Los científicos han descubierto que las burbujas de espuma siguen las mismas matemáticas que la IA
¿Qué tienen en común la espuma de un detergente y los algoritmos que hacen funcionar a los buscadores? Un grupo de científicos de Penn descubrió que el movimiento microscópico de las burbujas sigue un patrón idéntico al entrenamiento de las máquinas.
Ingenieros de la Universidad de Pensilvania demostraron que las burbujas en la espuma húmeda nunca se quedan quietas del todo, incluso cuando a simple vista la espuma parece estática. Lo más sorprendente del hallazgo es que la matemática que explica este movimiento constante coincide exactamente con la forma en que se entrenan los sistemas de aprendizaje profundo (o deep learning), la tecnología detrás de la inteligencia artificial moderna.
La espuma -ya sea la del detergente, la crema de afeitar o el copete del café- no suele ser algo en lo que uno se detenga a pensar. Sin embargo, para la ciencia, siempre fue un enigma. A nivel microscópico, se creía que las burbujas funcionaban como el vidrio: una mezcla desordenada y "congelada" que podía apretarse y recuperar su forma, pero donde nada se movía por dentro. La espuma (como la del jabón, la crema de afeitar, la crema batida, etc.) no es algo en lo que normalmente pensemos demasiado.
Pero los ingenieros de la Universidad de Pensilvania decidieron mirar más de cerca. Descubrieron que las burbujas en realidad cambian de posición constantemente sin que la espuma pierda su forma general. Al simular este comportamiento de "espuma húmeda", notaron algo insólito: la matemática detrás de ese movimiento es casi idéntica al aprendizaje profundo, el método que usamos para entrenar a la inteligencia artificial.
Espuma que nunca se asienta
Durante años, los científicos usaron teorías viejas que imaginaban a las burbujas como pelotitas rodando por un "paisaje de energía" hasta caer en un pozo (un estado de baja energía) y quedarse allí quietas. Pero al contrastar esa idea con los datos reales, la cuenta no cerró.
John C. Crocker, uno de los autores principales del estudio, explicó que notaron estas fallas en la teoría hace casi 20 años, pero en aquel entonces no tenían las herramientas matemáticas para describir lo que realmente estaba pasando. El comportamiento de la espuma simplemente no obedecía las reglas que daban por sentadas.
Las simulaciones de los investigadores arrojaron una explicación que rompe con lo que se creía: la espuma no "aterriza" nunca en un estado final perfecto u óptimo. En lugar de eso, se desplaza por zonas inmensas donde muchísimas formas de organizar las burbujas son prácticamente iguales. Por eso, aunque sientas la espuma estable y firme en tu mano, en su interior reina una agitación constante; es estable por fuera e inestable por dentro.
El código compartido con la IA
Acá es donde entra la sorpresa. El aprendizaje profundo (esa tecnología que permite a la IA aprender sola) funciona mediante un proceso llamado descenso de gradiente. Es como si el algoritmo fuera un excursionista bajando una montaña en la niebla, buscando el punto más bajo para minimizar errores.
La clave del asunto fue entender que no conviene empujar al sistema hacia el "valle" más profundo posible. Según explicó Robert Riggleman, profesor de la universidad y uno de los autores del estudio, quedarse en las partes más llanas del paisaje matemático —donde muchas soluciones distintas funcionan igual de bien— es precisamente lo que permite que los modelos de inteligencia artificial puedan generalizar. En otras palabras, esto es lo que hace que una IA sea flexible y no se "rompa" ante un dato nuevo.
De la espuma a las células de nuestro cuerpo
Los investigadores creen que esto es apenas la punta del iceberg de una idea mucho más grande sobre cómo los sistemas complejos mantienen el orden mientras siguen cambiando. Ahora, pusieron la lupa sobre estructuras biológicas como el citoesqueleto de las células (el armazón interno que les da forma), el cual tiene que reorganizarse todo el tiempo sin que la célula se desarme por completo.
Si la misma matemática aparece también ahí, estaríamos ante una regla universal. Esto podría abrir la puerta a la creación de materiales adaptativos: objetos que mantengan su forma estructural pero que, al mismo tiempo, tengan la capacidad de reaccionar y cambiar según lo que pase en su entorno, tal como lo hace la espuma o nuestras propias células.
Referencia de la noticia:
Slow relaxation and landscape-driven dynamics in viscous ripening foams, published in Proceedings of the National Academy of Sciences, November 2025.