Una red neuronal predice en segundos la elasticidad de rocas porosas ✛ ✦
Queremos conocer la elasticidad de una roca porosa. Antes, esto requería supercomputadoras y horas de cálculos complejos. Ahora el método es sencillo: se toma una imagen tridimensional de rayos X de la muestra, se corta en miles de cubos microscópicos, y una red neuronal determina instantáneamente la elasticidad de cada uno. Sumando los resultados, se obtiene la característica de toda la roca, de forma similar a como, al presionar una zona de un colchón de muelles, se percibe su firmeza general. Se basa en la ley de Hooke y los trabajos de Cauchy sobre elasticidad.
La red neuronal se entrenó con datos sobre cómo los distintos minerales absorben los rayos X, y ahora adivina las propiedades en fracciones de segundo. Todo el programa ocupa menos memoria que un juego móvil (alrededor de 57 millones de parámetros), pero sustituye horas de supercomputadora.
Este enfoque —ensamblar el todo a partir de las partes— resuena con ideas de otros campos: desde la búsqueda de materia oscura mediante lentes gravitacionales hasta la descripción del mundo a través de campos cuánticos y el espacio-tiempo curvado.
La red neuronal ocupa menos memoria que muchos juegos móviles (solo 57 millones de parámetros), pero sustituye horas de trabajo de una supercomputadora.
Esta tecnología acerca la creación de gemelos digitales del subsuelo terrestre, como en la película 'Matrix', pero para capas geológicas.