IA · 6 de octubre de 2026
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El código abierto BootLoops permite a los modelos de inteligencia artificial realizar cálculos científicos exactos
El físico de la Universidad de Harvard, Matthew Schwartz, ha desarrollado una herramienta de código abierto denominada BootLoops que facilita a los modelos de inteligencia artificial la ejecución de cálculos científicos precisos. Este sistema, disponible en la plataforma GitHub, actúa como un marco de trabajo que permite a la inteligencia artificial abordar problemas matemáticos y científicos complejos de manera autónoma.
Schwartz, quien también colabora como investigador invitado en Anthropic, explica que el enfoque de la herramienta no consiste en sustituir al investigador humano, sino en identificar tareas que se ajusten a las capacidades actuales de los modelos de inteligencia artificial. El objetivo es resolver problemas específicos que las máquinas pueden manejar de forma eficiente, dejando la dirección estratégica y la interpretación de los resultados en manos de los expertos humanos. Esta distinción es fundamental para garantizar que la investigación mantenga su rigor y relevancia científica.
Durante un periodo de tres meses, el equipo de investigación generó treinta y seis manuscritos que abarcan dieciocho áreas de especialización distintas, con la participación de diecinueve coautores. El proceso comenzó con cálculos de física de partículas, concretamente con amplitudes de dispersión e integrales elípticas. En cuestión de semanas, el modelo de inteligencia artificial Claude, utilizando el marco BootLoops, resolvió treinta integrales, de las cuales quince fueron reproducciones de resultados conocidos y quince fueron cálculos realizados por primera vez.
La aplicación de la herramienta se extendió a otras disciplinas como la ecología, donde se resolvió una ecuación de veinte años de antigüedad relacionada con la teoría de la biodiversidad neutral. Al aplicar estos cálculos a datos reales, se observó que la composición de especies de árboles en la isla Barro Colorado, ubicada en el canal de Panamá, cambia a una velocidad cuatro veces y media mayor de lo que permite la teoría actual. Un ecólogo colaborador utilizó estos hallazgos para desarrollar un modelo de predicción más preciso.
En el campo de la genética de poblaciones, el equipo analizó cinco mil setecientos millones de pares de mutaciones procedentes del proyecto de los mil genomas, lo que permitió identificar indicios de un mecanismo conocido como conversión génica. Otros proyectos incluyen la creación de un editor de datos para periódicos económicos que verificó automáticamente cuatro mil cuatrocientos cincuenta y dos paquetes de replicación, y el desarrollo de una base de datos sobre el acento de las palabras en seis mil setenta y dos idiomas, elaborada en colaboración con tres lingüistas.
El investigador advierte sobre las limitaciones de los modelos de inteligencia artificial, señalando que estos a menudo subestiman el tiempo necesario para las tareas y prefieren métodos de cálculo exhaustivos en lugar de soluciones elegantes. Schwartz enfatiza que las pruebas automáticas no son fiables y que los humanos deben verificar personalmente cada resultado, ya que las conclusiones pueden ser incorrectas incluso si los cálculos son exactos. El modelo tiende a centrarse en debates antiguos y muy citados en lugar de plantear preguntas verdaderamente nuevas, y los proyectos requieren una gran cantidad de recursos computacionales y de tokens.
Schwartz sostiene que el progreso científico seguirá basándose en fundamentos sólidos, aunque a un ritmo más acelerado. La dirección y el criterio humano siguen siendo indispensables para el avance de la ciencia, y el enfoque en problemas matemáticos de gran envergadura puede ser riesgoso si genera expectativas poco realistas que distraigan de las aplicaciones productivas que ya son posibles hoy en día.