IA y arte transforman la ingeniería moderna

La inteligencia artificial en la ingeniería se ha convertido en un motor de creatividad y colaboración interdisciplinaria. Andrea Goldsmith ha destacado la magia de este enfoque, señalando que permite a profesorado y alumnado de campos muy diversos liberar una innovación que supera lo que podrían haber imaginado individualmente. Según sus propias palabras, en Princeton, estas colaboraciones transformadoras no son raras, sino que ocurren con frecuencia.

En una edición reciente de EQuad News, Goldsmith subraya una intersección especialmente fértil dentro de la universidad: la unión entre la ingeniería y las artes. En los proyectos destacados, ingenieros, artistas e historiadores del arte contribuyen de manera equitativa a creaciones que resultan ser mucho más que la suma de sus partes. A menudo, estas colaboraciones impulsan nuevas perspectivas dentro de cada disciplina, enriqueciendo tanto la investigación como la enseñanza, y abriendo la puerta a un mayor impacto positivo.

Goldsmith también compartió una nota personal: la edición de febrero marcó su última colaboración con EQuad News, ya que se prepara para asumir la presidencia de la Universidad de Stony Brook. Al reflexionar sobre su tiempo en Princeton, expresó que el tema de esa edición encarna lo que hace tan especial a la Escuela de Ingeniería de Princeton: una comunidad académica dispuesta a colaborar más allá de los límites disciplinarios. Esta apertura ha sido clave para el crecimiento en campos como bioingeniería, robótica, ingeniería cuántica, tecnología inalámbrica, blockchain e inteligencia artificial en la ingeniería aplicada a múltiples sectores.

Finalmente, Andrea Goldsmith manifestó que ha sido un honor y un inmenso placer servir como decana de ingeniería. Expresó su profundo agradecimiento a toda la comunidad de Princeton por su colaboración y logros conjuntos, y aseguró que seguirá de cerca el progreso de Princeton Engineering mientras continúa alcanzando nuevas alturas de excelencia e impacto.

Conferencia del Andlinger Center: inteligencia artificial en la ingeniería y transición energética limpia

El auge de la inteligencia artificial en la ingeniería presenta oportunidades y riesgos para la transición energética limpia, según señalaron los ponentes en la 13ª reunión anual del Andlinger Center for Energy and the Environment en octubre.

Por un lado, el consumo energético de la IA y sus centros de datos asociados agrava los retos para las ambiciones energéticas limpias, ya de por sí en dificultades. Por otro lado, la capacidad de la IA para procesar y reaccionar rápidamente a cantidades de datos sin precedentes abre nuevas vías para abordar los desafíos energéticos y climáticos, permitiendo a las personas acceder a información y completar tareas a velocidades que antes parecían imposibles.

“La IA está influyendo en casi todas las disciplinas académicas —francamente, en casi todas las actividades humanas—”, dijo Jennifer Rexford, rectora de Princeton y profesora de Ingeniería Gordon Y. S. Wu, durante el discurso de apertura.

La ponente principal, Melanie Nakagawa, directora de sostenibilidad de Microsoft, dijo que la clave para afrontar los desafíos energéticos y medioambientales del auge de la IA es considerar sus impactos en todo el ecosistema global.

“En última instancia, este es un reto de sistemas”, dijo Nakagawa. “Queremos tener un impacto más allá de nuestra empresa, por lo que estamos invirtiendo en soluciones y abogando por políticas que puedan apoyar un futuro neto cero para todos”.

Reforzando este enfoque sistémico, los panelistas subrayaron que la IA y sus centros de datos serán solo uno de los factores del crecimiento futuro de la demanda energética, junto con la adopción generalizada de vehículos eléctricos y el desarrollo de nuevas tecnologías energéticas como la electrólisis de hidrógeno. Más allá de la IA, dijeron que el verdadero reto es preparar el sistema energético para este periodo de crecimiento sostenido tras décadas de demanda estancada.

Lucia Tian, responsable de tecnologías de energía limpia y descarbonización en Google, argumentó que la creciente huella energética de la IA representa una oportunidad para aumentar las inversiones globales en tecnologías de energía limpia que catalicen la transición energética en general.

Además de acelerar el despliegue de renovables como la eólica y la solar, Tian destacó las recientes inversiones de Google en energía geotérmica mejorada, pequeños reactores nucleares modulares avanzados y almacenamiento energético de larga duración, todo lo cual podría ayudar a Google a lograr su objetivo de energía libre de carbono 24/7.

“Algunas de nuestras inversiones y asociaciones tempranas pueden hacer que estas tecnologías emergentes, que hoy son costosas, bajen en la curva de costos y estén disponibles para todos”, dijo Tian.

La IA reduce drásticamente el costo y tiempo del diseño de chips

Los microchips especializados que gestionan señales en la vanguardia de la tecnología inalámbrica son obras asombrosas de miniaturización e ingeniería. También son difíciles y costosos de diseñar.

Ahora, investigadores de Princeton Engineering y del Instituto Indio de Tecnología han utilizado inteligencia artificial para dar un paso clave en la reducción del tiempo y costo del diseño de nuevos chips inalámbricos, y en el descubrimiento de nuevas funcionalidades para satisfacer la creciente demanda de mayor velocidad y rendimiento inalámbrico.

En un artículo en Nature Communications, los investigadores describen su metodología, en la que la IA crea estructuras electromagnéticas complejas y circuitos asociados en microchips según parámetros de diseño especificados. Lo que antes tomaba semanas de trabajo especializado ahora puede lograrse en horas.

Además, la IA detrás del nuevo sistema ha producido diseños extraños con patrones de circuitos inusuales. El investigador principal, Kaushik Sengupta, dijo que estos diseños eran poco intuitivos y poco probables de ser concebidos por una mente humana. Sin embargo, con frecuencia ofrecen mejoras notables frente incluso a los mejores chips estándar.

“Estamos generando estructuras complejas que parecen aleatorias, y cuando se conectan con circuitos, logran un rendimiento previamente inalcanzable. Los humanos no pueden realmente entenderlas, pero pueden funcionar mejor”, dijo Sengupta.

Estos circuitos pueden diseñarse para operar de forma más eficiente energéticamente o para hacerlos operables en un rango de frecuencias enorme que actualmente no es posible.

El método sintetiza estructuras complejas en minutos, mientras que los algoritmos convencionales pueden tardar semanas. En algunos casos, la nueva metodología puede crear estructuras imposibles de sintetizar con técnicas actuales.

“Aún hay errores que requieren corrección humana”, dijo Sengupta. “El objetivo no es reemplazar a los diseñadores humanos, sino mejorar la productividad con nuevas herramientas. La mente humana se usa mejor para crear o inventar cosas nuevas; el trabajo más mundano puede delegarse a estas herramientas”.

Iniciativa busca convertir a Princeton en líder en ingeniería acelerada por IA

Como parte de una serie de inversiones en inteligencia artificial, la Universidad de Princeton ha lanzado AI for Accelerating Invention para impulsar avances en disciplinas de ingeniería como la biomedicina, la robótica y la fusión nuclear.

“Tenemos la oportunidad de transformar la ingeniería usando esta herramienta de formas aún no imaginadas”, dijo Andrea Goldsmith, decana de la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas y profesora Arthur LeGrand Doty de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras.

La iniciativa está dirigida por Mengdi Wang y Ryan Adams, quienes también lideran el Princeton AI Lab, junto con otras iniciativas como Natural and Artificial Minds y Princeton Language and Intelligence.

Más comprobaciones hacen a la IA más justa

A medida que la IA gana terreno en ámbitos como la educación y la medicina, asegurar su equidad se convierte en un objetivo clave. Investigadoras de Princeton han argumentado que usar un solo número para medir la equidad puede conducir a daños sociales.

Wang y Russakovsky proponen un enfoque multidimensional que evalúe la equidad según el contexto de uso, por ejemplo, en algoritmos de subtitulado de imágenes con implicaciones de género. Un conjunto de pruebas puede ayudar a los usuarios a entender qué sistema se adapta mejor a sus necesidades.

Alas de ave inspiran un nuevo enfoque para la seguridad de vuelo

Inspirados por las plumas de las aves, ingenieros de Princeton han mejorado el rendimiento de vuelo de aviones no tripulados mediante la adición de flaps en sus alas que responden automáticamente al flujo de aire. Estos flaps, inspirados en las plumas encubridoras, no requieren mecanismos de control externo y pueden evitar el estancamiento aerodinámico.

El estudio también identificó un nuevo mecanismo físico llamado interacción de capa de cizalladura, clave para mejorar la sustentación.

La magia de la colaboración

En Princeton, artistas e ingenieros colaboran regularmente no solo para resolver problemas técnicos, sino para crear nuevos modos de investigación y expresión. En 2016 se fundó el consorcio creativeX, con proyectos como Transformations in Engineering and the Arts, una asignatura interdisciplinar impartida por profesorado de artes visuales, escénicas e ingeniería.

Más información: Universidad de Princeton