Las cuatro investigaciones científicas que parecían absurdas, pero dieron resultados brillantes
Sin estos proyectos ‘inútiles’, hoy no tendríamos Internet de alta velocidad, inteligencia artificial ni quimioterapia
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Hace 25 años, ocurrió lo inimaginable: un grupo extremista poco conocido hasta entonces convirtió aviones civiles, con pasajeros inocentes, en armas con las que atacó objetivos en Estados Unidos. Era el 11 de septiembre de 2001. El mundo, estupefacto, acudió a los medios tradicionales en busca de información, pero también a Internet, esa fuente de conocimiento relativamente nueva y más personalizada, que permitía hasta hacer preguntas, aunque hubiera pocas respuestas. Solo que, por entonces, la web aún no estaba preparada para gestionar altos niveles de demanda: aquel día fue tan abrumador que la red se volvió prácticamente inutilizable.
Sunil Nakrani fue uno de los muchos que se preguntaron por qué Internet colapsaba. Pero siendo un ingeniero eléctrico que estaba realizando su doctorado en la Universidad de Oxford, Inglaterra, tenía herramientas para entender el problema y ganas de solucionarlo.
A grandes rasgos, el asunto era que todas las páginas web estaban alojadas en un servidor y estos, a su vez, en grandes centros de datos. Los propietarios de esas páginas estimaban cuánta gente querría acceder al contenido y pagaban en función de esa previsión. Cuando alguien quería ver algo y hacía clic, le llegaba un mensaje al servidor y este enviaba el contenido.
Todo iba bien si la demanda era la anticipada pero si, de repente, había un aluvión de solicitudes para el mismo contenido, el servidor no daba abasto y más y más gente tenía que esperar más y más tiempo... aunque hubiera otros servidores disponibles y desocupados. ¿No sería mejor que los servidores ociosos pudieran aliviar a los saturados? Si la respuesta era “sí”, la pregunta era “cómo”: cuál era la forma más eficiente y rentable de asignar servidores informáticos al tráfico de Internet, que está en constante cambio.
A Nakrani, quien viajaba a menudo a Atlanta pues su esposa trabajaba allá, se le ocurrió consultar a expertos del Instituto de Tecnología de Georgia, y uno de ellos lo invitó a conversar: Craig Tovey, especialista en ingeniería industrial y de sistemas.
Ese encuentro ayudaría a transformar Internet, aprovechando una investigación que algunos habrían considerado caprichosa pues la había guiado la curiosidad, y hasta entonces, no había tenido ninguna aplicación práctica.
De las abejas a los gansos
Tras escuchar a Nakrani por unos minutos, Tovey se dio cuenta de que la respuesta la podrían tener las abejas melíferas, que evolucionaron para saber cómo prosperar en un mundo incierto. Para la colmena, es imperativo recoger toda la miel necesaria para sobrevivir en el invierno, y eso implica recolectar el néctar de cientos de millones de flores.
Pero en la naturaleza, los campos de flores no están distribuidos uniformemente, no todas las flores florecen al mismo tiempo del año o del día, y hay otras criaturas en pos del mismo néctar. Así que tienen que ser eficientes y efectivamente lo son, sin que ninguna esté al mando. Eso gracias a “la sabiduría de la colmena”, según el especialista en abejas Tom Seeley, biólogo de la Universidad de Cornell.
Hacía años, Tovey junto con otros dos curiosos -sus colegas ingenieros de Georgia Tech, John J. Bartholdi III y John Hagood Vande Vate- se habían unido a Seeley para entender cómo las abejas solucionaban un problema tan complicado. La investigación incluyó hazañas como llevar 4000 abejas, todas y cada una marcadas con distintos números y colores para poderlas distinguir, a una estación biológica que tenía fuentes de néctar artificiales, para observarlas y comprobar que el modelo al que habían llegado correspondía a la realidad. (Si te preguntaste cómo se marcan miles de abejas, el truco es inmobilizarlas bajando su temperatura corporal, y reclutar la ayuda de muchos estudiantes).
La investigación fue un éxito en términos de contribuir al conocimiento y aumentar nuestra comprensión del mundo, pero hasta que Nakrani se encontró con Tovey, era una que aquellos que critican la financiación de proyectos sin propósitos prácticos evidentes habrían clasificado bajo el rubro de “no sirve para nada”. El producto de la colaboración entre Nakrani y Tovey fue la aplicación del algoritmo de la abeja melífera en el mundo digital, que ayuda a gestionar los picos repentinos de demanda y evita que te aparezca en la pantalla ese desesperante ícono que promete cargar el contenido.
En 2016, la singular investigación recibió el Golden Goose Award (Premio Ganso de Oro), ideado para destacar “estudios aparentemente poco conocidos que han dado lugar a grandes avances y han tenido un impacto social significativo”. Los ideó el congresista demócrata Jim Cooper para revertir el legado del senador William Proxmire, tenaz crítico del gasto público, quien entre 1975 y 1988, otorgaba mensualmente los Golden Fleece Awards (Premios del Vellocino de Oro), los cuales solían ridiculizar la investigación científica financiada con fondos gubernamentales. Esos premios “reflejaban una profunda incomprensión del funcionamiento de la ciencia y de cómo dicha investigación puede resultar sumamente importante (...) La naturaleza de la investigación científica implica que su impacto es difícil de predecir”, señala el sitio del Premio Golden Geese.
“La ciencia es un proceso para aprender y comprender el mundo en el que vivimos, y si hay algo que hemos aprendido a lo largo de las décadas de inversión es que no sabemos de dónde llegarán los avances, pero sabemos que algún día llegarán”, le dijo a BBC News Mundo Joanne Padrón Carney, directora de Relaciones Gubernamentales de la Asociación Estadounidense para el Avance de la Ciencia (AAAS) y parte del Comité Directivo del Premio Golden Goose. El premio, añadió, “demuestra que a veces los descubrimientos requieren tiempo, y la aplicación de investigaciones científicas que podrían haber sonado tontas u oscuras tuvieron un impacto tremendo y profundo en la sociedad décadas después”.
“Somos curiosos”
Detrás de esas pesquisas “oscuras o tontas” a menudo está el hecho de que, sencillamente, queremos saber cosas sin una razón puntual. “La naturaleza humana básica es que somos curiosos, nos emociona explorar y entender, ver cosas jamás vistas y hacer nuevos descubrimientos”, señala Joanne. “Es una de las razones por las que invertimos en ciencia”.
Pero cuando los fondos son limitados, como suelen serlo en todas partes, la tendencia es destinarlos a lo que se denomina “investigación de misión”. “Invertimos en agricultura para tener más aplicaciones y beneficios para mejorar ese campo, o en la seguridad nacional, en defensa, o salud pública... así que hay ciertos objetivos que desean alcanzar. Pero que normalmente también se equilibra con inversiones en ciencia básica, para empujar los límites del descubrimiento, sin una aplicación específica en mente, por el reconocimiento de que no siempre sabemos de dónde vendrán los beneficios”.
Y esa inversión en ciencia básica es la que, no solo en EE.UU. sino en otros países, se está reduciendo, en algunos casos drásticamente. De necesitarse un ejemplo para contrarrestar esa tendencia, Joanne tiene varios a la mano.
“El mundo ahora está muy, muy centrado en la inteligencia artificial. Y sin embargo la base de la inteligencia artificial no proviene de los científicos informáticos, sino más bien de la neurociencia. En los años 70, unos científicos desarrollaron una forma de medir redes neuronales. Más tarde, otros investigadores pudieron utilizar ese marco para modelar mejor la cognición y la comprensión, y eso se convirtió finalmente en la base de lo que hoy llamamos inteligencia artificial. De hecho, uno de los científicos al que le otorgamos el Premio Golden Geese (Geoffrey Hinton) ganó un Premio Nobel ese mismo año (2024). Pasaron décadas, hasta que finalmente se reconoció el valor de su trabajo”.
Hinton, junto con James L. McClelland y David E. Rumelhart, comenzaron con la simple curiosidad de encontrar un marco alternativo que explicara de forma más completa las funciones cognitivas humanas en el cerebro. Esa investigación básica sentó las bases para una revolución en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
Salvando vidas
“Una de mis favoritas es que tenemos toda una industria biotecnológica que se desarrolló simplemente porque estuvimos dispuestos a invertir en dos científicos que querían entender mejor por qué las bacterias pueden sobrevivir en aguas termales”, dice entusiasmada Joanne, hablando de otro caso.
En los años 60, el microbiólogo Thomas Brock y su asistente Hudson Freeze se fueron al Parque Nacional de Yellowstone a hacer algo que podría parecer excéntrico: estudiar el lodo verdoso que se forma en las aguas termales. Descubrieron una bacteria llamada Thermus aquaticus que no solo sobrevivía a temperaturas altísimas sino que prosperaba en ellas. ¿Cómo podía vivir algo en agua tan caliente? Brock reconocería después que “ni siquiera estaba pensando en usos industriales” cuando la estudió. Era curiosidad pura.
Décadas más tarde, el bioquímico Kary Mullis se dio cuenta de que una enzima de esa bacteria -la Taq polimerasa- podía soportar el calor intenso necesario para un proceso llamado PCR (reacción en cadena de la polimerasa), que permite amplificar y analizar fragmentos de ADN de forma rápida y masiva.
Quizás no recuerdes el nombre, pero sí la aplicación: las pruebas de PCR fueron las que permitieron detectar el Covid-19 a escala global. Y desde antes de eso, la misma tecnología ya era indispensable en la medicina, la genética y la criminología forense, aquella que permite identificar a un culpable o absolver a un inocente con una muestra minúscula.
Todo eso salió de estudiar lodo en Yellowstone, con una beca de US$80.000. El retorno de esa inversión, en vidas salvadas e industria generada, es incalculable. Mullis ganó el Nobel por inventar la técnica. Brock y Freeze recibieron el Golden Goose por haber encontrado el ingrediente que la hizo posible.
El siguiente ejemplo es, si cabe, aún más accidental. A mediados de los 60, el biofísico Barnett Rosenberg y sus colegas Loretta Van Camp y Thomas Krigas estaban haciendo un experimento para entender cómo los campos eléctricos afectaban a las bacterias E. coli. ¿La razón? Rosenberg había notado que las células en proceso de división dibujaban el mismo patrón que las limaduras de hierro alrededor de un imán, esa imagen clásica de los libros de física.
Pero algo raro pasó: las bacterias dejaron de dividirse y empezaron a crecer en formas alargadas y extrañas. El equipo asumió que era el campo eléctrico el responsable. Estaban equivocados. Lo que en realidad ocurría era que los electrodos de platino usados en el experimento estaban liberando pequeños compuestos de ese metal, y esos compuestos eran los que impedían que las células se reprodujeran.
Esa observación casi descartada llevó al desarrollo del cisplatino, uno de los medicamentos quimioterapéuticos más importantes de la historia, aprobado en 1978. Antes de él, la tasa de supervivencia al cáncer testicular, que a menudo afecta a jóvenes, era de alrededor del 10%. Con él, esa cifra trepó a más del 90%.
En 2025, los tres investigadores recibieron el Premio Ganso de Oro, de manera póstuma en el caso de Rosenberg y Krigas. No buscaban curar el cáncer. Buscaban entender algo de la naturaleza. A menudo, eso es suficiente. “No es el momento de reducir la curiosidad, ni de reducir la investigación o la inversión en las personas, los científicos, que son quienes generan esta curiosidad, que plantean estas preguntas, que quieren explorar”, concluye Joanne.
*Por Dalia Ventura
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