La inteligencia artificial sigue encontrando nuevos terrenos donde ser útil, y esta vez lo ha hecho en un ámbito que parecía exclusivo del pensamiento humano: la física cuántica. En un estudio reciente, un grupo de investigadores demostró que la colaboración entre humanos y algoritmos de machine learning puede desentrañar problemas que, por separado, ninguno podía resolver.Un reto con pocos datos y mucha complejidadUno de los mayores desafíos al aplicar inteligencia artificial en ciencia es la escasez de datos. La mayoría de los algoritmos necesitan enormes volúmenes de información para ofrecer resultados fiables. Sin embargo, en ciertas áreas como la física de la materia condensada, ese lujo no siempre está disponible.El estudio en cuestión se centró en los imanes frustrados, un tipo de material donde los elementos magnéticos interactúan de forma tan compleja que no logran alinearse de manera estable. Estos comportamientos pueden parecer caóticos, pero esconden patrones valiosos para entender tecnologías futuras como la computación cuántica.El comportamiento extraño de los imanes al enfriarseEl equipo quería analizar qué ocurría con ciertos imanes cuando se enfrían hasta casi el cero absoluto. En estas condiciones extremas, algunos materiales entran en un estado conocido como líquido de espín, en el que los momentos magnéticos fluctúan constantemente, similar a las moléculas de agua en estado líquido.Pero el enigma era otro: ¿qué sucede cuando ese líquido magnético se enfría aún más? Los modelos tradicionales no lograban identificar la fase resultante. Aquí es donde la IA entró en escena.La ayuda de un algoritmo explicableLos físicos de OIST (Okinawa Institute of Science and Technology) se unieron con expertos en inteligencia artificial de la Universidad de LMU Munich. Estos últimos habían desarrollado un algoritmo de machine learning diseñado para clasificar fases magnéticas sin necesidad de un entrenamiento previo.Este algoritmo tenía una ventaja clave: su capacidad de interpretación. A diferencia de las redes neuronales tradicionales que funcionan como una «caja negra», este modelo permite a los investigadores entender por qué toma cada decisión. Esto lo hace especialmente útil en contextos científicos donde los resultados deben poder explicarse y reproducirse.Simulaciones que van más allá de lo tradicionalEl proceso comenzó con simulaciones por el método de Monte Carlo, una técnica usada para explorar sistemas complejos mediante miles de escenarios aleatorios. Con estos datos, alimentaron al algoritmo, que comenzó a detectar patrones ocultos que los humanos no habían percibido.Pero lo realmente innovador fue el siguiente paso: los científicos invirtieron el proceso. En lugar de seguir enfriando el sistema, lo calentaron partiendo del estado misterioso. Este cambio de perspectiva reveló qué tipo de fase era esa que surgía del líquido de espín al enfriarse.Gracias a esta estrategia, lograron identificar el estado magnético final, resolviendo un rompecabezas que llevaba años sin resolución clara.Una conversación más que una herramientaLo más interesante del experimento no fue solo el hallazgo, sino cómo se llegó a él. Ni los investigadores humanos ni la IA pudieron resolver el problema por sí solos. Fue a través de un «diálogo» constante entre ambos, donde cada parte aportaba lo que la otra no podía ver.Como lo explicó el doctor Ludovic Jaubert de la Universidad de Burdeos: “Fue como trabajar con un colega: la IA detectó patrones que nosotros no veíamos, y nosotros guiamos al algoritmo en la dirección correcta”.Este caso es un ejemplo poderoso de colaboración simbólica, donde la intuición humana y la precisión computacional se potencian mutuamente.Nuevas formas de hacer cienciaEste avance abre puertas hacia nuevas metodologías en la investigación científica. No se trata de sustituir a los investigadores, sino de sumar herramientas que les permitan ver más allá de lo evidente.En campos como la física cuántica, donde los sistemas son tan complejos que desafían la imaginación, trabajar en equipo con algoritmos puede marcar la diferencia entre estancarse o avanzar.Este estudio también deja una lección valiosa para otras disciplinas: incluso con pocos datos, si el enfoque es el correcto y se elige el modelo adecuado, la inteligencia artificial puede ser una gran aliada para resolver los enigmas más intrincados.La noticia Físicos y algoritmos: una alianza inesperada para resolver un misterio cuántico fue publicada originalmente en Wwwhatsnew.com por Natalia Polo.