Un equipo de informáticos, astrónomos e historiadores de Berlín ha utilizado aplicaciones de aprendizaje automático para aprender más sobre la historia evolutiva del pensamiento astronómico europeo en los siglos XV y XVI. en su estudiar publicado en la revista Avances científicosel grupo entrenó aplicaciones de aprendizaje automático para dar sentido a textos escritos a mano, gráficos, tablas y otros datos de los libros de texto de la época.
Durante las últimas décadas, científicos de muchos campos han llegado a comprender que hubo pocas personas, si es que hubo alguna, a las que se les ocurrió una idea verdaderamente novedosa de la nada. Este es sin duda el caso de los logros científicos, incluidos los logrados en campos como la astronomía.
En este nuevo estudio, los investigadores señalan que hubo muchos científicos además de Galileo, Kepler y Copérnico que contribuyeron a la evolución del pensamiento astronómico durante los siglos XV y XVI en Europa y, junto con ello, a la educación de los nuevos en este campo.
Muchas de estas personas, señalan, crearon textos para capturar sus ideas y/o presentarlas a otros, ya sea de manera profesional o como un libro de texto. Los investigadores reunieron más de 300 textos de este tipo como parte de un estudio para comprender mejor cómo evolucionó el campo de la astronomía. Pero sabían que un pequeño equipo de humanos tardaría demasiado en estudiar, por lo que recurrieron al aprendizaje automático.
Los investigadores entrenaron una aplicación de aprendizaje automático en 76.000 páginas de libros de texto, que incluían tablas de números, imágenes, marcas y texto. Desarrollaron varias formas de hacer que la aplicación de aprendizaje automático comprendiera lo que se suponía que debía recuperar (números en lugar de texto, por ejemplo) y luego qué hacer con la información.
Una vez procesados todos los datos, el equipo utilizó la aplicación a la inversa para buscar tendencias, una de las cuales fue el enorme impacto de los avances de las matemáticas en la astronomía. Describen el proceso como la matematización del campo, parte del cual incluyó la estandarización de fórmulas utilizadas para calcular el posicionamiento estelar, cambios en zonas climáticas definidas y un medio para compartir lo que se estaba aprendiendo en todo el continente.
Más información:
Oliver Eberle et al, Perspectivas históricas a escala: un análisis de aprendizaje automático de todo el corpus de las primeras tablas astronómicas modernas, Avances científicos (2024). DOI: 10.1126/sciadv.adj1719
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Citación: El análisis de aprendizaje automático rastrea la evolución del pensamiento astronómico europeo del siglo XVI (2024, 31 de octubre) recuperado el 31 de octubre de 2024 de https://phys.org/news/2024-10-machine-analysis-tracks-evolution-16th. HTML
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