El universo no es simplemente un conjunto de objetos; es una gran red de información regida por leyes básicas que ahora podemos expresar mediante algoritmos. La física computacional se ha convertido en la fuerza impulsora vital de la ciencia y la tecnología contemporáneas. Este campo no solo acelera los descubrimientos, sino que también posibilita simulaciones que antes se consideraban inalcanzables. Al combinar el aprendizaje automático (IA), la computación de alto rendimiento (HPC) y la computación cuántica, estamos experimentando un cambio significativo en campos tan variados como la salud, la energía y la investigación de materiales. Este artículo nos anima a investigar cómo la combinación de leyes y principios de la Física y las capacidades del silicio está transformando nuestra visión de la realidad y mejorando nuestras vidas de manera notable.
Los paradigmas de la Física Computacional: el tercer pilar de la ciencia
Tradicionalmente, el método científico se basaba en dos fundamentos principales: la física teórica, que desarrolla modelos matemáticos abstractos, y la física experimental, que examina y confirma la realidad en los laboratorios. Sin embargo, la física computacional se ha convertido en el «tercer pilar» de la ciencia. Su función es servir de enlace. Nos permite pasar de un solo experimento a esfuerzos computacionales a gran escala, creando y probando hipótesis como nunca antes. Este enfoque innovador no solo mejora la eficiencia en la investigación, sino que también abre nuevas oportunidades para abordar problemas complejos en diversas disciplinas científicas.
Este logro no se produjo en un día. El viaje de la codificación y el pensamiento algorítmico comenzó con pioneros como Ada Lovelace, que imaginó que las máquinas podían hacer algo más que cálculos, y Alan Turing, que sentó las bases de la informática moderna. En física, personas como Johannes Kepler e Isaac Newton buscaron reglas y patrones universales. Hoy en día, esa búsqueda continúa con herramientas como Python, el principal lenguaje de programación utilizado en el CERN y en la física contemporánea, gracias a su capacidad para gestionar simulaciones complejas y flujos de trabajo eficientes. La combinación de estas herramientas permite a los investigadores abordar y resolver problemas complejos, facilitando la simulación de sistemas que son analíticamente intratables en contextos como la física computacional.
Pensamiento algorítmico y la naturaleza del conocimiento
La naturaleza del conocimiento ha evolucionado. Hoy no se trata simplemente de acumular datos, sino también de extraer de ellos ideas útiles y ejecutables. En este escenario, el pensamiento algorítmico surge como una necesidad fundamental. Más que la simple acción de programar, esta competencia representa la capacidad de desglosar problemas complejos en pasos lógicos, claros y realizables. Este enfoque permite que la IA científica identifique patrones y comprenda los límites físicos que rigen la realidad.
Por esta razón, estas ideas se incluyen en todos las carreras o programas de pregrado en física. Sin importar el enfoque, en muchos casos, un físico necesita modelar sistemas complejos y resolver ecuaciones que carecen de soluciones sencillas.
Al integrar las leyes y principios de la física en los algoritmos, los profesionales desarrollan un criterio científico sólido. Esto les permite evitar los sesgos de modelos de datos engañosos y garantizar que su comprensión permanezca siempre anclada en la realidad de la naturaleza.
Fronteras de aplicación: del cerebro a las estrellas
La física computacional va más allá de las pizarras y los superordenadores; con un impacto positivo en varias áreas. entre estas:
- Neurociencias: se están creando «gemelos digitales» del cerebro mediante la computación de reservorios (forma sencilla y eficiente de usar Redes Neuronales Recurrentes), lo que permite realizar simulaciones en tiempo real para la medicina personalizada.
- Dinámica molecular y farmacología: herramientas como AlphaFold (sistema de IA de Google DeepMind) han transformado la predicción de las estructuras de las proteínas con una precisión del 99%, lo que ha reducido considerablemente los costes y el tiempo necesarios para el descubrimiento de fármacos.
- Medicina: la IA procesable (IA que no solo analiza o predice, sino que genera acciones concretas) aplica la física para validar la incertidumbre de sus predicciones, lo que las hace confiables en áreas esenciales como la atención al paciente.
- Astrofísica: se necesitan simulaciones cosmológicas exhaustivas para procesar petabytes (1000 terabytes) de datos de los catálogos observacionales y comprender cómo se forman las estructuras del universo.
- Medio ambiente: El modelo NowCastNet (modelo de IA para predicción meteorológica) combina las ecuaciones del flujo de fluidos con el aprendizaje profundo para pronosticar las precipitaciones extremas con mayor precisión que los modelos convencionales.
Algunas evidencias en la vida cotidiana y en las tecnologías actuales
¿Cómo vemos estas ideas en nuestra vida cotidiana? He aquí cuatro ejemplos:
- Previsiones meteorológicas: cuando compruebas el tiempo en tu teléfono, estás viendo los resultados de modelos físicos que resuelven ecuaciones complejas en tiempo real.
- GPS y navegación: los sistemas de posicionamiento utilizan algoritmos que se ajustan a los efectos físicos y relativistas para proporcionarte una ubicación exacta.
- Diseño de nuevos materiales: las baterías de larga duración y los paneles solares más eficientes se desarrollan mediante simulaciones químicas electrónicas antes de su fabricación.
- Diagnóstico médico: los algoritmos de reconstrucción de imágenes en tomografía y resonancia son usos prácticos de la física informática para mejorar la calidad de vida.
- En casa, podemos usar este conocimiento para reducir nuestro consumo de energía o entender cómo los sistemas de filtrado en las redes sociales (algoritmos) influyen en nuestra visión de la realidad.
Hacia una “Gran IA” (Big AI) y el futuro de la ciencia
El camino a seguir requiere no solo un mayor volumen de datos, sino también una incorporación completa de las leyes naturales en el marco de los modelos. Esta idea, conocida como «gran IA», tiene como objetivo combinar la precisión de las teorías físicas con la adaptabilidad del Machine Learning o Aprendizaje automático (IA que permite a las computadoras aprender a partir de datos). Se espera que en los próximos años, de 5 a 15 años, se introduzcan sistemas híbridos cuántico-clásicos capaces de abordar problemas que actualmente son imposibles, como simular con precisión sistemas cuánticos complejos u optimizar la logística global.
En resumen, la física computacional ya no es solo una herramienta de apoyo; ahora es el idioma principal que impulsa el avance científico. Como se ha demostrado, su capacidad para combinar la teoría con la aplicación práctica mediante algoritmos eficaces está cambiando áreas como el desarrollo de fármacos y nuestras estrategias para abordar el cambio climático. Comprender estos conceptos es esencial para los científicos y ofrece a la sociedad la oportunidad de apreciar la fuerza invisible que mejora nuestra salud y calidad de vida. A continuación, los animo a seguir profundizando en este fascinante campo, ya que el algoritmo que desvelará los mayores secretos del mañana se está creando hoy.
Autor: Oscar E. Hernández B.