Un grupo de ingenieros de la Universidad de Pensilvania demostraron que, incluso cuando una burbuja de espuma parece completamente quieta, estas nunca dejan de moverse. Lo más llamativo del descubrimiento es que la matemática que describe ese movimiento constante coincide con la que se utiliza para entrenar sistemas de aprendizaje profundo, la base de la inteligencia artificial moderna.
La espuma rara vez despierta curiosidad. Sin embargo, para la ciencia siempre fue un misterio. Durante años se creyó que, a escala microscópica, las burbujas se comportaban como el vidrio: una estructura desordenada pero rígida, capaz de deformarse y recuperar su forma sin que ocurriera ningún movimiento interno significativo.
Ese supuesto empezó a desmoronarse cuando los ingenieros de la Universidad de Pensilvania observaron el fenómeno con mayor detalle. Descubrieron que las burbujas cambian de posición de manera continua sin alterar la forma general de la espuma. Al simular este comportamiento en espuma, apareció un hallazgo inesperado: el modelo matemático que explica esa dinámica es casi idéntico al que gobierna el aprendizaje profundo en inteligencia artificial.
Una espuma que nunca se asienta
Durante décadas, las teorías describieron a las burbujas como si se desplazaran por un “paisaje de energía”, rodando hasta caer en un punto mínimo donde todo quedaba en reposo. Sin embargo, al comparar esa idea con los datos experimentales, los números no cerraban.
John C. Crocker, uno de los autores principales del estudio, señaló que estas inconsistencias ya habían sido detectadas hace casi veinte años, aunque en ese momento no existían las herramientas matemáticas necesarias para explicar lo que realmente ocurría. La espuma simplemente no obedecía las reglas que se daban por ciertas.
Las simulaciones actuales ofrecen una explicación radicalmente distinta: la espuma nunca alcanza un estado final perfectamente estable. En lugar de eso, se mueve dentro de regiones enormes donde muchas configuraciones de burbujas tienen prácticamente la misma energía. Por eso, aunque al tacto la espuma parezca firme y estable, en su interior existe una agitación constante: es sólida por fuera, dinámica por dentro.
El mismo lenguaje que usa la inteligencia artificial
Ahí aparece el vínculo más sorprendente. El aprendizaje profundo, la técnica que permite que la inteligencia artificial aprenda a partir de datos, se basa en un proceso llamado descenso de gradiente. Es un método que busca minimizar errores recorriendo un paisaje matemático, como si un excursionista descendiera una montaña envuelta en niebla.
Según explicó Robert Riggleman, profesor de la universidad y coautor del estudio, el objetivo no es llegar al punto más profundo del valle. Permanecer en zonas más planas -donde existen múltiples soluciones igualmente válidas- es lo que permite que los modelos de IA generalicen mejor y no fallen ante información nueva. Esa misma lógica es la que parece gobernar el movimiento perpetuo de la espuma.
Cuál es el impacto de la IA en el cambio climático
El impacto de la inteligencia artificial en el cambio climático es ambivalente. Lejos de ser una tecnología neutra, su expansión implica costos ambientales concretos, pero también abre oportunidades inéditas para enfrentar una de las mayores crisis del siglo XXI. La clave no está solo en el avance técnico, sino en el uso que se haga de estas herramientas y en el marco político y energético que las rodea.
Por un lado, el desarrollo de modelos de IA cada vez más sofisticados demanda enormes volúmenes de energía. Los centros de datos que los sostienen consumen electricidad de forma constante y requieren sistemas de refrigeración intensivos, lo que se traduce en mayores emisiones de carbono y un uso significativo de agua, especialmente crítico en regiones con estrés hídrico.
Al mismo tiempo, la IA se consolida como una aliada estratégica en la lucha contra el cambio climático. Sus aplicaciones permiten optimizar el consumo energético en ciudades e industrias, mejorar la predicción de eventos climáticos extremos y fortalecer los sistemas de alerta temprana.
El desafío central ahora es evitar que la IA se convierta en un factor que profundice la crisis climática. Sin regulación, sin transición energética y sin criterios de sostenibilidad, su crecimiento puede amplificar los impactos negativos del sistema actual. Pero integrada a estrategias ambientales y de desarrollo sostenible, la inteligencia artificial puede transformarse en un acelerador de soluciones frente a un planeta cada vez más vulnerable.