Source: The Conversation – (in Spanish) – By Giselle Maggie-Fer Castaneda Lozano, Profesora de psicología, Universidad de Guadalajara
En 1904, el fisiólogo ruso Iván Pávlov recibió el Premio Nobel de Fisiología por sus investigaciones sobre la digestión. En la actualidad, Pavlov es más conocido por sus experimentos con perros, en los que descubrió que podían relacionar un sonido con la comida y salivar al escucharlo; incluso, cuando la comida no estaba presente. Este fenómeno, llamado condicionamiento clásico, muestra cómo la asociación entre dos estímulos puede cambiar nuestra forma de responder.
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Desde entonces, este tipo de aprendizaje se ha estudiado, sobre todo, en seres vivos. ¿Pero qué pasaría si un material sin cerebro ni vida pudiera responder de forma condicionada a la asociación entre dos estímulos?
Cuando el aprendizaje no necesita cerebro
Los materiales inteligentes están presentes en muchos objetos cotidianos. Las lentes fotocromáticas, por ejemplo, se oscurecen al exponerse a la luz solar, mientras que la espuma viscoelástica recupera su forma después de deformarse. Ambos se consideran “inteligentes” porque responden a cambios en su entorno. Sin embargo, esto no significa necesariamente que hayan “aprendido” algo de esas experiencias.
Pero la idea de aprender sin cerebro tampoco es nueva. Algunos investigadores han estudiado formas de aprendizaje asociativo en bacterias y plantas. Estas investigaciones muestran que distintos organismos, aunque no tengan cerebro, pueden cambiar sus respuestas a partir de experiencias previas.
El filósofo y científico José E. Burgos propone entender el aprendizaje como una interacción entre el entorno y la estructura de un sistema, cuyos cambios pueden conservarse y afectar a sus respuestas posteriores. Esta idea permite explorar si algo tan distinto de un organismo vivo, como puede ser un polímero sintético, también puede presentar formas simples de aprendizaje.
Hidrogeles que recuperan la memoria
Un grupo de investigadores desarrolló un hidrogel capaz de modificar su respuesta al asociar dos estímulos: el calor y la luz.
En condiciones normales, el hidrogel –red tridimensional de polímeros capaz de absorber y retener grandes cantidades de líquido sin perder su estructura física– se derrite cuando se calienta, pero no cuando se expone a luz roja o azul. Para cambiar esto, los investigadores expusieron el material a la luz y al calor al mismo tiempo. Durante el condicionamiento, las nanopartículas de oro que contiene el gel se movieron y formaron cadenas. Esto cambió la forma en que el material absorbe la luz y permitió que desarrollara una nueva respuesta.
Así que, después de este entrenamiento, el hidrogel podía derretirse al recibir luz, sin necesidad de calentarlo directamente. Esto ocurre porque las nanopartículas de oro empezaron a absorber la luz y generar calor, suficiente para fundir el gel. Así, la luz, que antes no provocaba ese efecto, adquirió la capacidad de desencadenarlo.
Además, el hidrogel puede perder la respuesta adquirida y recuperarla espontáneamente. Los investigadores lograron eliminarla mediante una sustancia química y, después, observaron que podía reaparecer espontáneamente, incluso sin repetir el entrenamiento.
Transistores que reconocen el miedo
El aprendizaje asociativo también puede cambiar el movimiento de algunos materiales. Un ejemplo son las redes de polímeros de cristal líquido, que pueden deformarse al recibir estímulos externos y se emplean en los actuadores robóticos. Se trata de dispositivos encargados de transformar la energía (eléctrica, hidráulica o neumática) en movimiento o acción física. Si los sensores son los “ojos” o “nervios” del robot, los actuadores funcionan como sus “músculos”.
Experimentos recientes comprobaron que, después del condicionamiento, algunos actuadores podían moverse al recibir luz. Los investigadores exploraron esta capacidad en un pequeño robot que camina cuando se ilumina de forma intermitente. También construyeron un “perro de Pávlov” artificial, cuya mandíbula se abre al recibir luz y libera un gel que imita la saliva.
La electrónica ofrece otro ejemplo de aprendizaje asociativo en materiales pavlovianos: un transistor que combina bisulfuro de molibdeno con un polímero imita algunas funciones de los receptores biológicos del dolor. Responde de manera distinta según la intensidad del estímulo y puede cambiar su respuesta ante señales repetidas.
Los investigadores entrenaron el transistor mediante un procedimiento similar al condicionamiento pavloviano. Asociaron señales eléctricas con pulsos de luz para provocar una respuesta relacionada con la detección de estímulos nocivos. Después del entrenamiento, algunas señales eléctricas que antes no alcanzaban el umbral de respuesta empezaron a hacerlo. Los autores describieron este resultado como una transición del reconocimiento del dolor al reconocimiento del miedo. Esto no significa que el transistor sienta dolor o experimente miedo, sino que simula algunas respuestas que permiten distinguir estos procesos en los organismos vivos.
Un futuro de materiales que se adaptan
Estos materiales todavía tienen limitaciones. Por ejemplo, la luz y el calor no siempre pueden separarse fácilmente, ya que iluminar un material también puede aumentar su temperatura. Conseguir que responda a cada estímulo por separado sigue siendo un desafío. Aun así, se trata de experimentos prometedores, tanto por sus posibles aplicaciones tecnológicas como por las preguntas científicas que plantean.
En el ámbito tecnológico, podrían ayudar a crear robots blandos capaces de adaptar sus movimientos, pinzas que aprendan a sujetar objetos o sistemas que liberen medicamentos al detectar ciertas señales químicas en el organismo. También podrían contribuir al desarrollo de pieles artificiales que permitan a los robots detectar daños y reaccionar para evitar lesiones. Una posibilidad interesante es que estos materiales respondan a su entorno sin tantos componentes electrónicos, al integrar parte de sus funciones en el propio material.
Por su parte, en el ámbito filosófico-científico, los materiales pavlovianos permiten analizar si algunos procesos relacionados con el aprendizaje también pueden reproducirse en materiales que no están vivos. Esto nos invita a repensar qué significa aprender y qué requisitos necesitamos para afirmar que algo ha aprendido.
Giselle Maggie-Fer Castaneda Lozano no recibe salario, ni ejerce labores de consultoría, ni posee acciones, ni recibe financiación de ninguna compañía u organización que pueda obtener beneficio de este artículo, y ha declarado carecer de vínculos relevantes más allá del cargo académico citado.
– ref. Materiales pavlovianos: ¿puede aprender algo que no tiene cerebro ni está vivo? – https://theconversation.com/materiales-pavlovianos-puede-aprender-algo-que-no-tiene-cerebro-ni-esta-vivo-293399
Original source: https://submissions.mil-osi.com/2026/11/05/materiales-pavlovianos-puede-aprender-algo-que-no-tiene-cerebro-ni-esta-vivo-293399/