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Descubren que la espuma de jabón sigue la misma matemática que la inteligencia artificial

21/01/2026 17:17 - Tecnologia

Un equipo de ingenieros de la Universidad de Pensilvania reveló que, a escala microscópica, las burbujas de la espuma nunca están quietas y su movimiento interno obedece la misma regla matemática que entrenan los algoritmos de IA.

Movimiento constante en la espuma

Lo que parece un material estático, como la espuma de jabón, en realidad está en constante movimiento a nivel microscópico. Investigadores de la Universidad de Pensilvania observaron que las burbujas dentro de la espuma se reorganizan y cambian de posición sin que la forma macroscópica varíe.

Una regla matemática compartida

Los científicos descubrieron que el patrón de movimiento se describe con la misma matemática utilizada en los modelos de aprendizaje profundo. En la inteligencia artificial, los algoritmos exploran un “paisaje de energía” buscando regiones planas donde muchas configuraciones tienen energía similar, lo que favorece la capacidad de generalizar. De forma análoga, la espuma se desplaza dentro de amplias zonas de configuraciones casi equivalentes, evitando quedar atrapada en un único estado óptimo.

Desafío a teorías clásicas

Durante décadas, la física describió la espuma como un sistema “atascado”, similar al vidrio, donde las burbujas permanecen congeladas hasta que una fuerza externa actúa. Sin embargo, las imágenes microscópicas mostraron intercambios continuos de posiciones, contrarrestando esas teorías tradicionales.

Implicancias más allá de la espuma

Los autores del estudio, entre ellos John C.?Crocker y Robert Riggleman, sugieren que esta matemática podría aplicarse a otros sistemas complejos, como el citoesqueleto celular, que también requiere reorganización continua sin perder estabilidad. Si se confirma, podríamos estar frente a un principio universal de sistemas que se mantienen estables solo mediante movimiento constante.

¿Qué significa para la IA?

El hallazgo refuerza la idea de que la inteligencia artificial no necesita alcanzar un punto único de perfección; más bien, funciona mejor en regiones planas del espacio de soluciones, donde la “imprecisión controlada” permite adaptarse a datos nuevos.

Para más información, consulte la publicación original en Gizmodo en Español.

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