Un «ChatGPT para hojas de cálculo» ayuda a resolver desafíos de ingeniería difíciles más rápido

Investigadores del MIT han desarrollado un nuevo enfoque basado en optimización bayesiana que utiliza un modelo fundacional tabular, similar a un «ChatGPT para hojas de cálculo», para resolver problemas de ingeniería complejos con cientos de variables. Esta técnica identifica automáticamente las variables más relevantes, evitando reentrenamientos constantes y enfocándose en las características críticas para mejorar el rendimiento. En pruebas con benchmarks realistas como optimización de redes eléctricas y diseño de vehículos, el método encuentra soluciones óptimas entre 10 y 100 veces más rápido que algoritmos tradicionales. El avance promete aplicaciones en áreas exigentes como desarrollo de materiales o descubrimiento de fármacos, transformando la forma en que los ingenieros abordan diseños multifactoriales.