– Así lo revela la investigadora de la UASLP, Georgina Olivares.
San Luis Potosí, S.L.P.- La física ha utilizado la inteligencia artificial (IA) desde hace más de cuatro décadas para resolver problemas complejos y responder preguntas fundamentales de esta ciencia, afirmó la doctora Georgina Olivares Rentería, posdoctorante del Instituto de Física de la UASLP.
La especialista en Ciencias Físicas, con énfasis en Óptica e Información Cuántica, explicó que, aunque en el pasado la IA no era tan accesible como en la actualidad, la comunidad científica ya recurría a ella para resolver algoritmos y modelos matemáticos de alta complejidad. Recordó que la base de estas tecnologías son las redes neuronales, inspiradas en la estructura del cerebro humano, donde cada capa procesa información y permite reconocer patrones mediante modelos matemáticos.
Como ejemplo del vínculo entre física e inteligencia artificial, destacó el Premio Nobel de 2024 otorgado a John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton por sus aportaciones en redes neuronales artificiales y los mecanismos que permiten a las máquinas aprender. Esta investigación está estrechamente relacionada con el aprendizaje profundo (deep learning), que posibilita procesar grandes volúmenes de datos.
La Dra. Olivares subrayó que el entrenamiento de las IA con información disponible en internet ha democratizado el acceso al conocimiento, permitiendo que millones de personas utilicen estas herramientas. En el ámbito científico, anticipó que la IA permitirá ampliar los alcances de la física al resolver algoritmos antes inabordables y enfrentar problemas que requieren enormes capacidades de procesamiento.
Respecto al uso cotidiano de herramientas como ChatGPT, Gemini, Meta AI, Alexa o Apple Intelligence, señaló que su funcionamiento se basa en Modelos de Lenguaje Grande (LLM), entrenados con grandes cantidades de texto para comprender y generar lenguaje humano de manera natural. Sin embargo, advirtió que tanto la ciudadanía como la comunidad científica deben ser cuidadosas con la información solicitada y verificar siempre los resultados, ya que estas herramientas pueden presentar errores.
La investigadora enfatizó que, como profesionales, es indispensable revisar que las instrucciones dadas a una IA tengan sentido y validar sus respuestas para evitar fallos que puedan impactar el trabajo académico, técnico o profesional.
