03/02/2026
La inteligencia artificial como motor de descubrimiento científico: un repaso detallado de 15 hitos transformadores
Por Dr. Miguel Torres Batista
Durante casi medio siglo, el plegamiento de las proteínas fue uno de los enigmas más obstinados de la biología. Las proteínas son las máquinas moleculares que hacen posible la vida, y su forma tridimensional define por completo su función. Un mal plegamiento puede desencadenar enfermedades devastadoras como el Alzheimer, el Parkinson o la fibrosis quística. Hasta hace muy poco, determinar esas estructuras en 3D requería años de experimentos costosos en laboratorio.
Todo cambió en 2020 con AlphaFold, desarrollado por DeepMind. Por primera vez, un sistema de inteligencia artificial consiguió predecir con alta precisión la estructura tridimensional de las proteínas en apenas horas. En 2022, AlphaFold ya había calculado y liberado al mundo científico las estructuras de más de 200 millones de proteínas, cubriendo prácticamente todas las conocidas en la Tierra. Hoy, investigadores de todo el planeta usan estas predicciones para acelerar el diseño de nuevos fármacos, crear enzimas a medida y buscar respuestas frente a desafíos urgentes como la resistencia a los antibióticos.
Las interfaces cerebro-computadora han pasado de la ciencia ficción a la realidad clínica. En 2023, investigadores de Stanford lograron traducir actividad cerebral en texto a una velocidad de casi 80 palabras por minuto, permitiendo que personas con parálisis severa recuperaran la comunicación. Al mismo tiempo, un equipo de la Universidad de California en San Francisco entrenó modelos de aprendizaje profundo que convierten señales cerebrales directamente en frases completas. Más allá de hablar, pacientes ya controlan brazos robóticos o teclados solo con su mente. Los ensayos clínicos más recientes muestran que la IA mejora drásticamente la precisión de estos sistemas y permite diseños menos invasivos, reemplazando implantes voluminosos por tecnologías inalámbricas más seguras y discretas.
En matemáticas puras, la IA ya compite con los mejores talentos jóvenes. En 2024, DeepMind presentó AlphaGeometry, un sistema que resolvió el 83 % de los problemas de geometría de las Olimpiadas Internacionales de Matemáticas de los últimos 25 años, un rendimiento comparable al de un medallista de oro. Lo más impresionante es su transparencia: en lugar de dar solo la respuesta final, muestra el razonamiento paso a paso, exactamente como lo haría un matemático humano. Dado que la geometría sustenta disciplinas como la robótica, la navegación y la física teórica, estos avances abren la puerta a nuevas demostraciones de teoremas y a algoritmos más potentes y fiables en ingeniería y ciencia.
Las predicciones meteorológicas precisas salvan vidas, pero los modelos tradicionales necesitan horas en superordenadores. En 2023, Google DeepMind lanzó GraphCast, un modelo que genera pronósticos en segundos y superó al referente mundial ECMWF en el 90 % de los indicadores clave. GraphCast anticipó con casi una semana de antelación el ciclón Mocha que azotó Myanmar en mayo de 2023, dando tiempo crucial para evacuaciones y planes de emergencia. Hoy varias agencias meteorológicas integran modelos de IA junto a sus sistemas clásicos. Con el cambio climático intensificando fenómenos extremos, estas predicciones rápidas y fiables se han vuelto indispensables.
La ciencia de materiales y la informática también han dado saltos impresionantes. En 2023, AlphaDev de DeepMind descubrió un algoritmo de ordenación más rápido que los existentes y se integró directamente en la biblioteca estándar de C++, un hito sin precedentes. En 2025, avances similares diseñaron algoritmos de vanguardia para más de 50 problemas abiertos de matemáticas y optimización, superando en rendimiento a métodos humanos y ahorrando cantidades enormes de potencia de cálculo a escala global. Por primera vez, la IA está fortaleciendo los cimientos mismos de la informática.
La robótica autónoma está cambiando el ritmo de la experimentación científica. En 2023, un equipo de la Universidad de Liverpool presentó un robot científico capaz de trabajar 24 horas al día: formula hipótesis, analiza resultados y decide el siguiente experimento sin intervención humana. Mientras los laboratorios tradicionales cierran por la noche, estas máquinas no paran, acelerando ciclos de descubrimiento en química, biología y otros campos donde la prueba y error es la norma. Combinadas con IA, estas plataformas exploran en semanas territorios que a un equipo humano le llevarían años.
La radiología genera millones de imágenes cada día: tomografías, resonancias y radiografías. Los radiólogos enfrentan cargas abrumadoras, y aquí la IA marca una diferencia real. En 2023, Google probó Med-PaLM M en radiografías de tórax y alcanzó precisión diagnóstica comparable a expertos. El Servicio Nacional de Salud del Reino Unido ya usa sistemas piloto para clasificar imágenes y priorizar casos urgentes. Estas herramientas actúan como copilotos: detectan signos tempranos de cáncer o fracturas que, bajo presión, podrían pasar desapercibidos.
Gracias a la conectómica impulsada por IA, los científicos cartografían tejido cerebral a resolución nanométrica. En 2023, un equipo de Google y Harvard presentó la reconstrucción 3D más detallada jamás realizada de un milímetro cúbico de cerebro humano: más de 57.000 células y miles de millones de conexiones sinápticas. La IA unió miles de imágenes de microscopia electrónica y reveló patrones sinápticos nunca observados, ofreciendo un plano claro para estudiar memoria, enfermedades neurológicas y procesos cognitivos complejos.
El cambio climático exige herramientas predictivas potentes. Nvidia impulsa Earth-2, una iniciativa de gemelos digitales del planeta que genera simulaciones climáticas ultradetalladas en tiempos mucho menores que los modelos tradicionales. En 2023, varios equipos demostraron que estos sistemas anticipan riesgos localizados de sequía u olas de calor con meses de ventaja, permitiendo explorar escenarios de reducción de emisiones y sus efectos a largo plazo.
Las ondas gravitacionales, detectadas por primera vez en 2015, son señales muy débiles que requieren analizar enormes volúmenes de datos de LIGO y Virgo. En 2023, modelos de aprendizaje profundo comenzaron a examinar datos ruidosos en tiempo real, detectando y clasificando eventos cósmicos —fusiones de agujeros negros o colisiones de estrellas de neutrones— mucho más rápido que los métodos convencionales. Esto abre ventanas nuevas para entender los fenómenos más violentos del universo.
El diseño de medicamentos suele tardar más de diez años y miles de millones de dólares. En 2023, modelos generativos crearon millones de estructuras moleculares nuevas con potencial terapéutico; algunas ya están en ensayos clínicos, como el fármaco de Insilico Medicine para fibrosis pulmonar idiopática. La IA elimina años de prueba y error al predecir comportamiento molecular con precisión.
La computación cuántica apoyada por IA permite simular interacciones moleculares imposibles para ordenadores clásicos. En 2023, algoritmos cuánticos optimizados con IA alcanzaron escalas inéditas en reactividad química, impulsando catalizadores para hidrógeno verde y materiales de baterías avanzadas. Empresas como Google e IBM corrigen errores en sistemas cuánticos frágiles, logrando simulaciones más fiables con impacto en medicina y energías renovables.
La IA ya comprende el mundo real en tres dimensiones. En 2024, modelos geoespaciales y de posicionamiento visual alcanzaron precisión centimétrica, permitiendo anclar contenido digital en el espacio físico (Niantic, Google) y mejorar navegación de robots autónomos. Esto transforma coches sin conductor, realidad aumentada y logística.
Finalmente, en 2024 Google presentó Willow, un chip cuántico de 105 qubits que resolvió un cálculo en 5 minutos, tarea que tomaría miles de millones de años a superordenadores clásicos. Aunque las aplicaciones prácticas aún son tempranas, esta convergencia entre computación cuántica e IA promete avances revolucionarios en criptografía, materiales y más.
Desde moléculas hasta galaxias, la IA ha dejado de asistir a los científicos para convertirse en protagonista del descubrimiento. Lo que antes tomaba décadas ahora se logra en días. La gran pregunta es cómo estos avances llegarán a nuestra vida cotidiana en los próximos años. Porque la historia de la inteligencia artificial y la ciencia apenas comienza.