaje automático no está exento de trampas y costos ocultos. Aplicar el aprendizaje automático sin pensar puede resultar en análisis peligrosos. Por ejemplo, las redes neuronales profundas pueden memorizar los datos que han visto, lo que provoca un comportamiento impredecible al manejar nuevos datos. De manera similar, muchos algoritmos de aprendizaje automático tienen un rendimiento inferior o fallan por completo cuando se aplican a nuevos dominios. El aprendizaje automático también es susceptible a sesgos y efectos de selección inherentes a sus datos de entrenamiento. Finalmente, el aprendizaje automático puede no ser capaz de distinguir características importantes de variables confusas. Tu experiencia en un campo especializado puede ayudarte a reconocer y evitar estas trampas comunes. Algunos algoritmos de aprendizaje automático tienen una curva de aprendizaje pronunciada. Ya estás realizando investigaciones en un campo, por lo que puede parecer mucho aprender una disciplina completamente nueva. Simplemente aprender la jerga del aprendizaje automático puede ser un gran obstáculo, pero afortunadamente hay muchos recursos para comenzar en este campo (por ejemplo, Fastai). Muchos conceptos en el aprendizaje automático tienen analogías en otros campos. Además, hay muchas subdisciplinas dentro del aprendizaje automático, y probablemente no quieras pasar todo tu tiempo explorando estos diferentes laberintos. Solo porque se pueda hacer con aprendizaje automático no significa que deba hacerse. Cuando aparecen nuevos algoritmos sofisticados, siempre es emocionante ver cómo se aplican a tus problemas de investigación favoritos. Pero en algún momento, debemos pasar de la fase de prueba de concepto a la fase de agregar valor. En otras palabras, puedes preguntarte: 'Si no usara aprendizaje automático, ¿este resultado seguiría siendo interesante?'