¿Y si los "fallos" de un sistema fueran en realidad el código fuente de su inteligencia? En trabajos recientes, argumentamos que la invención se comporta como una transición de fase impulsada precisamente por esta dinámica: la novedad es una respuesta termodinámica al fallo de restricciones. Cuando un sistema ya no puede resolver sus entradas dentro de sus grados de libertad actuales, se ve obligado a ampliar su espacio representacional, introduciendo nuevas variables efectivas para restaurar la viabilidad. Por tanto, la innovación no es un accidente; Es lo que hace un sistema viable cuando el modelo antiguo deja de cerrar. Esto nos permitió extraer la mecánica compartida detrás de fenómenos diversos: el descubrimiento mecánico, la creatividad y la chispa de la percepción. Mostramos que la ruptura de simetría es la nueva optimización. Mapeamos exhaustivamente el paisaje topológico de la materia y los sistemas musicales y encontramos que el vector estabilizador es la imperfección selectiva: un régimen topológico específico que rechaza tanto la perfección estéril como la aleatoriedad incoherente. De forma llamativa, ya sea en el fortalecimiento Hall-Petch de aleaciones de alta entropía, la geometría que impulsa la función de las proteínas o la evolución cultural de las escalas musicales, el corredor para la máxima coherencia y adaptabilidad se define por un defecto calculado. La física de la resiliencia y las matemáticas de la belleza parecen ejecutar el mismo algoritmo. Esto nos permite modificar la pila vibracional tratando la vibración como un operador universal isomorfo. Estamos licuando la frontera entre materia, sonido e inteligencia, creando una inversión epistémica: escuchar se convierte en una forma de ver y crear. Estamos traduciendo vibraciones moleculares de femtosegundos en espectros audibles para diseñar proteínas de novo creando líneas directas de comunicación entre Bach y la evolución en tiempo profundo, y usando la lógica de "fallos" de la biología para construir IA en enjambre. La distinción entre el tensor de acentuación de una telaraña y una composición musical se está desmoronando; Ambos son actos generativos de construcción de mundos bajo limitación. Para la IA, la implicación es sencilla: la interpolación no es invención. La verdadera invención estructural requiere sistemas que puedan metabolizar el fallo de restricciones, tratándola como el punto exacto donde nacen nuevos grados de libertad. Con esto, las máquinas superan el antiguo paradigma de simplemente analizar el mundo pero lo están construyendo. Estamos operacionalizando esto mediante topología de mundo pequeño. Cuando nacen estos nuevos grados de libertad, no forman un caos aleatorio; Entran en coherencia global mediante el cableado del mundo pequeño. Descubrimos que esta conectividad específica de equilibrar motivos locales con atajos a largo alcance es el requisito arquitectónico previo para una construcción genuina de mundos. Preimprime con el análisis completo que viene a continuación, mantente atento. ¡Vamos a 2026, estoy deseando ver qué nos depara!

¡Gracias, @davidasinclair, es una gran pregunta! Probablemente no exista una única "señal de stop"; en cambio, el control del tamaño podría surgir de la retroalimentación entre la mecánica, la geometría y las interacciones de las celdas locales. En nuestro trabajo MultiCell, la geometría tisular por sí sola predice futuros reordenamientos y divisiones, lo que sugiere que el crecimiento se detiene cuando los cambios posteriores se vuelven mecánicamente o topológicamente desfavorables. Las capas epigenéticas son una extensión natural siguiente, y nuestro marco de modelización debería proporcionar un punto de partida sólido para explorar cómo esta memoria reguladora se acopla a la morfodinámica.

¿Cómo puede un embrión "calcular" de forma fiable su forma —"célula por célula"— usando únicamente interacciones y mecánicas locales, y a la vez producir un plan corporal global preciso? Me entusiasma compartir nuestro artículo de Nature Methods "MultiCell: aprendizaje geométrico en el desarrollo multicelular", presentando #AIxBiology investigación liderada por @HaiqianYang y el resultado de una gran colaboración con Ming Guo, George Roy, Tomer Stern, Anh Nguyen y Dapeng Bi. Un desafío de larga duración en la biología del desarrollo es predecir cómo miles de células se autoorganizan colectivamente a medida que los tejidos se pliegan, dividen y reorganizan. En MultiCell, representamos un embrión en desarrollo como un grafo dual que unifica dos visiones complementarias de la mecánica tisular con la resolución de una sola célula: las células como puntos móviles (granulares) y las células como una espuma conectada (red de uniones). Esto permite al modelo aprender dinámica tanto de la geometría como de la conectividad célula-célula. En películas de lámina 4D de embrión completo de gastrulación de Drosophila (~5.000 células), nuestro modelo predice comportamientos celulares clave y el momento de los eventos, incluyendo la pérdida de la unión, reordenaciones y divisiones, con alta precisión, a resolución de célula única. Más allá de la predicción, la misma representación permite una alineación temporal robusta entre embriones y ofrece mapas de activación interpretables que destacan los "impulsores" morfogenéticos del desarrollo. El objetivo más amplio es una base para la predicción célula por célula en tejidos más complejos y, eventualmente, para detectar sutiles firmas dinámicas de enfermedades. ¡Enhorabuena al equipo por esta inspiradora colaboración con investigadores brillantes para llevar al límite la IA en biología! Citación: Yang, H., Roy, G., Nguyen, A.Q., Buehler, M.J., et al. MultiCell: aprendizaje geométrico en el desarrollo multicelular. Nature Methods (2025), DOI: 10.1038/s41592-025-02983-x Los enlaces de código/datos están en el manuscrito.