Estamos emocionados de compartir nuestra reciente participación en la prestigiosa International Conference on Learning Representations (ICLR) 2024 en Viena, uno de los eventos más relevantes a nivel mundial en el campo del Deep Learning. El #ICLR es un espacio clave que abarca diversos ámbitos de la inteligencia artificial (IA), desde visión por computador hasta biología computacional y dinámica de fluidos computacionales, destacándose como un foro donde se presentan los avances más disruptivos en la materia.
Inteligencia Artificial para Ecuaciones Diferenciales en Ciencia
Durante el workshop #AI4DifferentialEquations in Science, exploramos el potencial transformador de la IA en la computación científica. Un tema central fue el concepto de Scientific Machine Learning (SciML), que fusiona algoritmos de IA con matemáticas computacionales para resolver ecuaciones diferenciales de manera mucho más eficiente, con resoluciones más precisas y en menos tiempo. Este enfoque abre nuevas puertas para abordar desafíos complejos en diversas disciplinas como las ciencias de la tierra, climatología, y más.
Nuestra Contribución: Fourier Neural Operators (FNO) en IFMIF-DONES
En nuestra presentación, destacamos cómo los Fourier Neural Operators (FNO) están revolucionando la optimización y el control del acelerador de partículas IFMIF-DONES, un componente crucial en la investigación sobre fusión nuclear. Guillermo Rodríguez Llorente, ingeniero de IA en HI Iberia, lideró la presentación, mostrando cómo nuestros modelos basados en FNO predicen con mayor rapidez y precisión las envolventes de haz, un aspecto fundamental para la operación eficiente del acelerador.
Lo más impresionante de este avance es que nuestros modelos permiten acelerar las simulaciones hasta en tres órdenes de magnitud en comparación con los métodos tradicionales. Además, facilitan el entrenamiento de agentes de control y la optimización de parámetros del acelerador, lo que abre nuevas posibilidades para el desarrollo de estrategias de control en instalaciones científicas complejas.
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Estamos orgullosos de nuestra contribución al avance de la inteligencia artificial en la ciencia, especialmente en un campo tan desafiante como la optimización de aceleradores de partículas. Agradecemos la oportunidad de compartir nuestros avances en un evento tan importante como el ICLR 2024. Este es solo un paso más en nuestro compromiso con el desarrollo de soluciones innovadoras que sigan empujando los límites de la tecnología y la ciencia.
¡Gracias a todos los que participaron y apoyaron este esfuerzo!
