Un concurso científico evalúa métodos para la difusión anómala
El estudio analiza los resultados de un esfuerzo comunitario y determina que el machine learning mejora en gran medida la estimación de las propiedades de la difusión de partículas.
Desde que Albert Einstein logró proporcionar una base teórica para las observaciones de Robert Brown sobre el movimiento errático o impredecible de partículas microscópicas suspendidas dentro de los granos de polen, se han realizado nuevos hallazgos importantes, que se desvían de las leyes del movimiento browniano, en diversos sistemas animados e inanimados, como el campo de la biología o el mercado de valores, entre otros.
La difusión anómala amplia el concepto de movimiento browniano y está vinculada a sistemas desordenados, fenómenos en desequilibrio, flujos de energía e información, y transporte en sistemas vivos.
Durante los últimos años, se han desarrollado varios métodos que usan la estadística clásica para detectar la aparición de la difusión anómala. Sin embargo, el auge del aprendizaje automático (machine learning) ha impulsado el desarrollo de otros métodos, basados en datos, para caracterizar la difusión anómala a partir de trayectorias individuales, proporcionando así herramientas más refinadas.
Un grupo de científicos, liderados por investigadores de la Universidad de Vic – Universidad Central de Catalunya (Uvic-UCC) e ICFO, en colaboración con investigadores de la Universidad de Gothemburg, la Universidad de Potsdam y la Universitat Politècnica de València, ha publicado recientemente la primera evaluación tanto de métodos convencionales como innovadores para cuantificar esta difusión anómala, en una variedad de condiciones realistas, mediante una iniciativa de esfuerzo comunitario a nivel cientifico. Los resultados de este estudio se han publicado en la revista Nature Communications.
El equipo de investigadores puso en marcha el año pasado un concurso a nivel mundial para comparar los métodos existentes sobre la difusión anómala y estimular la invención de nuevos enfoques y técnicas entre la comunidad investigadora. Con el nombre de “El Desafío de Difusión Anómala” (AnDi), el concurso juntó a un grupo multidisciplinar de científicos que trabajan en este campo, involucrando a más de 30 participantes de 22 instituciones y 11 países de todo el mundo. El análisis de los resultados obtenidos se hizo a partir de un conjunto de datos de referencia, y proporcionó una evaluación objetiva de la capacidad que tienen estos métodos para caracterizar la difusión anómala, a partir de trayectorias individuales, para tres tareas específicas: inferencia de exponentes anómalos, clasificación de modelos y segmentación de trayectorias.
«Los resultados de este estudio resaltan aún más el papel central que tiene la difusión anómala en la definición de funciones biológicas a múltiples escalas, al tiempo que ofrecen una visión del estado actual del campo y proporcionan un punto de referencia para los futuros desarrolladores», afirma el Dr. Carlo Manzo, coautor del estudio.
El estudio contribuye a definir una colección de herramientas y medidas, que tienen la capacidad de convertirse en métodos estándar, para el análisis de trayectorias generadas a partir de una variedad de experimentos, desde la física atómica hasta la ecología. El resultado de este estudio refuerza también la importancia crucial de los esfuerzos comunitarios para el avance de la ciencia.
Referencia: Muñoz-Gil et al.: «Objective comparison of methods to decode anomalous diffusion» published in Nature Communications on October 29, 2021. doi: 10.1038/s41467-021-26320-w