La física cuántica, fundamental para la ciencia moderna, impulsa aproximadamente el 80% de las tecnologías actuales, desde smartphones hasta avances en inteligencia artificial (IA). La comprensión de sus principios permite la creación de transistores de menos de 10 nanómetros, cruciales para los procesadores de vanguardia.
El Profesor Husin Alatas, catedrático de Física Teórica en la Universidad IPB, subraya que la física se distingue por la intuición y la imaginación, cualidades que complementan el análisis racional. Estas capacidades han sido el motor de numerosas innovaciones tecnológicas que han moldeado la civilización contemporánea. La física abarca desde partículas elementales hasta la inmensidad del universo, explorando fenómenos como los descritos por la Teoría de la Relatividad y la mecánica cuántica.
Jensen Huang, CEO de Nvidia, coincide en la relevancia de la física para la IA. En julio de 2025, declaró que si tuviera 22 años hoy, elegiría estudiar física en lugar de informática. Huang enfatizó que la próxima generación de IA requerirá una sólida comprensión de las leyes físicas, incluyendo conceptos como fricción, inercia y causalidad. Anticipa que las empresas de robótica necesitarán tres sistemas computacionales: uno para entrenar IA, otro para inferencia en el borde (edge inference) y un gemelo digital para optimización.
Estos desarrollos resaltan la sinergia entre la física cuántica y la IA. La capacidad de la IA para procesar grandes volúmenes de datos se ve amplificada por los principios cuánticos, permitiendo avances antes inimaginables. Al incorporar las leyes de la física, la IA puede predecir propiedades moleculares y diseñar nuevos materiales o fármacos con mayor precisión. La investigación actual, que fusiona aprendizaje profundo con química cuántica, demuestra el potencial de la IA para resolver complejas ecuaciones cuánticas, acelerando descubrimientos científicos.
La robótica, intrínsecamente ligada a la física, se beneficia enormemente de estos avances. La IA integrada con la física robótica permite comportamientos adaptativos, donde los robots aprenden de la experiencia y optimizan sus acciones. La comprensión de la cinemática, la dinámica y los sistemas de control, pilares de la física, es esencial para diseñar robots que interactúen de manera segura y eficiente con su entorno. La visión de Huang sobre la "IA física", que se traduce en robots más autónomos y capaces, refuerza la idea de que la física es el lenguaje subyacente de la IA y la robótica del futuro.