Calcular todas las formas posibles en que miles de millones de piezas de Lego podrían encajar entre sí representa una complejidad astronómica: cada pieza interactúa con todas las demás, las fuerzas cambian con la temperatura y la presión, y las configuraciones posibles superan el número de átomos en el universo observable. Este no es un ejercicio abstracto de matemática recreativa; es el desafío concreto que los físicos estadísticos han enfrentado durante más de un siglo al intentar comprender cómo se comportan los materiales a nivel atómico. Hasta septiembre de 2025, resolver directamente estas ecuaciones era considerado imposible. Los cálculos requerirían más tiempo que la edad del universo, incluso utilizando los supercomputadores más poderosos disponibles.
Entonces llegó una solución inesperada desde Los Alamos. El marco computacional denominado Tensors for High-dimensional Object Representation logró lo que generaciones de científicos consideraban inalcanzable: resolver directamente la integral configuracional, la ecuación fundamental que describe cómo interactúan las partículas dentro de los materiales.
Lo que antes demandaba semanas de tiempo en supercomputadoras ahora se completa en segundos en una sola unidad de procesamiento gráfico. La velocidad de cálculo se multiplicó por cuatrocientas veces sin pérdida de precisión. Desarrollado por investigadores de la Universidad de Nuevo México y el Laboratorio Nacional de Los Alamos, este sistema de redes tensoriales abre una nueva era en la predicción de propiedades materiales.
La integral configuracional captura las interacciones entre partículas, un componente esencial para predecir cómo los materiales responden en términos de resistencia, estabilidad y capacidad de transformación bajo condiciones extremas. Boian Alexandrov, científico senior especializado en sistemas computacionales avanzados en Los Alamos y líder del proyecto, explica que esta integral es notoriamente difícil y consume tiempo excesivo, particularmente en aplicaciones que involucran presiones extremas o transiciones de fase. Determinar con precisión el comportamiento termodinámico profundiza la comprensión científica de la mecánica estadística e informa áreas clave como la metalurgia, el diseño de semiconductores y la investigación nuclear.
La maldición dimensional que atormentaba a los físicos
Durante décadas, los científicos dependieron de métodos aproximados como dinámica molecular y simulaciones de Monte Carlo para estimar la integral configuracional. Estos enfoques funcionan indirectamente, simulando innumerables movimientos atómicos a lo largo de escalas temporales prolongadas en un esfuerzo por evitar la «maldición de la dimensionalidad», el crecimiento exponencial de complejidad en problemas de alta dimensión que abruma incluso a las supercomputadoras más potentes. Tales cálculos a menudo demandan semanas de tiempo computacional intensivo, enfrentando aún limitaciones significativas.
El obstáculo radica en la naturaleza misma del problema. Cuando intentas modelar cómo se comporta un cristal de cobre bajo alta presión, necesitas considerar cada átomo y cómo interactúa con sus vecinos. Un pequeño fragmento de metal contiene miles de millones de átomos. Cada uno tiene tres coordenadas espaciales. El espacio de configuraciones posibles explota exponencialmente con cada partícula adicional. Los métodos tradicionales intentaban sortear este laberinto simulando trayectorias atómicas durante períodos prolongados, esperando que la media estadística convergiera hacia la respuesta correcta. Pero convergencia no es lo mismo que solución exacta, y el tiempo requerido permanecía prohibitivo.
Dimiter Petsev, profesor en el Departamento de Ingeniería Química y Biológica de la Universidad de Nuevo México, colabora frecuentemente con Alexandrov en temas de ciencia de materiales. Cuando Alexandrov describió los métodos computacionales únicos que su equipo había desarrollado, a Petsev se le ocurrió que el trabajo podría aplicarse a la integral configuracional en mecánica estadística como problema de prueba. Petsev señala que tradicionalmente, resolver esta integral directamente se ha considerado imposible porque a menudo involucra dimensiones del orden de miles. Las técnicas de integración clásicas requerirían tiempos computacionales que exceden la edad del universo, incluso con computadoras modernas.
El nuevo marco transforma este desafío de alta dimensionalidad en un problema manejable representando el cubo de datos de alta dimensión del integrando como una cadena de componentes más pequeños y conectados utilizando una técnica matemática denominada «interpolación cruzada de tren tensorial». Una variante personalizada de este método identifica las simetrías cristalinas importantes, permitiendo que la integral configuracional se compute en segundos en lugar de miles de horas, sin pérdida de precisión.
El equipo aplicó la plataforma a materiales conocidos por su dificultad en el modelado. En el caso del cobre, un metal esencial para energía y electrónica, el sistema reprodujo las propiedades termodinámicas con una precisión que previamente requería semanas de simulación. Los resultados coincidieron exactamente con las mejores simulaciones de Los Alamos pero cuatrocientas veces más rápido. En argón cristalino bajo alta presión, un gas noble forzado a estructura sólida mediante condiciones extremas, la herramienta logró cálculos que eran imposibles de obtener rápidamente usando métodos convencionales.
El estaño presentó un desafío particularmente interesante. Este material experimenta transiciones de fase sólido a sólido que cambian radicalmente su estructura cristalina, un fenómeno históricamente complejo de modelar. El algoritmo fue capaz de describir con precisión los saltos estructurales, proporcionando datos sobre la transición beta a alfa del estaño.
Duc Truong, científico de Los Alamos y autor principal del estudio publicado en Physical Review Materials, afirma que este avance reemplaza simulaciones y aproximaciones centenarias con un cálculo desde primeros principios. La diferencia no es solo de velocidad, sino también de calidad: mientras que las simulaciones tradicionales acumulaban errores a través de miles de iteraciones, el nuevo sistema entrega resultados directos basados en las leyes fundamentales de la física.
La implementación técnica revela elegancia matemática. En lugar de intentar calcular explícitamente todos los puntos posibles en un espacio multidimensional masivo, la solución emplea descomposición de tren tensorial para comprimir la información. Este método identifica patrones y simetrías en los datos, descartando redundancias mientras retiene precisión. El enfoque utiliza aprendizaje activo para muestrear selectivamente solo los elementos tensoriales más informativos, mejorando el modelo globalmente con cada punto seleccionado. La memoria de la unidad de procesamiento gráfico permanece dentro de límites de estación de trabajo, ampliando el acceso a la tecnología.
Democratización del conocimiento científico avanzado
El proyecto está disponible como código abierto en GitHub, permitiendo que laboratorios alrededor del mundo que previamente requerían semanas de supercomputación obtengan resultados casi instantáneos. Esta apertura multiplica el impacto del descubrimiento, reduciendo la dependencia de infraestructura masiva y acelerando el ritmo de innovación global. Pequeños grupos de investigación en universidades con recursos limitados ahora pueden abordar problemas que antes estaban reservados exclusivamente para instituciones con presupuestos de cientos de millones.
La plataforma se conecta directamente a flujos de trabajo de potenciales neuronales existentes. A medida que estos potenciales maduran, el sistema mejora automáticamente. Las empresas aeroespaciales podrían simular cómo nuevas aleaciones resisten temperaturas y presiones extremas antes de fabricar un solo prototipo. La industria farmacéutica podría modelar interacciones moleculares en cristales de fármacos con precisión sin precedentes. El diseño de aleaciones para reactores nucleares podría optimizarse de manera más eficiente, mientras que los semiconductores y baterías podrían desarrollarse con ciclos de diseño drásticamente más cortos.
Empresas emergentes enfocadas en informática de materiales prevén servicios en la nube que entreguen datos termodinámicos bajo demanda. Los laboratorios gubernamentales anticipan evaluaciones de seguridad más rápidas para aleaciones nucleares. La capacidad de predecir propiedades termodinámicas cambia de ser un cuello de botella a una tarea interactiva. Incluso la investigación en cambio climático se beneficia; comprender cómo los materiales responden a condiciones extremas informa modelos de procesos geológicos y atmosféricos.
El trabajo se construye sobre años de experiencia en redes tensoriales en Los Alamos, donde el equipo previamente logró logros notables como la compresión de datos a escala de yottabytes en cálculos de transporte de neutrones. Este conocimiento previo permitió que la experiencia se empaquetara en un marco ahora accesible para toda la comunidad científica. El cambio de mantener este avance como recurso cerrado a compartirlo públicamente multiplica exponencialmente su impacto potencial.
Alexandrov y su equipo no solo resolvieron un problema matemático antiguo; crearon una plataforma que redefine cómo los científicos abordan desafíos de alta dimensionalidad en múltiples disciplinas. Los métodos tensoriales tienen aplicaciones en química cuántica, donde describir sistemas de muchos electrones enfrenta desafíos dimensionales similares. En modelado climático, donde simular circulación oceánica y atmosférica requiere manejar vastos espacios de parámetros. En biofísica, donde comprender el plegamiento de proteínas implica navegar paisajes energéticos complejos.
La verdadera revolución no es simplemente que el marco calcula más rápido. Es que transforma problemas considerados fundamentalmente intratables en cálculos rutinarios. Esto altera el equilibrio entre lo posible y lo imposible en ciencia computacional. Fenómenos que antes solo podían estudiarse mediante aproximaciones burdas ahora pueden analizarse con precisión de primeros principios. Materiales que antes requerían costosos experimentos físicos ahora pueden diseñarse y optimizarse virtualmente antes de sintetizar una sola muestra.
El siglo de espera terminó. Los átomos que bailaban en la oscuridad, cuyas interacciones complejas resistieron décadas de escrutinio directo, finalmente revelaron sus patrones. No mediante fuerza bruta computacional, sino mediante ingenio matemático que reconoce y explota la estructura subyacente del problema. Este avance estableció un paradigma para cómo los sistemas avanzados pueden colaborar con intuición humana para desbloquear misterios que desafiaron generaciones de científicos brillantes armados solo con métodos tradicionales.
Referencias
Phys.org. «AI tensor network-based computational framework cracks a 100-year-old physics challenge».
University of New Mexico Newsroom. «AI tensor network-based computational framework cracks a 100-year-old physics challenge».
HPCwire. «LANL and UNM Scientists Apply THOR AI to Compute Complex Materials Properties 400x Faster».
Interesting Engineering. «US lab solves 100-year-old physics puzzle with new AI framework».
Truong, Duc P. et al. «Breaking the curse of dimensionality: Solving configurational integrals for crystalline solids by tensor networks». Physical Review Materials 9, 083802.
GitHub. «THOR: The THOR Project (Tensors for High-dimensional Object Representations)». Los Alamos National Laboratory.
