Las espumas también “aprenden” y ese hallazgo conecta la física con la inteligencia artificial. Un equipo de la Universidad de Pensilvania demostró que las burbujas dentro de estos materiales no permanecen inmóviles, como se creía, sino que se reorganizan de forma constante. Ese comportamiento guarda similitudes matemáticas con los mecanismos que permiten el aprendizaje en sistemas de IA.
Movimiento interno y paralelismos con IA
Durante décadas, la comunidad científica consideró que las espumas mantenían una estructura interna rígida y desordenada, similar al vidrio. Bajo esa idea, las diminutas burbujas o gotas quedaban bloqueadas en posiciones fijas una vez que el material se estabilizaba. Sin embargo, simulaciones recientes por computadora revelaron otro panorama.
Los investigadores analizaron una espuma húmeda y siguieron el movimiento microscópico de sus burbujas. Aunque la estructura externa conserva su forma general, el interior muestra una dinámica continua. Las partículas cambian de posición y exploran múltiples configuraciones posibles sin fijarse en una sola.
John C. Crocker, profesor de ingeniería química y biomolecular, explicó que esta reorganización constante desafía la interpretación tradicional. Además, señaló que los datos acumulados durante años ya sugerían inconsistencias con el modelo estático, pero faltaba una herramienta matemática capaz de describir ese comportamiento cambiante.
Para abordar el problema, el equipo recurrió a conceptos utilizados en el aprendizaje profundo. En particular, empleó principios del descenso de gradiente, un método matemático que ajusta parámetros paso a paso para reducir errores en modelos de inteligencia artificial. En lugar de buscar una única solución óptima, este enfoque permite moverse por regiones donde varias configuraciones funcionan de manera similar.
Robert Riggleman, también investigador de la universidad, explicó que forzar a un sistema hacia una solución profunda puede volverlo frágil. En cambio, permanecer en una zona más amplia y estable favorece mayor adaptabilidad. Al comparar esta idea con el comportamiento de las burbujas, el equipo encontró una coincidencia clara: las partículas no se fijan en un estado único, sino que recorren una gama de estados equivalentes.
Este paralelismo sugiere que el concepto de “aprendizaje” podría actuar como principio organizador común en sistemas físicos y computacionales. Aunque las espumas no poseen conciencia ni procesamiento de información, sus dinámicas internas responden a reglas matemáticas similares a las que estructuran redes neuronales artificiales.
Los investigadores consideran que este descubrimiento abre nuevas líneas de estudio. Por un lado, facilita la comprensión de materiales adaptativos. Por otro, ofrece herramientas para analizar sistemas biológicos complejos, como el citoesqueleto celular, que también mantiene su forma general mientras reorganiza continuamente su estructura interna.
El hallazgo no redefine solo el estudio de las espumas. También impulsa un diálogo interdisciplinario entre física, biología e informática, al mostrar que modelos matemáticos desarrollados para la inteligencia artificial pueden describir fenómenos naturales observados desde hace siglos.
