Avance en IA resuelve problema de larga data en física cuántica
Investigadores del MIT han desarrollado un sistema de inteligencia artificial que aborda eficientemente el problema de muchos cuerpos cuánticos, un desafío sin resolver durante 50 años. El nuevo método utiliza aprendizaje automático para aproximar estados cuánticos complejos con una velocidad sin precedentes. Este avance podría acelerar el progreso en computación cuántica y ciencia de materiales.
El problema de muchos cuerpos cuánticos ha desconcertado a los físicos durante mucho tiempo, requiriendo un inmenso poder computacional para modelar las interacciones de múltiples partículas a nivel cuántico. El 28 de septiembre de 2025, un equipo del Instituto Tecnológico de Massachusetts anunció un enfoque novedoso basado en IA que aborda este problema de frente.
El sistema, detallado en un artículo próximo a publicarse en Physical Review Letters, emplea redes neuronales profundas para predecir funciones de onda de estado fundamental para sistemas de hasta 100 partículas. 'Nuestro método de IA logra resultados que son 100 veces más rápidos que las técnicas numéricas tradicionales, manteniendo una alta precisión', dijo la investigadora principal, la Dra. Elena Vasquez, profesora asistente en el Departamento de Física del MIT. Esta eficiencia proviene del entrenamiento de la IA con datos cuánticos simulados, permitiéndole generalizar a escenarios del mundo real sin cálculos exhaustivos.
El desarrollo de la herramienta abarcó dos años, basándose en aplicaciones previas de aprendizaje automático en química cuántica. El equipo la probó en problemas de referencia como el modelo de Hubbard, que simula el comportamiento de electrones en sólidos, obteniendo aproximaciones dentro del 1% de error de las soluciones exactas. El contexto de fondo revela que resolver el problema de muchos cuerpos es crucial para diseñar nuevos superconductores y entender la superconductividad a alta temperatura, áreas pivotales para la electrónica de próxima generación.
Las implicaciones se extienden a aplicaciones prácticas: simulaciones más rápidas podrían acelerar el descubrimiento de fármacos al modelar interacciones moleculares y mejorar el prototipo de dispositivos cuánticos. Sin embargo, los expertos señalan limitaciones; la IA destaca en sistemas de baja dimensión, pero puede requerir escalado para materiales tridimensionales. 'Aunque prometedor, esto es un paso, no una solución completa', comentó la Dra. Vasquez, enfatizando las refinaciones en curso.
No aparecen contradicciones mayores en la cobertura, ya que el anuncio se alinea con validaciones revisadas por pares. Este desarrollo subraya el rol creciente de la IA en la ciencia fundamental, potencialmente uniendo la física teórica con la viabilidad computacional.