El Cerebro de IA: El Intelligent ΩDrill

El componente más innovador de Aletheia es su motor de búsqueda, el Intelligent ΩDrill. Este sistema abandona el enfoque de fuerza bruta en favor de una estrategia de descubrimiento guiado por Inteligencia Artificial, permitiendo explorar de forma eficiente paisajes de soluciones que son demasiado vastos para una búsqueda exhaustiva.

El Problema: El Vasto Océano de la Búsqueda

Para problemas como la Conjetura abc, el espacio de soluciones es prácticamente infinito. Un enfoque de fuerza bruta, que consiste en probar sistemáticamente cada combinación de números, es computacionalmente inviable y extremadamente ineficiente. Sería como intentar encontrar una aguja en un pajar quemando el pajar entero. Se necesita un método más inteligente para navegar este "océano" de posibilidades.

La Solución: Optimización Bayesiana

Nuestro Intelligent ΩDrill utiliza una técnica de Machine Learning llamada Optimización Bayesiana, la cual es ideal para encontrar el máximo de una función "caja negra" (f(x)) que es costosa de evaluar. En nuestro contexto:

• x: Es un punto en el espacio de búsqueda (en nuestro caso, representado por log(a) y log(b)).
• f(x): Es la función objetivo que queremos maximizar: la calidad q resultante de la terna (a,b,c).

El proceso funciona como lo haría un científico humano, en un ciclo de aprendizaje activo, iterativo y basado en la evidencia.

El Ciclo de Aprendizaje de la IA

El núcleo del sistema reside en el IntelligentSearchUseCase y se ejecuta dentro del celery_worker. Este es el bucle:

1. Modelo Suplente (El "Mapa Mental"): El sistema mantiene un modelo de probabilidad interno, un GaussianProcessRegressor de scikit-learn. Este modelo representa el "conocimiento" actual de la IA sobre cómo se comporta la calidad q a lo largo del espacio de búsqueda. Crucialmente, no solo predice la q esperada para un punto no visto, sino también su incertidumbre (cuán seguro está de su predicción).

2. Función de Adquisición (La "Intuición" Matemática): En lugar de elegir el siguiente punto al azar o en secuencia, usamos una función inteligente (en nuestro caso, Upper Confidence Bound - UCB) que calcula la "promesa" de cada punto potencial. Esta función encuentra el equilibrio perfecto entre:

   • Explotación: Sugerir puntos en regiones donde ya hemos encontrado valores altos de q (ir a lo seguro y refinar los mejores hallazgos).
   • Exploración: Sugerir puntos en regiones donde nuestro modelo tiene mucha incertidumbre. Un alto nivel de incertidumbre podría ocultar un "pico" de calidad aún mayor y desconocido (tomar un riesgo calculado para no perderse un descubrimiento revolucionario).

3. Ejecución del Ciclo: a. El optimizador utiliza la función de adquisición para determinar cuál es el punto del espacio de búsqueda más "prometedor" para probar a continuación. b. El worker toma esta sugerencia, la convierte en una terna (a, b, c) real y evalúa su calidad q llamando a nuestra función de dominio validada. c. El resultado (el par (punto, calidad)) se utiliza para actualizar y mejorar nuestro modelo suplente. Con cada nueva pieza de evidencia, el "mapa mental" del sistema se vuelve más preciso. d. El proceso se repite hasta que se agota el "presupuesto de búsqueda" (n_calls) definido por el usuario.

Con cada iteración, el sistema se vuelve más "inteligente" y sus sugerencias se vuelven más precisas, permitiéndonos "acercarnos" a los "hits" de mayor calidad mucho más rápido que cualquier búsqueda lineal o aleatoria.