Mi física siempre fue applied AI
Por qué 'applied AI' no fue un giro de carrera, sino lo que siempre hice.
Cuando digo que soy físico y que construyo IA, la gente asume que hice un giro de carrera. No lo hice.
En la carrera simulaba la luz en medios desordenados con ray tracing y usaba algoritmos genéticos para diseñar cristales a la carta. En el doctorado uso redes neuronales y física diferenciable para reconstruir curvas de brillo en dosimetría. Distintos problemas, la misma idea: usar computación para arrancarle respuestas a la física.
“Applied AI” no fue un pivote. Fue lo que llevaba haciendo todo el tiempo, solo que un día el mundo le puso nombre.
Lo que la física me dejó no es una técnica concreta —esas cambian—. Es un reflejo: desconfiar de lo que solo funciona en las diapositivas. Un modelo que da buenas métricas en un notebook y se cae con datos reales no está “casi bien”: está mal. Ese reflejo es lo más útil que me llevé a producción.
Este es el primer log. Aquí escribiré sobre eso: IA que aguanta el mundo real.