La IA fortalece el análisis científico en la física: investigadora de la UASLP

La IA fortalece el análisis científico en la física: investigadora de la UASLP

Emsavalles| San Luis Potosí, S.L.P.| Martes, 27 de Enero de 2026| 14:34

---

La física utiliza la inteligencia artificial (IA) desde hace más de 40 años para resolver los problemas y preguntas que esta ciencia plantea a través de sus investigadores, señala la Dra. Georgina Olivares Rentería, posdoctorante del Instituto de Física de la UASLP.

La doctora en Ciencias Físicas, con especialidad en Óptica e Información Cuántica, explica que, aunque en el pasado la IA no era tan accesible como ahora, la física recurrió a ella para resolver algoritmos y problemas matemáticos.

Destacó que la base de la inteligencia artificial son las redes neuronales, una simulación de la estructura del cerebro humano. En cada capa del cerebro existe cierta información; de manera análoga, en la IA los modelos se conforman por capas de algoritmos, es decir, modelos matemáticos que permiten emular procesos de inteligencia humana y reconocer patrones.

Un ejemplo del aporte de la física a la inteligencia artificial es el Premio Nobel de 2024 otorgado a John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton por sus descubrimientos e innovaciones en redes neuronales artificiales, específicamente en los mecanismos mediante los cuales las máquinas aprenden.

La investigación premiada —señaló la especialista— se relaciona con el "deep learning", o aprendizaje profundo, que permite a las máquinas procesar grandes volúmenes de datos. A esto se suma que, en la actualidad, las IA han sido entrenadas con la información disponible en internet, lo cual democratiza el acceso al conocimiento para millones de personas.

Respecto al futuro de la inteligencia artificial en la física, la Dra. Olivares Rentería afirma que su uso permitirá que la ciencia amplíe sus alcances, al resolver algoritmos antes imposibles y enfrentar problemas que requieren grandes procesamientos de información.

En cuanto al uso de herramientas de IA por parte de la población -como ChatGPT, Gemini, Meta AI, Alexa o Apple Intelligence- la investigadora indica que deben emplearse, ya que su accesibilidad se sustenta en los Large Language Models o Modelos de Lenguaje Grande, entrenados con grandes cantidades de texto para comprender, generar y procesar lenguaje humano de forma natural.

No obstante, advierte que tanto la ciudadanía como la comunidad científica deben permanecer atentos a la información que se solicita a estas herramientas, pues pueden presentar errores. Subrayó que, como profesionales de cualquier área, debemos verificar que las indicaciones dadas a una IA tengan sentido y revisar siempre los resultados para evitar fallos que puedan afectar nuestro trabajo.