Ciencia

La fusión nuclear, el proceso que alimenta el Sol y las estrellas, podría convertirse en una fuente de energía perpetua, segura y respetuosa con el medio ambiente en la Tierra. A diferencia de la fisión (en las centrales nucleares), la fusión no produce residuos radiactivos de larga duración y no puede causar una catástrofe.

La fusión requiere condiciones extremas: temperaturas superiores a los 100 millones de grados Celsius y alta presión para forzar la fusión de los núcleos de deuterio y tritio, liberando una enorme cantidad de energía. Contener un plasma de tal magnitud representa un gran desafío de ingeniería.

En 2022, el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore (EE. UU.) logró la ignición por primera vez: la reacción liberó más energía (3,15 MJ) de la necesaria para iniciarla (2,05 MJ). Este es un hito histórico que demuestra su viabilidad científica.

El método principal es el confinamiento magnético en un tokamak. El proyecto internacional ITER, en Francia, con la participación de 35 países, está construyendo el tokamak más grande del mundo. Su lanzamiento está previsto para 2035, y se espera que la producción comercial de energía no comience antes de la década de 2050.

Entre los métodos alternativos se incluyen la fusión inercial (pulsos láser, como en Livermore) y los reactores compactos de empresas emergentes (Commonwealth Fusion Systems, Tokamak Energy). Estos prometen acelerar el camino hacia su aplicación práctica.

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La neurociencia ha logrado enormes avances en la comprensión del funcionamiento del cerebro. Hoy en día, no solo podemos monitorizar la actividad neuronal, sino también leer intenciones, restaurar el habla en personas paralizadas e incluso “cargar” parcialmente recuerdos. En el centro de estos avances se encuentran las interfaces cerebro-computadora (ICC).

Neuralink, fundada por Elon Musk, ha desarrollado un chip implantable que registra la actividad de miles de neuronas mediante electrodos ultrafinos. En 2024, la primera persona con un implante de este tipo pudo controlar una computadora con la mente, jugando al ajedrez y conversando en redes sociales.

Las ICC no invasivas —que utilizan cascos con sensores EEG— ya se emplean en la rehabilitación de pacientes que han sufrido un ictus. Ayudan a “reentrenar” el cerebro vinculando movimientos imaginados con la retroalimentación de un brazo robótico. En 2023, científicos de Stanford crearon un sistema que convierte señales neuronales en texto a 62 palabras por minuto, más rápido de lo que la mayoría de la gente puede escribir en un teléfono inteligente. Esto da voz a quienes han perdido el habla.

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Las computadoras cuánticas son mucho más que versiones más rápidas de las computadoras clásicas. Operan según los principios de la mecánica cuántica, utilizando cúbits que pueden existir en superposición y entrelazamiento. Esto les permite resolver problemas que superan las capacidades incluso de las supercomputadoras más potentes.

En 2019, Google anunció la “supremacía cuántica”: su procesador Sycamore completó un cálculo en 200 segundos que a una supercomputadora clásica le habría tomado 10 000 años. Si bien el debate sobre la validez de esta afirmación continúa, el avance fue evidente.

Entre sus principales aplicaciones se incluyen el modelado molecular para productos farmacéuticos, la optimización logística, la criptografía y el aprendizaje automático. Por ejemplo, los simuladores cuánticos podrían ayudar a crear baterías más eficientes o catalizadores para hidrógeno verde.

Sin embargo, los cúbits son extremadamente inestables. Requieren temperaturas cercanas al cero absoluto (-273 °C) y aislamiento de cualquier interferencia externa. Los errores se acumulan rápidamente, por lo que se están desarrollando métodos de corrección de errores cuánticos. Los principales actores —IBM, Google, IonQ, Rigetti y laboratorios chinos— compiten por aumentar la cantidad y la calidad de los cúbits. IBM planea crear un procesador con más de 1000 cúbits y bajo ruido para 2026.

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La tecnología CRISPR-Cas9 ha transformado la biología de forma tan radical como lo hizo el microscopio en el siglo XVII. Permite cortar y pegar segmentos de ADN con precisión, abriendo posibilidades sin precedentes para el tratamiento de enfermedades genéticas, la mejora de cultivos e incluso la lucha contra los virus.

CRISPR se descubrió originalmente como parte del sistema inmunitario bacteriano, protegiéndolos de los virus. Las científicas Jennifer Doudna y Emmanuelle Charpentier adaptaron este sistema para que funcionara en células animales y vegetales, por lo que recibieron el Premio Nobel de Química de 2020.

CRISPR ya se está utilizando en ensayos clínicos. Por ejemplo, la terapia exa-cel ha curado con éxito a pacientes con anemia falciforme y beta talasemia, trastornos sanguíneos hereditarios graves. Las células del paciente se editan fuera del cuerpo y luego se reintroducen.

Las perspectivas son enormes: posibles tratamientos para la fibrosis quística, la hemofilia, la distrofia muscular de Duchenne e incluso algunas formas de ceguera. En 2023, se aprobó en Estados Unidos la primera terapia basada en CRISPR para la polineuropatía amiloide hereditaria por transtiretina.

Sin embargo, la edición del genoma de células germinales (embriones) sigue siendo éticamente controvertida. El escándalo en torno al científico chino He Jiankui, quien creó los primeros bebés genéticamente modificados en 2018, puso de manifiesto los riesgos de la implementación prematura de esta tecnología.

En agricultura, CRISPR crea cultivos resistentes a la sequía, las enfermedades y las plagas sin introducir ADN extraño, a diferencia de los OMG tradicionales. Estas plantas podrían desempeñar un papel fundamental para garantizar la seguridad alimentaria frente al cambio climático.

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La inteligencia artificial (IA) ya no es solo una herramienta para las empresas tecnológicas; se ha convertido en una poderosa aliada en la ciencia básica y aplicada. Hoy en día, la IA acelera el análisis de datos experimentales, modela procesos complejos e incluso formula hipótesis que, debido al volumen de datos, resultan inaccesibles para la mente humana.

En biología y medicina, la IA ya ha logrado resultados impresionantes. Por ejemplo, en 2021, el sistema AlphaFold de DeepMind resolvió el plegamiento de proteínas, uno de los principales misterios de la biología molecular durante 50 años. Predijo la estructura tridimensional de más de dos millones de proteínas, acelerando el desarrollo de fármacos y la comprensión de las enfermedades genéticas.

Las compañías farmacéuticas utilizan cada vez más redes neuronales para buscar nuevas moléculas candidatas. En lugar de años de pruebas de laboratorio, la IA puede seleccionar los compuestos más prometedores en cuestión de horas, predecir su toxicidad e interacciones con las células. Esto reduce significativamente el costo y el tiempo de comercialización de los fármacos.

En astronomía, la IA ayuda a procesar datos de telescopios como el Hubble y el James Webb. Los algoritmos identifican automáticamente exoplanetas, clasifican galaxias y filtran el ruido en las señales. Sin el aprendizaje automático, los científicos simplemente no podrían procesar petabytes de datos diarios.

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