Del laboratorio virtual al robotizado con pedagogía de la IA

El avance de las tecnologías digitales ha transformado progresivamente los entornos de enseñanza de las ciencias experimentales. En este contexto, la articulación entre laboratorios virtuales, laboratorios robotizados y sistemas de inteligencia artificial (IA) constituye una nueva vía pedagógica que redefine la forma en que los estudiantes adquieren competencias científicas, desarrollan habilidades procedimentales y comprenden los fundamentos de la investigación empírica.
Los laboratorios virtuales se consolidaron en los últimos años como herramientas efectivas para la enseñanza y la formación inicial. Operan mediante simulaciones interactivas que reproducen con precisión procesos físicos, químicos o biológicos, permitiendo a los estudiantes explorar variables, repetir ensayos y analizar resultados en un contexto seguro y de bajo costo. Este enfoque favorece la comprensión conceptual y reduce la barrera de acceso a experiencias que, por su complejidad o costo de equipamiento, podrían resultar inaccesibles en un entorno presencial tradicional.

Sin embargo, la formación científica requiere también el contacto con la materialidad de los procedimientos experimentales. En este sentido, la integración con laboratorios robotizados ofrece un paso intermedio entre la simulación y la práctica directa. A través de sistemas mecatrónicos capaces de manipular instrumentos, dispensar reactivos o controlar parámetros ambientales, los estudiantes pueden ejecutar prácticas reales de forma remota. Este tipo de infraestructura amplía las oportunidades de aprendizaje, optimiza el uso del equipamiento costoso y permite una estandarización precisa de las condiciones experimentales.
El vínculo entre ambos entornos, virtual y robotizado, se potencia mediante la incorporación de IA en diferentes etapas del proceso didáctico. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar el desempeño de los estudiantes en las simulaciones, identificar patrones de error, sugerir rutas personalizadas de aprendizaje y anticipar dificultades en los procedimientos experimentales. En el laboratorio robotizado, la IA actúa como asistente cognitivo, monitoreando variables críticas, ajustando secuencias de trabajo y proporcionando retroalimentación en tiempo real. De este modo, la IA no sustituye al estudiante, sino que amplifica su capacidad para tomar decisiones basadas en evidencias.
Esta convergencia tecnológica también tiene implicancias institucionales. Permite ampliar la matrícula en asignaturas experimentales sin comprometer la seguridad ni la calidad de las prácticas, democratiza el acceso a equipamiento sofisticado y favorece entornos de aprendizaje inclusivos, especialmente para instituciones con limitaciones presupuestarias. Asimismo, promueve una cultura educativa orientada al ensayo, el error y la replicabilidad, principios fundamentales de la metodología científica.
Finalmente, el tránsito desde el laboratorio virtual hacia el laboratorio robotizado, mediado por sistemas de IA, constituye en esta etapa inicial un ecosistema híbrido en el que la experiencia presencial tradicional no se elimina, sino que se complementa y expande. Esta arquitectura educativa prepara a los estudiantes para los desafíos científicos y tecnológicos de un futuro cercano, en el cual la planificación, simulación y optimización de los experimentos se diseñará en entornos virtuales basados en IA, mientras que su ejecución se realizará de manera automática con precisión, reproducibilidad y estandarización en laboratorios robotizados.

Lecturas complementarias:

-Teachers’ perspective on the use of artificial intelligence on remote experimentation (2025). 

https://www.frontiersin.org/journals/education/articles/10.3389/feduc.2025.1518896/full

-Students' interactions with an artificial intelligence assistant in a remote chemistry laboratory (2025) https://www.frontiersin.org/journals/education/articles/10.3389/feduc.2025.1712743/full

Apagón digital. ¿Si Internet se detuviera una semana?

Imaginemos, por un momento, un silencio digital. No es el fin del mundo, pero se le parece. No hay WhatsApp, no hay Google, no hay streaming ni transferencias bancarias. Las pantallas siguen encendidas, pero no hay nada al otro lado. Internet, esa red invisible que sostiene casi todo lo que hacemos, se ha detenido.

¿Cómo reaccionaríamos si, de repente, nos quedáramos sin conexión global durante una semana?

La vida cotidiana está tejida con hilos de datos. Internet no es solo un espacio de comunicación: es el sistema nervioso de nuestra civilización. Coordina vuelos, hospitales, alimentos, bancos, fábricas, escuelas, señales de tránsito y hasta la electricidad que llega a nuestras casas. Por eso, si esa red se apaga, no hablamos de un simple “inconveniente técnico”, sino de un colapso de sincronización global.

Primer día: el silencio digital sorprende. La gente reinicia routers, mira el celular incrédula. Se piensa en una falla temporal. Pero a medida que pasan las horas, la ansiedad se multiplica. Las empresas no pueden comunicarse con sus proveedores, los bancos no acceden a sus bases de datos y las transacciones electrónicas quedan suspendidas.

Segundo día: los medios tradicionales, radio y televisión, recuperan protagonismo. Vuelven las colas en los cajeros, la comunicación boca a boca, el teléfono fijo. Los satélites siguen orbitando, pero no hay enlace con los servidores centrales. Los hospitales recurren a métodos analógicos para registrar pacientes. En muchos lugares, los sistemas de transporte automatizados se detienen.

Tercer día: las grandes ciudades comienzan a mostrar su dependencia absoluta del flujo de información. La logística de alimentos y combustible se ralentiza. Los sistemas de pago electrónico se paralizan. El dinero en efectivo vuelve a ser un tesoro, y las redes sociales, esas que tanto ruido generan, dejan un vacío extraño. Se siente el silencio de la opinión inmediata.

Cuarto y quinto día: empieza la adaptación. Algunos descubren que pueden hablar cara a cara. Otros aprovechan el tiempo sin notificaciones para leer, escribir o dormir mejor. Pero también surgen tensiones. Gobiernos y empresas tratan de mantener el orden mientras se buscan causas: ¿fue un ciberataque masivo? ¿un fallo técnico global? ¿una desconexión deliberada?

Sexto y séptimo día: aparece la nostalgia digital. Se valora lo que antes parecía trivial: un mensaje de voz, una videollamada, una búsqueda en segundos. La humanidad redescubre su vulnerabilidad tecnológica.

Lo interesante es que no hace falta que ocurra un apagón real para comprender que nuestra dependencia de Internet es tan profunda que hemos delegado buena parte de nuestra memoria, nuestras relaciones y nuestra autonomía a la nube. El apagón digital, hipotético o no, nos invita a pensar en lo que somos sin la red. ¿Cuánto de nuestra identidad se sostiene offline? ¿Cuánto control tenemos realmente sobre la información que nos rodea?

Albert Camus, en La peste (1947), cuenta cómo, ante la posibilidad inminente de morir en cuarentena por la epidemia, todos en el pueblo comenzaron a hacer lo que siempre habían querido y no se animaban. "Pobres -decía-, no se dan cuenta de que era antes, y no ahora, cuando estaban apestados". 

Era antes del apagón digital, y no ahora, cuando estábamos verdaderamente desconectados de lo humano, aunque creyéramos estar más comunicados que nunca.

Premio Nobel de Química 2025 a los nanomateriales MOF

El Premio Nobel de Química 2025 fue concedido a Susumu Kitagawa de la Universidad de Kyoto, Richard Robson de la Universidad de Melbourne y Omar M. Yaghi de la Universidad de California en Berkeley por el desarrollo de materiales MOFs basados estructuras metal-orgánicas.

En sentido estricto. los MOFs. son en la clasificación de los nanomateriales uno de los cinco grupos pertenecientes a los materiales nanoestructurados. Están formados por la unión de iones metálicos o clústeres metálicos (zinc, cobre, hierro, cobalto, aluminio, zirconio, entre otros.) con ligandos orgánicos (moléculas con grupos carboxilato o imidazol, como el ácido tereftálico o el ácido trimésico).

El resultado es una estructura porosa tridimensional, muy ordenada, con una superficie interna enorme en relación a su volumen. En otras palabras: Los MOF son como “esponjas a escala nanométrica” en las que los metales actúan como nodos y las moléculas orgánicas como conectores, generando redes con cavidades y canales de tamaño controlable.

Figura: Esferas rojas: representan los iones metálicos o nodos metálicos. Son los puntos de conexión del entramado. Barras azules: simbolizan los enlaces orgánicos o ligandos Actúan como “puentes” entre los iones metálicos. Poliedros amarillos: indican las cavidades o poros internos, es decir, los espacios vacíos nanométricos que se forman dentro de la estructura tridimensional.

En función de los poros presentes en la nanoestructura se los puede clasificar en:-Microporosos (la mayoría de los MOFs), con un diámetro de poro entre 0,5 y 2 nanómetros (nm), suficiente para alojar moléculas pequeñas como H₂, CO₂, CH₄ o H₂O.

-Mesoporosos (MOFs especiales) con poros entre 2 y 10–20 nm, para permitir la entrada de moléculas más grandes o incluso biomoléculas.

-Macroporosos (raros en MOFs) con tamaños superiores a 50 nm.

 

 Crédito: Prof. Omar M. Yaghi. https://yaghi.berkeley.edu/index.html

Entre sus propiedades podemos destacar su altísima área superficial que puede superar los 5.000 m² por gramo (más que el grafeno o el carbón activado); la porosidad controlable (se puede elegir el tamaño y la forma de los poros según la aplicación), su ligereza - estabilidad química y la posibilidad de funcionalización incorporando moléculas o grupos funcionales específicos en su estructura.

Las Aplicaciones de los materiales nanoestructurados MOF las encontramos en el almacenamiento de gases ( hidrógeno, metano o dióxido de carbono); la captura de CO₂ (los MOF pueden absorber selectivamente dióxido de carbono del aire o de emisiones industriales); en la catálisis actuando como catalizadores o soportes catalíticos en reacciones químicas; en la liberación controlada de fármacos en biomedicina (sus poros pueden “cargar” y “liberar” medicamentos de forma dirigida); en nanosensores para detectar gases, humedad o moléculas específicas y para la purificación del agua mediante la eliminación de metales pesados o contaminantes orgánicos.

Finalmente, cabe señalar que, dado que las categorías del Premio Nobel no se han actualizado para reflejar los avances de la nanociencia, se alude a los MOFs como estructuras metal-orgánicas, cuando por sus características, propiedades y aplicaciones, correspondería más adecuadamente denominarlos nanomateriales nanoestructurados.

Lecturas complementarias:

Vacunas con estructuras MOF para infecciones urinarias. https://infobiotecnologia.blogspot.com/2021/11/vacunas-con-estructuras-mof-para.html

Administración de fármacos con nanocristales MOF*Ab.

https://infobiotecnologia.blogspot.com/2021/12/administracion-de-anticuerpos-y.html

Entre la dulzura y la mutación: el controvertido futuro de las bebidas cola.

En las últimas décadas, el consumo de bebidas azucaradas se ha convertido en un fenómeno global con profundas implicancias sanitarias. En particular, el jarabe de maíz de alta fructosa (JMAF) introducido como un sustituto más económico y eficiente que la sacarosa en 1965 por el científico japonés Yoshiyuki Takasaki. 

El JMAF, se produce rompiendo el almidón en glucosa y luego transformando parte de esa glucosa en fructosa mediante un proceso enzimático, denominado isomerización, realizado por la enzima isomeraza.  El producto se ha consolidado como el endulzante predominante en gaseosas y productos procesados. Su estructura química, compuesta por una mezcla de fructosa y glucosa en proporciones variables le otorga un alto poder edulcorante. Sin embargo, la evidencia científica ha mostrado que su metabolización en el hígado favorece la acumulación de triglicéridos, la resistencia a la insulina y la aparición de enfermedades metabólicas crónicas como la obesidad y la diabetes tipo 2. 

En forma paralela, estudios recientes han identificado la presencia de nanopartículas de carbono en algunas bebidas tipo cola, especialmente asociadas al proceso de caramelización y al uso de colorantes oscuros. Estas partículas, al ser de tamaño nanométrico (por lo general de  5 nm),  poseen propiedades únicas: pueden atravesar membranas celulares, interactuar con biomoléculas y, en ciertos contextos, inducir estrés oxidativo. Este fenómeno ha sido vinculado, en la literatura biomédica, con la posibilidad de generar alteraciones en el ADN y mutaciones génicas. En el artículo Systems Nutrigenomics Reveals Brain Gene Networks Linking Metabolic and Brain Disorders los investigadores comprobaron que el consumo de fructosa altera 900 genes cerebrales vinculados con problemas en la salud como la enfermedad cardiovascular, la enfermedad de Alzheimer, la depresión, la enfermedad bipolar, el trastorno de hiperactividad con déficit de atención, etc. Si bien la cantidad detectada en bebidas comerciales suele ser baja, la exposición crónica y masiva de millones de consumidores constituye un motivo de preocupación para la toxicología contemporánea.

El problema trasciende lo estrictamente científico. El presidente de Estados Unidos, Donald Trump, instó a las  multinacionales del sector a reemplazar el jarabe de maíz de alta fructuosa por azúcar de caña real. 

"¡Tómate una Coca-Cola con Trump!", fue el mensaje que compartió la Casa Blanca para celebrar un presunto entendimiento/aceptación por las empresas, lo que puso en evidencia un punto clave: el entrecruzamiento entre salud pública, intereses económicos y demandas sociales.

El desafío actual radica en cómo combinar la innovación tecnológica con la protección de la salud. La biotecnología y la nanotecnología podrían ofrecer soluciones en distintos niveles: desarrollo de edulcorantes alternativos más seguros, aplicación de filtros moleculares que reduzcan la formación de las nanopartículas indeseadas, o incluso el diseño de aditivos funcionales capaces de contrarrestar el daño oxidativo.

El caso del jarabe de alta fructosa, las nanopartículas de carbono y la posibilidad de mutaciones genéticas asociadas al consumo de bebidas cola, abre una discusión que va más allá de lo nutricional. Se trata de un tema en el que confluyen la ciencia, la política y la cultura de consumo. 

El pedido de Trump, aunque formulado en un tono polémico, dejó planteada una pregunta de fondo que sigue vigente: ¿puede la sociedad reemplazar productos masivos que resultan dañinos sin perder su valor económico y cultural? La respuesta probablemente emerja de la interacción entre la investigación científica, la regulación estatal y las transformaciones en los hábitos de consumo.

Lecturas complementarias:

-Fluorescent nanoparticles present in Coca-Cola and Pepsi-Cola: physiochemical properties, cytotoxicity, biodistribution and digestion studies. DOI: 10.1080/17435390.2017.1418443

-Systems Nutrigenomics Reveals Brain Gene Networks Linking Metabolic and Brain Disorders.DOI: 10.1016/j.ebiom.2016.04.008

-Share a Coke, whith Trump. https://x.com/WhiteHouse/status/1945588887847375341

-Los alimentos con fructosa pueden alterar 900 genes cerebrales, muchos vinculados con la salud humana. https://infobiotecnologia.blogspot.com/2016/04/los-alimentos-con-fructosa-pueden.html

Ciencia en piloto automático: investigación con IA y robots

En los próximos años, la combinación de inteligencia artificial y robótica va a cambiar por completo la forma en que se hace ciencia, tanto en lo básico como en lo aplicado. Hoy ya existen ejemplos, como los robots científicos Adam y Eve, capaces de formular hipótesis, realizar experimentos y analizar los resultados por su cuenta. Pero lo que viene es mucho más ambicioso: laboratorios autónomos funcionando las 24 horas del día, conectados entre sí en distintas partes del mundo, intercambiando datos en tiempo real y ajustando experimentos de manera automática sin que un humano tenga que intervenir en cada paso.

En la investigación básica, esto significa poder cerrar un ciclo completo del método científico en horas o días, desde pensar una pregunta hasta comprobar si la hipótesis es correcta. La IA y la robótica permitirán explorar territorios que hoy no se investigan por falta de tiempo o recursos, e incluso podrían detectar patrones o fenómenos que a un investigador humano no se le ocurriría buscar. La ciencia dejará de tener pausas, porque habrá equipos de trabajo que nunca se detienen.

En la investigación aplicada, el cambio será aún más visible para la vida cotidiana. El descubrimiento de medicamentos, por ejemplo, podría pasar de tardar años a resolverse en semanas, combinando modelos generativos que proponen moléculas con robots que las sintetizan y prueban sin descanso. Lo mismo ocurrirá con el desarrollo de nuevos materiales, enzimas industriales o biotecnología para alimentos, energía y medio ambiente. Incluso la medicina personalizada se verá potenciada, porque la IA podrá diseñar tratamientos únicos para cada paciente basándose en su genética y su perfil molecular, y la robótica se encargará de producirlos de inmediato.

Si las tendencias actuales se mantienen, para 2030 veremos cada vez más robots científicos publicando trabajos en revistas de prestigio. Para 2040, habrá redes globales de laboratorios totalmente automatizados, y para 2050 no sería extraño que existan sistemas capaces de crear y comprobar teorías científicas propias, aportando descubrimientos que cambien nuestra comprensión del mundo. El  investigador humano seguirá siendo importante, pero cada vez más como quien plantea las grandes preguntas y valida la interpretación de lo que la máquina descubre.

Science on autopilot: research with AI and robots

In the coming years, the combination of artificial intelligence and robotics will completely change the way science is done, both in basic and applied research. There are already examples today, such as the scientific robots Adam and Eve, capable of formulating hypotheses, conducting experiments, and analyzing the results on their own. But what lies ahead is much more ambitious: autonomous laboratories operating 24 hours a day, connected to each other in different parts of the world, exchanging data in real time, and automatically adjusting experiments without human intervention at every step.

In basic research, this means being able to complete a full cycle of the scientific method in hours or days, from thinking of a question to testing whether the hypothesis is correct. AI and robotics will make it possible to explore areas that are not currently being researched due to lack of time or resources, and could even detect patterns or phenomena that a human researcher would not think to look for. Science will no longer have breaks, because there will be teams that never stop working.

In applied research, the change will be even more visible in everyday life. Drug discovery, for example, could go from taking years to being resolved in weeks, combining generative models that propose molecules with robots that synthesize and test them tirelessly. The same will happen with the development of new materials, industrial enzymes, or biotechnology for food, energy, and the environment. Even personalized medicine will be enhanced, because AI will be able to design unique treatments for each patient based on their genetics and molecular profile, and robotics will be responsible for producing them immediately.

If current trends continue, by 2030 we will see more and more scientific robots publishing papers in prestigious journals. By 2040, there will be global networks of fully automated laboratories, and by 2050 it would not be surprising to see systems capable of creating and testing their own scientific theories, contributing discoveries that change our understanding of the world. Human researchers will continue to be important, but increasingly as those who ask the big questions and validate the interpretation of what the machine discovers.

El punto de inflexión demográfico del siglo XXI.

           ¿Cuándo ocurrirá la paridad demográfica humano-robot humanoide?

Durante siglos, la humanidad fue la única especie inteligente que poblaba el planeta con capacidad de transformar su entorno de forma consciente. Pero en las últimas décadas, el desarrollo de la inteligencia artificial y la robótica ha introducido un nuevo actor en escena: el robot humanoide. Estos no solo imitan nuestra forma física, sino que, con creciente eficacia, replican y superan habilidades cognitivas humanas en ciertas tareas.

Actualmente, la población humana mundial ronda los 8 mil millones, mientras que la de robots humanoides es apenas una fracción de esa cifra. Sin embargo, hay una clara tendencia: la natalidad humana disminuye en muchos países y el envejecimiento de la población se acelera, mientras que la creación de robots humanoides se duplica o triplica cada pocos años, impulsada por la automatización de industrias, los servicios de asistencia y la expansión de tecnologías como la IA generativa y los sistemas de lenguaje avanzados.

Si proyectamos ambas tendencias, la de la población humana en descenso y la de robots humanoides en ascenso, podría esperarse un punto de cruce durante la segunda mitad del siglo XXI. Aunque depende de variables políticas, éticas, económicas y tecnológicas, algunos futuristas especulan que ese equilibrio podría alcanzarse alrededor del año 2080. 

Ese será, quizás, el "punto de inflexión demográfico del siglo": un momento simbólico en el que el número de entidades con forma y función humana fabricadas por humanos igualará al número de humanos biológicos sobre la Tierra.

Del sueldo al subsidio: el trabajo humano frente a la IA

Durante siglos, la relación entre humanos y tecnología estuvo marcada por una promesa: las máquinas nos harían la vida más fácil, pero no reemplazarían nuestra capacidad de crear, decidir o imaginar. Sin embargo, en los últimos años, el desarrollo vertiginoso de la inteligencia artificial está alterando radicalmente ese pacto tácito. Cada vez más empresas, desde bancos hasta laboratorios, desde medios de comunicación hasta plataformas educativas, reemplazan personal humano por algoritmos capaces de realizar tareas con mayor velocidad, precisión y, sobre todo, menor costo. Esto plantea una pregunta inquietante, casi existencial: si las empresas necesitan menos personas para funcionar, ¿de qué van a vivir esas personas? ¿Qué lugar queda para el trabajo humano cuando ya no se lo considera eficiente, necesario o incluso rentable? Lejos de ser un problema del futuro, esta transformación ya está en marcha, y su velocidad supera nuestra capacidad para adaptarnos.
Este artículo busca pensar en voz alta, sin alarmismos pero con honestidad, sobre el porvenir del trabajo, la renta básica universal como posibilidad real, el rol de los Estados en una economía cada vez más automatizada, y el nuevo valor que podrían adquirir las tareas humanas que no pueden (o no deberían) ser reemplazadas por máquinas. Porque en el fondo, se trata no solo de cómo ganaremos dinero, sino de cómo encontraremos sentido.

¿Qué opciones se están discutiendo a nivel mundial?
A medida que la automatización y la inteligencia artificial reemplazan millones de empleos, gobiernos, economistas y organizaciones sociales se ven obligados a repensar las bases mismas del sistema económico. El trabajo, históricamente, ha sido la forma por excelencia de generar ingresos, construir identidad y acceder a derechos sociales. Pero si el trabajo desaparece o se transforma radicalmente, ¿cómo garantizamos la subsistencia, la dignidad y la participación de todos? Algunas de las ideas más debatidas a nivel global son las siguientes:
-Renta Básica Universal (RBU): La propuesta más discutida, y también la más polémica, es la Renta Básica Universal, una suma de dinero garantizada por el Estado a todas las personas, sin importar si trabajan o no, sin evaluaciones, sin requisitos. Sus defensores argumentan que, ante la creciente exclusión del mercado laboral, garantizar un ingreso mínimo y estable permitiría a las personas vivir sin el estrés de la supervivencia, dedicar tiempo al cuidado, al arte, al aprendizaje, al voluntariado o a trabajos que hoy el mercado no valora. Experimentos ya se han realizado en Finlandia, Canadá, España, Kenia y otras regiones, con resultados variados pero prometedores: mejoras en la salud mental, aumento del bienestar, incluso un leve crecimiento del empleo informal voluntario. Sin embargo, los detractores advierten sobre su alto costo fiscal y sobre la posibilidad de fomentar la "ociosidad" estructural. ¿Puede una sociedad sostenerse si trabajar deja de ser una obligación?
-Impuestos a los robots: que la máquina pague lo que quita. Otra idea que gana terreno es la de aplicar impuestos a los robots o, más ampliamente, a las empresas que sustituyen personal por sistemas automatizados. La lógica es simple: si una empresa deja de pagar sueldos porque reemplaza humanos con máquinas, debe contribuir con una porción mayor de sus ganancias al sistema que sostiene a esos ciudadanos desplazados.
Las propuestas como la renta básica universal, los impuestos a los robots o la redefinición del trabajo no son solo respuestas técnicas a un problema económico; son intentos de imaginar otra forma de vivir en un mundo donde el trabajo, tal como lo conocimos, está dejando de ser el eje organizador de nuestras vidas. Quizás el desafío no sea simplemente encontrar nuevas formas de repartir el ingreso, sino atrevernos a cuestionar los supuestos que nos sostienen: ¿Por qué asumimos que valemos según lo que producimos? ¿Por qué el tiempo libre aún es visto con sospecha? ¿Y qué pasaría si una sociedad pudiera vivir menos preocupada por la eficiencia y más enfocada en el bienestar, la creatividad, la empatía y el cuidado?
Tal vez la inteligencia artificial no solo venga a reemplazarnos en las fábricas o las oficinas, sino también a empujarnos a preguntarnos algo más profundo: si ya no es necesario trabajar para sobrevivir, ¿qué vamos hacer con nuestro tiempo en este planeta?

El secreto electromagnético de la consciencia.

Durante décadas, la neurociencia ha considerado a las neuronas (diminutas células que disparan impulsos eléctricos) como las únicas protagonistas en la compleja trama de la mente. La percepción, la memoria, la cognición e incluso la consciencia han sido interpretadas como el resultado de complejos patrones de activación sináptica, también conocidos como el “código neuronal”. Sin embargo, una nueva línea de investigación, aún emergente pero creciente, sugiere que lo esencial podría estar pasando desapercibido: la consciencia podría no estar contenida en los picos eléctricos de las neuronas, sino en los campos electromagnéticos que estos generan a su alrededor. 

Uno de los principales exponentes de esta visión es Tamlyn Hunt, investigador de la Universidad de California en Santa Bárbara, quien lleva años explorando la posibilidad de que los efectos electromagnéticos (efecto efáptico: comunicación entre células nerviosas sin una conexión sináptica directa) desempeñen un papel más determinante que las propias sinapsis en la actividad mental. Estos efectos surgen de los campos eléctricos variables generados por las neuronas activas y pueden influir en la excitabilidad de otras neuronas vecinas, incluso sin contacto directo. En otras palabras, las neuronas podrían estar "hablando" entre sí a través del aire, en una suerte de comunicación invisible y no lineal. Este tipo de interacción, denominada acoplamiento efáptico, abre una puerta radicalmente nueva a la comprensión del cerebro. Lo notable es que estas influencias efápticas no son simples residuos eléctricos, sino fuerzas activas que podrían estar organizando y coordinando la actividad mental a gran velocidad. 

El legendario neurocientífico Walter Freeman ya anticipaba este giro conceptual en 2006, al sostener que las velocidades observadas en procesos cognitivos no podían explicarse únicamente mediante el modelo sináptico. La nueva evidencia sobre campos efápticos parece darle la razón póstumamente. Estamos así ante un posible cambio de paradigma. Si los campos eléctricos del cerebro son, en realidad, el soporte último de la consciencia, entonces debemos reformular la manera en que entendemos el pensamiento, la percepción y la subjetividad. Este cambio no solo tendría implicancias científicas, sino filosóficas, éticas y tecnológicas. La consciencia, esa presencia escurridiza que nos permite saber que existimos, podría no residir exclusivamente en las conexiones sinápticas, sino en una danza sutil e invisible de campos que se mueven entre neuronas, como susurros eléctricos que viajan más allá del contacto. Si la consciencia no reside en un punto fijo del cerebro, sino que emerge de campos eléctricos efímeros, entonces quizá debamos repensar no solo lo que somos, sino cómo somos. Ya no bastaría con imaginar a la mente como un engranaje biológico ni como un procesador mecánico de estímulos. 

La antigua distinción entre cuerpo y alma podría reencontrarse, no en lo sobrenatural, sino en lo invisible de lo físico: un campo eléctrico, una resonancia, una sutil sincronía. Si nuestros pensamientos viajan más allá de la sinapsis, si nuestras emociones resuenan en campos efápticos, ¿no seremos entonces, en parte, un fenómeno del espacio que nos habita tanto como del cuerpo que nos contiene?

Bibliografía

Tamlyn Hunt. Consciousness Might Hide in Our Brain’s Electric Fields. Scientific American. 08/11/24.

La inteligencia en artificios inventa, la artificial ejecuta.

La denominada Inteligencia en Artificios (IA*) puede ser conceptualizada como una manifestación de la inteligencia humana aplicada al diseño, construcción y resolución creativa de problemas en entornos complejos y variables. Su naturaleza es heurística, experiencial y situada. Surge de la interacción con el entorno, integrando elementos como la intuición, la sensibilidad estética, la ética contextual y la capacidad de improvisación frente a lo inédito. No responde exclusivamente a modelos formales ni a datos previos, sino que opera a través de asociaciones flexibles, interpretaciones subjetivas y toma de decisiones con base en un conocimiento tácito.

En contraste, la Inteligencia Artificial (IA) se basa en arquitecturas computacionales que replican, mediante algoritmos, determinados aspectos del razonamiento lógico, la clasificación de patrones y la toma de decisiones automatizada. Sus operaciones se fundamentan en modelos estadísticos, aprendizaje automático y procesamiento masivo de datos. Aunque puede generar resultados que simulan creatividad, su capacidad se circunscribe a estructuras previamente entrenadas; carece de intencionalidad, conciencia emocional o comprensión contextual genuina.

Esta distinción permite establecer que IA* e IA representan formas de procesamiento cognitivo heterogéneas. La IA* se caracteriza por ser creativa, contextual, empática y no determinista. La IA, por su parte, se define por su precisión computacional, velocidad de procesamiento, escalabilidad y repetibilidad. La primera puede operar sin grandes volúmenes de datos, basándose en inferencias cualitativas; la segunda requiere datasets extensos y bien estructurados para alcanzar niveles óptimos de desempeño.

Desde un enfoque epistemológico y funcional, no se trata de inteligencias excluyentes, sino de dominios complementarios. La IA es eficaz en tareas que exigen alto rendimiento lógico-formal, detección de patrones, optimización y automatización de procesos. La IA*, en cambio, puede aportar juicio ético, diseño estratégico, sentido cultural y creatividad disruptiva.

En este marco, la articulación sinérgica entre IA* e IA podría constituir un paradigma emergente en el desarrollo tecnológico contemporáneo. La inteligencia artificial como herramienta de ejecución, análisis y predicción; y la inteligencia humana en artificios como instancia de invención, interpretación y orientación ética. Esta relación plantea, además, desafíos epistemológicos y ontológicos relevantes sobre la naturaleza de la inteligencia, el papel del sujeto creador y los límites de la simulación computacional frente a la experiencia vivida.

Bibliografía.

D’Andrea Alberto L. (2023). Neoeducación GPT. Espacios de Educación Superior. https://www.espaciosdeeducacionsuperior.es/08/11/2023/neoeducacion-gpt/

Gardner, H. (2010). Mentes creativas. Ediciones Paidós.

Mayer-Schönberger, V., & Cukier, K. (2013). Big Data: La revolución de los datos masivos. Turner Publicaciones.

Morin, E. (2000). La mente bien ordenada: repensar la reforma, reformar el pensamiento. Editorial Seix Barral.

Resnick, M. (2018). Lifelong Kindergarten: Cultivating Creativity through Projects, Passion, Peers, and Play. The MIT Press.

Cuando los robots y los drones aprendieron a aprender.

  El año 2024 marcó un punto de inflexión en el desarrollo de la inteligencia artificial aplicada a la robótica y a los sistemas autónomos aéreos. Lo que hasta hace poco parecía exclusivo del terreno de la ciencia ficción —máquinas capaces de aprender por sí solas, sin intervención humana— se convirtió en una realidad concreta y funcional. Robots domésticos, industriales y drones autónomos comenzaron a incorporar sistemas de autoaprendizaje avanzados, lo que transformó profundamente sus capacidades y su rol en la vida cotidiana, la industria y el ambiente.

  Uno de los desarrollos más destacados provino del Toyota Research Institute, que presentó los Modelos de Comportamiento Grandes (Large Behavior Models o LBMs), una evolución inspirada en los modelos de lenguaje de gran escala. Estos modelos no solo permiten a los robots reconocer objetos y acciones, sino también adaptarse a contextos nuevos, interpretar situaciones no previstas y modificar su conducta en tiempo real. En otras palabras, los robots ya no necesitan estar programados para cada acción específica: ahora aprenden observando, interactuando y explorando.

  Al mismo tiempo, en el ámbito académico y tecnológico, investigaciones como el sistema SELFI (Self-Improving Learning From Interaction) demostraron que un robot puede mejorar su comportamiento combinando el aprendizaje por refuerzo en línea con estrategias basadas en modelos internos del entorno. Este tipo de aprendizaje activo permite a los robots adquirir nuevas habilidades mientras realizan tareas, como desplazarse por espacios compartidos sin chocar con personas u objetos, e incluso corregirse a sí mismos en tiempo real.

 En paralelo, los drones autónomos alcanzaron nuevas alturas, literalmente y tecnológicamente. Equipados con sistemas como CyberCortex AI, estos dispositivos no solo vuelan y registran datos: también colaboran entre sí, comparten aprendizajes mediante redes neuronales distribuidas y actualizan su comportamiento según el entorno. Esto los vuelve aptos para misiones críticas, como la prevención de incendios forestales, la vigilancia ambiental o la logística aérea urbana, sin necesidad de un operador humano constante.

  El avance no se limita al incremento de capacidades individuales, sino que introduce una dimensión completamente nueva: la adaptabilidad contextual. Las máquinas ya no solo ejecutan tareas; ahora interpretan, deciden y aprenden. Esta cualidad redefine la relación entre humanos y tecnología, y abre preguntas profundas sobre el futuro del trabajo, la ética de la autonomía robótica y los límites del aprendizaje artificial.

  El año 2024 será recordado como el año en que cruzamos un umbral histórico: el momento en que los robots y los drones dejaron de ser autómatas programados para convertirse en entidades con capacidad de aprendizaje autónomo. No sabemos hasta dónde nos llevará este camino, pero lo cierto es que ya lo hemos comenzado a transitar.

Nanoplástico enfría pasivamente invernaderos 25 grados.

El calentamiento global representa una grave amenaza para la agricultura, por lo tanto requiere soluciones tecnológicas para mitigar el frecuente estrés térmico extremo. Los invernaderos en regiones cálidas pueden proporcionar entornos de cultivo adecuados durante todo el año mediante sistemas de refrigeración activa, como sistemas de paneles y ventiladores o bombas de calor; sin embargo, esta práctica conlleva importantes costes de agua y/o energía. En el artículo Passive cooling of greenhouses in extreme climates through spectral control film publicado en la revista Nexus (The Hong Kong Polytechnic University) los investigadores presentan una solución para la regulación térmica pasiva en invernaderos mediante la combinación de una cubierta espectralmente selectiva y una película de base para refrigeración radiativa. La cubierta consiste en una película de polietileno impregnada con nanopartículas de óxido de cesio y tungsteno (PCsW) que bloquean la luz solar en el infrarrojo cercano para reducir el calentamiento solar, manteniendo al mismo tiempo una transmitancia en el infrarrojo medio de 0,74, disipando eficazmente el flujo de calor radiativo.

La capa de base es un acolchado de celulosa biodegradable con una reflectancia solar (propiedad de un cuerpo para reflejar la luz) de 0,93 y una emitancia en el infrarrojo medio (capacidad de un cuerpo para emitir energía radiante) de 0,95, lo que facilita la redistribución de la luz solar y una refrigeración radiativa eficiente. Los ensayos de campo realizados en un clima desértico cálido demostraron que la combinación de la cubierta y la película de suelo produjo una notable reducción de 25,1 °C en la temperatura del suelo dentro del invernadero en comparación con el control. Esto resultó en una mayor tasa de germinación, un entorno térmico optimizado para los cultivos durante sus etapas iniciales de crecimiento más vulnerables y un mayor rendimiento de la col china experimental. 

El innovador método de refrigeración pasiva, sin necesidad de agua ni energía, puede prolongar las temporadas de cultivo y reducir significativamente el impacto ambiental de la agricultura de invernadero, especialmente en regiones cálidas. Además, la naturaleza biodegradable del acolchado de celulosa ofrece una alternativa sostenible a las películas de plástico convencionales. 

Lectura complementaria:

Passive cooling of greenhouses in extreme climates through spectral control film.

Los laboratorios químicos se robotizan.

La automatización ha avanzado significativamente en los laboratorios químicos. Existen sistemas automatizados y robots inteligentes capaces de ejecutar tareas repetitivas con gran precisión, como pipeteo, titulación, cromatografía y manejo de reactivos. Esto hace que la destreza psicomotriz o manualidad en el contexto indicado ya no sea tan necesaria. Los robots pueden superar a los humanos en términos de precisión y repetibilidad. La convergencia entre nanotecnología, inteligencia artificial y robótica promete avances en el área, con robots cada vez más sofisticados y adaptables. Existen laboratorios químicos robotizados para realizar experimentos de manera autónoma o semiautónoma, pueden realizar tareas como la síntesis de compuestos, análisis de muestras, formulación de materiales y optimización de reacciones químicas sin intervención humana directa. 

Algunos ejemplos, entre otros, son:   

IBM RoboRXN: Plataforma basada en IA que diseña y ejecuta síntesis químicas automatizadas en la nube.  

Laboratorios autónomos enla Universidad de Liverpool: Robots móviles que realizan experimentos químicos y aprenden de los resultados en tiempo real.  

MIT y el Laboratorio deDescubrimiento Molecular Automatizado: Usa robots para la síntesis y descubrimiento de nuevos materiales.        

En el futuro, los químicos necesitarán el máximo de conocimientos científicos para la toma de decisiones creativas con la finalidad de  diseñar las estrategas analíticas y supervisar a los sistemas automatizados, en lugar de realizar las tareas manuales repetitivas en el laboratorio. Además, los robots, ayudan mucho a reducir los accidentes y la exposición a sustancias peligrosas al disminuir el contacto con productos capaces de producir intoxicaciones o quemaduras, y a producir menos errores humanos debido al cansancio o la distracción, lográndose ambientes seguros y un trabajo más exacto y estandarizado.

Día internacional de la mujer.

 

Un robot humanoide con IA en mi casa.

La presencia de un robot humanoide con inteligencia artificial en el hogar ya no es un concepto exclusivo de la ciencia ficción. Empresas como Zhiyuan Robotics (China) y Figure AI (EE.UU) están desarrollando tecnologías que permiten la integración de robots cada vez más avanzados en la vida cotidiana, con capacidades que van desde la asistencia doméstica hasta la interacción social.

Imaginemos la escena: un robot con apariencia humana, equipado con una IA sofisticada, capaz de realizar tareas del hogar, responder preguntas, sostener conversaciones y adaptarse a nuestras necesidades diarias.

Figure AI, una empresa que ha llamado la atención con su robot humanoide Figure (01, 02 y el 3 experimental) trabaja en la creación de autómatas capaces de aprender y ejecutar tareas de manera independiente, con aplicaciones tanto en el ámbito doméstico como industrial. Su enfoque se basa en el uso de modelos avanzados de inteligencia artificial para dotar a los robots de habilidades motoras y cognitivas que les permitan operar en entornos diseñados para humanos.

Por otro lado, Zhiyuan Robotics ha desarrollado robots especializados en interacción con personas, con aplicaciones en salud, educación y atención al cliente. Sus diseños buscan combinar la funcionalidad con una interfaz intuitiva que haga más natural la interacción con los usuarios.

Figure AI planea producir y distribuir hasta 100.000 robots humanoides en los próximos cuatro años y Elon Musk, CEO de Tesla, ha pronosticado que en un plazo de siete años, cada hogar de clase media en Estados Unidos podría contar con un robot humanoide capaz de realizar tareas domésticas. En un hogar, un robot de su compañía podría actuar como asistente personal, optimizando rutinas diarias y ofreciendo compañía a personas mayores o con movilidad reducida.

La evolución de estos sistemas plantea preguntas interesantes sobre la relación entre humanos y máquinas:

¿Hasta qué punto estamos dispuestos a delegar tareas en una inteligencia artificial? 

¿Qué nivel de autonomía es aceptable en un asistente robótico? 

Aunque aún hay desafíos tecnológicos y éticos por resolver, la posibilidad de compartir el hogar con un robot humanoide con IA está más cerca de convertirse en una realidad. Con el avance constante de cada vez más empresas, la idea de tener un compañero artificial en casa deja de ser una fantasía futurista y se convierte en un escenario probable para la próxima década. La revolución de la robótica doméstica con IA ya ha comenzado, y su impacto promete transformar nuestra forma de vivir y trabajar.

No es casualidad, sino un camino gradual de adaptación: pasamos de aceptar la presencia de un compañero robótico en nuestro hogar a transitar la delgada línea donde la humanidad y la máquina se entrelazan. Eventualmente, llegaremos a la intersección en la que dejaremos de ser meros observadores de la robótica para convertirnos en humanos robotizados e inmortales, transfiriendo nuestro "software-mente" a un cuerpo artificial. Algo así como un nuevo orden en el que, en lugar de ciudadanos de primera y segunda clase, existirán robots de primera y de segunda, redefiniendo por completo la jerarquía y la mortalidad de la existencia.

Lectura complementaria

Hombre virtual & Hombre robotizado. Ambos inmortales

Ama de casa 3D

Atacar la complejidad del siglo XXI con átomos y células.

La bioeconomía y la nanoeconomía son dos campos emergentes que están redefiniendo la manera en que pensamos sobre la producción, el consumo y la viabilidad del siglo XXI. Ambas disciplinas se encuentran en el corazón de la revolución tecnológica actual, utilizando conocimientos avanzados para mejorar la eficiencia y sostenibilidad de los sistemas económicos. 

En el artículo Complejidad, incertidumbre y prospectiva, discutíamos la necesidad de desarrollar un pensamiento complejo para interpretar y poder actuar en un mundo complejo. Mal podríamos comprender y resolver las problemáticas del siglo simplificando todo y sin conocer los cambios y las nuevas posibilidades provenientes de las tecnologías con evolución exponencial. La complejidad del presente y su extrapolación hacia el futuro solo se podrá interpretarse si se dispone de la capacidad integrada necesaria para comprender a una sociedad multidireccional”. El Dr. Jorge Velasco Zamora dice:

    “Gestionar tecnología supone reducir la incertidumbre a su expresión más residual”.

En el contexto señalado, la economía de las nuevas tecnologías tiene un eje nítido, en el cual ubicamos al resultante de dos ciencias-tecnologías capaces de trasformar la naturaleza para restituir las pautas perdidas y hacer posible la vida en la tierra:

La Bioeconomía es una economía basada en la biotecnología capaz de generar en tiempo y forma los recursos naturales renovables, con su acervo de 65 millones de genes y la ingeniería genética, para dar respuestas a necesidades socioeconómicas tales como la demanda de energía, alimentos, disminución de los gastos en salud y cuidado del medio ambiente, generando a su vez trabajo e ingresos en forma sustentable.          

La Nanoeconomía se refiere a un enfoque económico centrado en la escala más pequeña posible, similar a cómo la nanotecnología opera a niveles muy pequeños. Este concepto podría tener implicaciones importantes para abordar desigualdades globales, al permitir un análisis más detallado y preciso de las dinámicas económicas a nivel individual o de pequeñas localidades. Al innovar  construyendo con átomos y moléculas, de lo que estamos hechos los seres humanos y el planeta, la disciplina, podrá dar respuestas a todas nuestras necesidades  humanas primarias.

La complejidad requiere un enfoque integrador del saber para abordar los desafíos sociales, éticos y regulatorios. La bioeconomía y la nanoeconomía representan un cambio paradigmático hacia un futuro innovador y más sostenible. Herramientas fundamentales de una gobernanza responsable para maximizar los beneficios y reducir los riesgos asociados a toda nueva tecnología..

1er Bachillerato Universitario en Nanociencia - Argentina

El Bachiller Universitario en Ciencias (en inglés, Bachelor of Science o BSc; del latín baccalaureus scientiae) es un título de grado en ciencias ampliamente reconocido en los países anglófonos, otorgado a programas que suelen durar entre tres y cuatro años.

El primer Bachelor of Science se instauró en la Universidad de Londres en 1860 en respuesta a la creciente necesidad de una formación académica más estructurada en ciencias, diferenciada de los tradicionales títulos en artes (Bachelor of Arts, BA). El programa marcó un hito en la educación superior, al subrayar la relevancia de las disciplinas científicas para el desarrollo intelectual, tecnológico y social.

Durante la segunda mitad del siglo XIX, el auge de la Revolución Industrial impulsó la demanda de profesionales capacitados en áreas clave como física, química, ingeniería y biología. La Universidad de Londres, destacada por su enfoque innovador e inclusivo, admitiendo estudiantes de diversos credos y orígenes, lideró la implementación de este título.  

Bachiller Universitario en Nanociencia 2025 (Universidad CAECE Argentina)

El BSc fue diseñado con un enfoque práctico y experimental, diferenciándose de los títulos en artes, que priorizaban los estudios clásicos y humanísticos. El currículo incluía materias como matemáticas avanzadas, química experimental, física y biología, además de ofrecer especializaciones en campos aplicados como la ingeniería mecánica y la geología. Los estudiantes eran capacitados para trabajar en laboratorios, resolver problemas y aplicar el método científico a la investigación.

El éxito del programa en Londres llevó a su rápida adopción por otras universidades británicas, como Oxford y Cambridge, y posteriormente se extendió a Europa, América del Norte y el resto del mundo, estableciéndose como un estándar en la educación científica.

A lo largo del siglo XX, el Bachelor of Science evolucionó, incorporando nuevas disciplinas científicas y enfoques interdisciplinarios que conectaron diferentes áreas del saber. En el siglo XXI, este modelo educativo ha integrado campos emergentes como la biotecnología, la nanotecnología, la inteligencia artificial y la sostenibilidad ambiental, adaptándose a los retos y necesidades contemporáneos. Además, se han implementado políticas para ampliar el acceso, reduciendo barreras y fomentando la inclusión de grupos subrepresentados en las ciencias.

En este contexto, Argentina dará un paso trascendental en 2025, con la creación del primer Bachillerato Universitario en Nanociencia, un programa de tres años ofrecido por la Universidad CAECE. Este bachillerato, con modalidades presencial y a distancia, busca rescatar y consolidar los 36 años de desarrollo sorprendente e intenso de la ciencia nano en el planeta. Además, servirá como base para completar una Licenciatura en Nanotecnología con solo un año adicional de estudios.

Se presenta como una carrera ágil y dinámica, diseñada para responder a las demandas del siglo XXI, mientras se nutre de una rica tradición educativa iniciada en 1860. Argentina se posiciona así a la vanguardia en la formación académica en nanociencias, alineándose con los avances tecnológicos y científicos más relevantes de nuestra era. 

Una Fórmula 1 con nanotecnología.

 Los nanomateriales están jugando un papel importante en el desarrollo de los autos de Fórmula 1, donde cada mejora puede marcar la diferencia en términos de rendimiento, seguridad y eficiencia. Los nanomateriales se están usando para reducir el peso, aumentar resistencia, mejorar la eficiencia de las baterías y optimizar sistemas electrónicos avanzados, entre otros. Algunos de los nanomateriales utilizados son:

Nanotubos de carbono en chasis y carrocería: Los chasis y partes de la carrocería de algunos coches de F1 han incorporado nanotubos de carbono en las fibras compuestas, haciéndolas más resistentes y ligeras. Este tipo de estructura se usa para proteger a los pilotos en caso de choque, ya que puede absorber mejor el impacto al redistribuir la fuerza a través del material.

Grafeno en componentes de frenado: El grafeno, que es ultra-resistente y ligero, se está usando en discos y pastillas de freno. Ayuda a disipar el calor de manera mucho más eficiente que los materiales convencionales, lo cual es crucial en los sistemas de frenado de F1, donde las temperaturas pueden alcanzar cientos de grados.

Recubrimientos cerámicos nanoestructurados: Algunos equipos utilizan recubrimientos de cerámica a escala nano en el sistema de escape y componentes cercanos al motor. Estos recubrimientos ayudan a resistir el calor extremo y protegen partes críticas de deformaciones, además de mejorar la eficiencia al mantener temperaturas óptimas en el motor

Fibra de carbono con refuerzos nano en el habitáculo de seguridad: Los nanomateriales se integran en la fibra de carbono que forma el "halo" protector y el monocasco, que son fundamentales para la seguridad del piloto. El refuerzo a nivel nano ayuda a que la fibra sea más resistente sin añadir peso extra.

Nanopartículas de sílice en neumáticos: Algunas investigaciones han explorado la inclusión de nanopartículas de sílice en los neumáticos para mejorar la tracción y la resistencia a la abrasión, optimizando el rendimiento en diferentes condiciones de carrera para un mejor manejo de la temperatura y mayor durabilidad.

Baterías y supercondensadores con nanomateriales: En los coches híbridos de F1, las baterías y supercondensadores para el sistema de recuperación de energía (KERS) utilizan nanomateriales como el litio-nanotubos para incrementar la capacidad de carga y descarga rápida, lo que permite un almacenamiento de energía más eficiente y menos pesado.

 Un ejemplo concreto lo podemos encontrar en la empresa Nanoprom por su famoso producto Polysil, un nanomaterial que hizo su debut en la Fórmula 1 hace años y que mejoró significativamente el comportamiento de los neumáticos, al tiempo que redujo el peso de los monoplazas. Polysil se rocía sobre las llantas de un monoplaza de F1 y actúa como una barrera térmica. Esto permite que se transfiera más calor a los neumáticos, incluido el de los discos de freno. El calor se almacena mejor dentro de la llanta, lo que permite que los neumáticos alcancen la temperatura óptima más rápido y se enfríen más lentamente. Ni que decir tiene que los neumáticos más calientes proporcionan una mejor tracción, y es por eso que los coches cuyas llantas están tratadas con Polysil se adhieren mejor a la pista. Para hacer las cosas aún más espectaculares, las superficies tratadas con Polysil tienen una mejor resistencia a la abrasión y también evitarán que los trozos de goma que salen volando de los neumáticos durante una carrera se peguen a las llantas.

  Varios equipos de Fórmula 1 han estado a la vanguardia de la adopción de nanomateriales, aunque los detalles específicos suelen mantenerse en secreto debido a la competencia. Cada escudería sigue innovando con el uso de nanomateriales para obtener una ventaja competitiva. Su utilización es una tendencia creciente, y los equipos continúan colaborando con empresas de estos materiales avanzados para mantenerse a la vanguardia en un deporte donde cada milisegundo cuenta.

Nanopsicología del humano robotizado inmortal

En el artículo Nanopsicología II. Un marco de referencia actualizado publicado en Biotecnología & Nanotecnología al Instante (13/08/22) decíamos “[...] podemos intentar ofrecer un marco de referencia actualizado para una futura nanopsicología presentándola como la ciencia destinada a estudiar, en lo externo al individuo, el impacto de los productos nanotecnológicos en su vida psíquica y, en lo interno, a ayudar la comprensión y modificación conductas mediante una comunicación informática bidireccional no quirúrgica desde y hacia el cerebro eliminando la interfaz lenguaje, y además posibilitar la construcción de distintas estructuras neuronales para incorporar al cerebro, en forma directa, nuevos conocimientos sin pasar por otra interfaz: los procesos de enseñanza- aprendizaje”.

El el artículo Hombre virtual & Hombre robotizado. Ambos inmortales publicado en Biotecnología & Nanotecnología al Instante (14/05/23) se reflexionaba sobre “[...] la posibilidad de hacer un cerebro cuasi similar al humano a partir de los sorprendentes avances de la nanotecnología: nanochips neuromóficos, menristores, nanorrobots y nanochips reconfigurables; cerrando un circulo virtuoso para el paso del software-mente del humano a un cerebro artificial ubicado en un robot”.

El software-mente humano, se refiere a un software avanzado capaz de emular las capacidades cognitivas, emocionales y de toma de decisiones de un ser humano. Este software podría ser un modelo de inteligencia artificial (IA) altamente avanzado que replica funciones de la mente humana como la memoria, el razonamiento, el aprendizaje, las emociones, la creatividad y la autoconciencia.

La especie humana, tal como la conocemos, se ve gravemente amenazada debido a incendios forestales, sequías prolongadas, pandemias globales, accidentes nucleares-desastres atómicos, inundaciones-aumento del nivel del mar, guerras-conflictos geopolíticos, pérdida de biodiversidad-colapso de ecosistemas, contaminación ambiental, calentamiento global-cambio climático y desastres tecnológicos y cibernéticos. Ante la posibilidad de una crisis existencial de supervivencia de la humanidad, el humano robotizado inmortal emerge como la única opción. No requiere para su subsistencia ni agua, ni oxígeno, ni alimentos, sólo necesita baterías solares y/o de una alimentación con pastillas basadas en energía nuclear. Todo un paso hacia la prevista singularidad tecnológica.

Lo expuesto nos condiciona a la aplicación de la nanopsicología en un robot al que se le ha transferido el software-mente de un cerebro humano mediante comunicación inalámbrica bidireccional. Algunos aspectos a considerar en la intersección entre la nanotecnología y la psicología en el robot:

Nanopsicología y modelos cognitivos: La nanopsicología, al estar basada en principios de la nanotecnología aplicada al estudio de la mente y el comportamiento, proporcionaría herramientas para crear modelos cognitivos precisos dentro del cerebro artificial del robot. A través de la integración de redes neuronales a nanoescala, se podrían replicar los procesos cognitivos humanos, como el aprendizaje, la memoria, la toma de decisiones, y la percepción.

Interfaz cerebro-máquina a nivel nano: Una interfaz cerebro-máquina bidireccional operando a nivel nano permitiría una transferencia de datos extremadamente rápida y precisa. Esta comunicación bidireccional implicaría que tanto el robot como el cerebro humano puedan intercambiar información en tiempo real, permitiendo ajustes y sincronizaciones constantes. A nivel psicológico, esto significaría que las experiencias sensoriales, emocionales y cognitivas del robot podrían alinearse de manera muy estrecha con las del humano cuyo software fue transferido.

En función de lo expuesto la nanopsicología aplicada en este contexto sería crucial para entender, diseñar, y manejar los aspectos psicológicos de un robot que alberga un cerebro humano digitalizado. Esta disciplina ayudaría a desarrollar una inteligencia artificial que no solo imita, sino que también evoluciona en función de las características humanas. Esto nos lleva a completar el esquema presentado en el artículo Nanopsicología II. Un marco de referencia actualizado agregando, tal como se muestra en la figura, a lo señalado para el humano celular mortal los aspectos nanopsicológicos inherentes al humano robotizado mortal.

La nanopsicología de un robot autónomo al cual se le ha implementado un software mente humana representa un campo de investigación fascinante que une la inteligencia artificial avanzada, la nanotecnología y la psicología. Este enfoque ofrece un potencial increíble para aplicaciones en múltiples dominios, desde la salud hasta la exploración espacial, pero también plantea desafíos éticos, filosóficos y técnicos que deben ser abordados con cuidado. La diferencia fundamental radica en la naturaleza simulada de la cognición y la experiencia emocional del robot, en contraste con la experiencia subjetiva y biológica del cerebro humano.

Lecturas complementarias:

Nanopsicología II. Un marco de referencia actualizado. Biotecnología & Nanotecnología al Instante, 13 de agosto 2022.

Hombre virtual & Hombre robotizado. Ambos inmortales publicado en Biotecnología & Nanotecnología al Instante, 14 de mayo 2023.