{"id":41650,"date":"2026-03-04T15:47:55","date_gmt":"2026-03-04T15:47:55","guid":{"rendered":"http:\/\/699cabb7e9c978181a42fe69"},"modified":"2026-03-04T15:47:55","modified_gmt":"2026-03-04T15:47:55","slug":"las-espumas-tambien-aprenden-el-extrano-hallazgo-que-conecta-la-fisica-con-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sarmiento24h.com\/?p=41650","title":{"rendered":"Las espumas tambi\u00e9n \u201caprenden\u201d: el extra\u00f1o hallazgo que conecta la f\u00edsica con la IA"},"content":{"rendered":"
<\/div>\n

Las estructuras espumosas aparecen en muchos aspectos de nuestra vida cotidiana, como la espuma del jab\u00f3n, la espuma de afeitar, la crema batida e incluso en emulsiones como la mayonesa. Si bien a simple vista parecen s\u00f3lidos estables, a microescala presentan una estructura bif\u00e1sica con diminutas burbujas o gotitas de l\u00edquido dispersas en su interior.<\/p>\n

Durante muchos a\u00f1os, la interpretaci\u00f3n cient\u00edfica ha sido que estos min\u00fasculos componentes est\u00e1n desordenados pero esencialmente bloqueados en posiciones fijas, lo que les confiere propiedades similares a las del vidrio. Sin embargo, un equipo de investigaci\u00f3n de la Universidad de Pensilvania public\u00f3 recientemente resultados de un estudio que refutan esta interpretaci\u00f3n cient\u00edfica convencional<\/a>.<\/p>\n

A trav\u00e9s de simulaciones por computadora para seguir de cerca el movimiento de las burbujas de aire dentro de una espuma h\u00fameda, descubrieron que las burbujas mantienen su forma general por fuera mientras se mueven constantemente en su interior. Desde una perspectiva matem\u00e1tica, este comportamiento es muy similar al mecanismo del aprendizaje profundo que se utiliza para entrenar la inteligencia artificial<\/a>.<\/p>\n

\u201cLa espuma se reorganiza constantemente\u201d, explica John C. Crocker, profesor de ingenier\u00eda qu\u00edmica y biomolecular de la Universidad de Pensilvania. \u201cEs un descubrimiento sorprendente que las burbujas y los sistemas de IA modernos parezcan seguir los mismos principios matem\u00e1ticos. No sabemos por qu\u00e9, pero esto podr\u00eda cambiar radicalmente nuestra forma de pensar acerca de los materiales adaptativos y los sistemas vivos\u201d.<\/p>\n

El cambio es la constante<\/h2>\n

Este marco te\u00f3rico era bueno para explicar por qu\u00e9 las burbujas parecen estables una vez formadas, pero cuando los investigadores analizaron los datos reales, vieron que el comportamiento de las burbujas no coincid\u00eda con estas predicciones.<\/p>\n

Crocker afirma que los signos de esta discrepancia han estado presentes desde hace aproximadamente 20 a\u00f1os, pero en ese momento no hab\u00eda un m\u00e9todo matem\u00e1tico que explicara adecuadamente el fen\u00f3meno; se necesitaba un enfoque completamente nuevo para describir un sistema que cambia constantemente y no se establece en una configuraci\u00f3n fija.<\/p>\n

Entonces, los investigadores recurrieron a los conocimientos matem\u00e1ticos obtenidos del proceso de aprendizaje de la IA: los sistemas de IA modernos aprenden ajustando continuamente los par\u00e1metros num\u00e9ricos (la informaci\u00f3n que define lo que la IA \u00absabe\u00bb) durante el entrenamiento.<\/p>\n

El aprendizaje profundo en particular se basa en un algoritmo de optimizaci\u00f3n llamado descenso de gradiente<\/strong>, que gu\u00eda gradualmente al sistema en una direcci\u00f3n que reduce el error, de forma similar a moverse cuesta abajo en un terreno.<\/p>\n

Evitando la \u00fanica soluci\u00f3n \u00f3ptima<\/h2>\n

En las primeras investigaciones sobre IA, los cient\u00edficos intentaron guiar los sistemas hacia una \u00fanica soluci\u00f3n \u00f3ptima que se ajustara perfectamente a los datos de entrenamiento. Sin embargo, a medida que avanzaba la investigaci\u00f3n, se hizo evidente que forzar demasiado un modelo a fondo causaba problemas: los sistemas que se sobreajustaban a los datos de entrenamiento se volv\u00edan fr\u00e1giles y su rendimiento era significativamente inferior con la nueva informaci\u00f3n.<\/p>\n

\u00abNos dimos cuenta de que no necesit\u00e1bamos forzar el sistema a un valle profundo\u00bb, explica Robert Riggleman, de la Universidad de Pensilvania. \u00abPermanecer en una regi\u00f3n plana donde muchas soluciones funcionan igual de bien fue clave para que el modelo fuera m\u00e1s general\u00bb.<\/p>\n

Cuando reexaminaron los datos de las burbujas desde esta perspectiva, surgi\u00f3 una clara similitud: en lugar de establecerse en posiciones profundas y estables, las part\u00edculas de la burbuja se movieron a trav\u00e9s de una amplia gama de configuraciones igualmente posibles<\/strong>.<\/p>\n

Este movimiento continuo se asemeja mucho matem\u00e1ticamente al comportamiento de los sistemas de IA modernos a medida que aprenden, y los conceptos matem\u00e1ticos que explican c\u00f3mo funciona el aprendizaje profundo tambi\u00e9n capturan con precisi\u00f3n el comportamiento que las burbujas han exhibido durante siglos.<\/p>\n

\n
<\/p>\n

Video hecho con im\u00e1genes microsc\u00f3picas que capturan el movimiento de las burbujas.<\/p>\n

<\/span>Crocker Lab<\/span><\/div>\n<\/figure>\n

Aprendizaje en sentido matem\u00e1tico<\/h2>\n

Este descubrimiento sugiere que el concepto amplio de \u00abaprendizaje\u00bb podr\u00eda ser matem\u00e1ticamente un principio organizador com\u00fan en sistemas f\u00edsicos, biol\u00f3gicos e inform\u00e1ticos. Las burbujas son f\u00e1ciles de generar y observar, pero tambi\u00e9n presentan comportamientos complejos y se han utilizado durante mucho tiempo como modelo para el estudio de materiales densos y din\u00e1micos, como las c\u00e9lulas vivas. Se espera que estos hallazgos conduzcan al desarrollo de nuevos materiales que puedan adaptarse a su entorno.<\/p>\n

Actualmente, el equipo est\u00e1 retomando el estudio que despert\u00f3 el inter\u00e9s de Crocker por las burbujas: el citoesqueleto, la estructura microsc\u00f3pica del interior de las c\u00e9lulas que sustenta la vida. Al igual que las burbujas, el citoesqueleto se reorganiza constantemente para mantener su estructura general<\/strong>.<\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 los conceptos matem\u00e1ticos del aprendizaje profundo son tan precisos al capturar el comportamiento de las burbujas? Es una pregunta fascinante. Demuestra que las t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico pueden ser \u00fatiles m\u00e1s all\u00e1 de su contexto original y abrir nuevas v\u00edas de investigaci\u00f3n.<\/p>\n

Editado por Daisuke Takimoto.<\/em><\/p>\n

Art\u00edculo originalmente publicado en<\/em> WIRED Jap\u00f3n<\/a>. Adaptado por Andrea Baranenko.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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