Biólogo. Máster en Biología Molecular y Biotecnología, Director de Muy Interesante Digital
Durante décadas, los creadores de máquinas se han preguntado si un material puede recordar sus movimientos sin que un controlador externo lo indique constantemente. Tradicionalmente, se creía imposible porque la memoria correspondía al procesador, no al material en sí. Sin embargo, el equipo de Danqing Liu en la Eindhoven University of Technology ha roto esa barrera: en un artículo publicado en Science Advances presentan un polímero de cristal líquido capaz de retener información en su estructura molecular y transformar esa información en movimiento sin electrónica tradicional. Este avance desafía las estructuras habituales de la inteligencia artificial. El ejemplo más llamativo es una mano robótica blanda que imita gestos humanos, aunque la verdadera innovación reside en el material que compone la mano.
Cuando la luz escribe instrucciones en la materia
Para entender el descubrimiento, imagine una especie de plastilina con memoria muscular. No sólo es una metáfora: al exponer determinadas áreas a luz ultravioleta, las moléculas cambian y adoptan una nueva configuración física estable. Esa nueva estructura modifica cómo responde el material ante una posterior iluminación visible. Es como si al activar luz UV, se grabara una orden en el tejido del polímero que le indica al material cómo debe reaccionar la próxima vez que se le estimule.
El proceso se basa en la isomerización del azobenceno, un compuesto sensible a la luz que cambia su forma molecular al absorber ciertos longitudes de onda. Los científicos integraron azobenceno en redes de oligómeros de cristal líquido que pueden entrenarse, creando un material que se programa con luz UV (365 nm), que puede borrarse con luz azul (455 nm) y cuya respuesta se lee mediante otros estímulos luminosos. Esto genera un sistema de estados binarios (encendido/apagado) grabados en la orientación molecular, no en un registro digital convencional.
"Hemos desarrollado una lógica integrada en el material mismo, no en un procesador externo", explica Danqing Liu, líder del laboratorio de Eindhoven.
El estudio denomina esta innovación como "trainable self-propelled gate", una puerta lógica que se activa y entrena mediante luz para modificar su funcionamiento. En las pruebas realizadas, este sistema realiza tareas de clasificación binaria determinando su respuesta con base en el estado de memoria almacenado en las moléculas.
- IA al día
- Tecnología
- La inteligencia artificial ya puede “leer la mente” a través del lenguaje: así revela tu personalidad un nuevo manual de evaluación con IA
- Edgary Rodríguez R.
La mano que no tiene cerebro, pero recuerda
La mano robótica blanda es la integración de varias de estas unidades entrenables en una estructura articulada con forma humana. Cuando el equipo programa gestos específicos con luz en el material, la mano reproduce esos movimientos al recibir el estímulo adecuado. Todo esto sin circuitos integrados, microprocesadores ni cables de conexión entre los dedos y un ordenador.
En un artículo paralelo publicado en Matter & Light, extendieron este concepto a osciladores hechos con polímeros de cristal líquido que sincronizan su movimiento mediante comunicación mecánica directa: la vibración de un componente transmite su patrón al siguiente a través del material, sin señales electrónicas. Este enfoque reproduce la coordinación distribuida necesaria en robótica blanda sin necesidad de cableado o sensores electrónicos.
Lo que el experimento no prueba (y es importante no olvidarlo)
La mano artificial desarrollada en Eindhoven es una prueba de concepto realizada en laboratorio con tareas sencillas. Los gestos imitados son movimientos básicos, las reacciones son binarias, y el sistema depende de fuentes lumínicas UV controladas, condiciones lejanas a entornos industriales o médicos reales.
- Salud
- Así reescribe la dopamina el cerebro de las madres para siempre
- Santiago Campillo Brocal
Quedan preguntas fundamentales sin resolver para cualquier uso práctico: cuál es la durabilidad del polímero ante múltiples ciclos de escritura y borrado, la velocidad máxima de respuesta, la escalabilidad a formas más complejas o cómo afecta la precisión cuando los gestos dejan de ser movimientos binarios simples.
La investigadora mencionó la posibilidad de aplicaciones futuras en realidad virtual, aumentada y salud mental, aunque estas ideas son especulativas y aún carecen de soporte experimental. Nada de esto está confirmado en los estudios publicados.
La "memoria" que almacena este polímero no equivale a pensamiento o aprendizaje cognitivo, que en organismos vivos implica cambios químicos permanentes en el cerebro. Es un estado físico programable, más similar a la memoria de forma en ciertas aleaciones que a la inteligencia artificial propiamente dicha.
Este punto es clave para evitar confusiones. Palabras como "aprende", "recuerda" o "inteligente" se asocian inevitablemente a esta tecnología, pero son metáforas que pueden generar interpretaciones erróneas si no se contextualizan bien. Lo que Lyu, Weima, Baek y su equipo demostraron es más preciso: que un material blando puede combinar en su estructura molecular las dos funciones que la robótica tradicional separa, la memoria de información y la generación de movimiento.
La frontera está más cerca
La robótica blanda lleva años buscando alternativas al silicio. Los materiales flexibles facilitan la interacción con entornos delicados, tejidos vivos o superficies irregulares, pero dependen de electrónica rígida para controlarse. Si la lógica se codifica químicamente en el propio material, se transforma el diseño robótico: se eliminan cables, conectores frágiles y diferencias térmicas entre partes blandas y duras.
El próximo desafío será determinar cuántas instrucciones pueden coexistir en un material así sin interferencias entre estados. Esto define la capacidad de memoria física y condicionará si la tecnología puede escalar o solo será una curiosidad de laboratorio bien documentada.
Referencias
- Lyu, P., Weima, S. A. M., Baek, J., L'Karkouri, O., Broer, D. J., Astam, M. O., & Liu, D. (2026). Trainable soft electronics with memory in liquid crystal polymers. Science Advances, 12(28). DOI: 10.1126/sciadv.aee8616
- Polat, D. S., Astam, M. O., Li, K., & Liu, D. (2026). Collective synchronization in light-fueled liquid crystal polymer oscillators via mechanical communication. Matter & Light, 100048. DOI: 10.1016/j.matlit.2026.100048