Gracias a sus investigaciones, hoy es posible predecir fenómenos meteorológicos extremos, diseñar nuevos dispositivos médicos o simular reactores de fusión en cuestión de segundos, tareas que hasta hace poco requerían enormes superordenadores y largas horas de cálculo.
Su nombre figura desde hace años entre los referentes mundiales de la inteligencia artificial aplicada a la ciencia. Anima Anandkumar, profesora Bren de Computación y Ciencias Matemáticas en el Instituto Tecnológico de California (Caltech), donde dirige el laboratorio AI + Science, ha desarrollado una carrera poco habitual, combinando la investigación académica con puestos de máxima responsabilidad en Nvidia y Amazon Web Services. En 2024 fue nombrada miembro del Consejo Asesor Científico del secretario general de Naciones Unidas, un reducido grupo de expertos encargado de orientar a la organización sobre los grandes desafíos científicos y tecnológicos del planeta.
Anandkumar ha conseguido abrir un camino nuevo en un campo que durante años avanzó por senderos escabrosos. Mientras la mayoría de investigadores concentraban sus esfuerzos en procesar, ella decidió cuestionar la utilidad de la inteligencia artificial para ayudarnos a entender cómo funciona el mundo físico.
Su respuesta fue desarrollar algoritmos capaces de incorporar las leyes de la física, las matemáticas y la ingeniería. “Lo que me fascina es cómo cerrar la brecha entre la teoría y la práctica”, explica. “Empecé en una época en la que el aprendizaje profundo todavía no existía y había que diseñar los algoritmos desde los primeros principios”. Esa formación, profundamente arraigada en las ciencias básicas, sigue guiando toda su investigación.
Trayectoria profesional
Nacida en Mysore, en el sur de India, en una familia donde la ingeniería formaba parte de la vida cotidiana. Su padre era ingeniero mecánico y programaba maquinaria industrial; su madre, ingeniera electrónica, desafió las convenciones sociales de su época para desarrollar una carrera técnica. Anandkumar, sigue la tradición escolar de su familia. “Crecer rodeada de esos ejemplos me enseñó muy pronto que la ciencia era una herramienta para resolver problemas reales”
Tras graduarse en el prestigioso Indian Institute of Technology de Madrás, inició una trayectoria que acabaría situándose entre las investigadoras más influyentes del mundo en inteligencia artificial. Aunque su mayor aportación ha sido cambiar la dirección de la disciplina.
Su contribución más conocida son los llamados operadores neuronales, una arquitectura capaz de aprender el comportamiento de sistemas físicos continuos en múltiples escalas. Dicho de otro modo, permiten que un algoritmo no solo reconozca patrones, sino que entienda cómo evolucionan fenómenos tan complejos como el clima, la circulación de fluidos o el plasma de un reactor de fusión.
Modelos que aprenden las reglas
TorchLean was selected as a Spotlight at the @icmlconf 2026 AI4Math Workshop.
TorchLean covers typed tensors, graph programs, autograd, floating-point semantics, verification/certificate checking, PyTorch interop, and examples across ML and scientific ML.
It is exciting to… pic.twitter.com/w87t2MYnrg
— Prof. Anima Anandkumar (@AnimaAnandkumar) July 9, 2026
La diferencia respecto a otros sistemas es fundamental. Los grandes modelos lingüísticos aprenden a predecir palabras; los desarrollados por Anandkumar aprenden también las reglas que rigen la naturaleza. “Estos modelos tienen la flexibilidad para aprender los fenómenos continuos subyacentes”, explica. Esa capacidad ha transformado por completo la velocidad con la que pueden realizarse simulaciones científicas.
Uno de los ejemplos más conocidos es FourCastNet, el modelo meteorológico que desarrolló junto a un equipo internacional. Capaz de generar predicciones de alta resolución miles de veces más rápido que los métodos tradicionales, el sistema ha inspirado una nueva generación de herramientas para la predicción del tiempo. Su utilidad va mucho más allá del interés científico ya que mejora la anticipación de huracanes e inundaciones lo que significa salvar vidas y proteger economías enteras.
Ella suele recordar el caso de India, donde estos modelos ayudan a prever con mayor exactitud la llegada de los monzones, un factor del que dependen millones de agricultores. “La inteligencia artificial puede ayudarnos a comprender el mundo físico y sistemas como el clima. Todo ello tendrá un enorme impacto sobre las poblaciones más vulnerables al cambio climático», afirma.
Aplicación en la medicina
Las posibilidades de esta tecnología se extienden también a la medicina. En Caltech, su equipo desarrolló un catéter cuyo diseño reduce cien veces la contaminación bacteriana. En lugar de recurrir al ensayo y error, el algoritmo simuló el movimiento de los fluidos para identificar la disposición óptima de unas diminutas ranuras que impiden el avance de las bacterias. El mismo enfoque se está utilizando para diseñar nuevos materiales, optimizar reactores de fusión o acelerar el descubrimiento de medicamentos.
Su investigación demuestra que la inteligencia artificial no tiene por qué limitarse a generar contenido. Puede convertirse en una herramienta para hacer ciencia. “Muchos laboratorios, incluido el nuestro, estamos construyendo ese futuro. Se están produciendo muchísimos descubrimientos mientras hablamos”, asegura.
Esa visión explica también su presencia en el Consejo Asesor Científico de Naciones Unidas. Anandkumar defiende que las decisiones sobre tecnologías capaces de transformar la sociedad no pueden quedar únicamente en manos de gobiernos o empresas. “Creo que tener científicos en la sala cuando se tomen todas estas decisiones importantes sobre inteligencia artificial y tecnología es crucial”.
Visión personal
Su compromiso va acompañado de una mirada especialmente crítica sobre el debate público. Frente al entusiasmo desmedido reclama rigor. “Hay mucho miedo en torno a la inteligencia artificial y, a veces, especialmente en los medios, no se presenta desde una perspectiva científica. Hay mucho alarmismo, casi ciencia ficción, sobre lo que puede llegar a ser”. A su juicio, la regulación debe proteger a la ciudadanía sin convertirse en un obstáculo para la innovación abierta ni reforzar el poder de las grandes compañías tecnológicas.
Otro de los ejes de su trabajo es evitar que la revolución digital aumente las desigualdades existentes. Insiste en que el futuro de la inteligencia artificial no puede construirse únicamente en inglés. “Es importante adoptar un enfoque global”, sostiene. Desarrollar modelos en lenguas locales permitirá que el conocimiento llegue a millones de personas que hoy quedan fuera de esa transformación tecnológica y contribuirá a mejorar la alfabetización y la educación en numerosos países.
Aunque su carrera está jalonada de premios y reconocimientos internacionales, Anandkumar rara vez habla de éxito personal. Prefiere hablar de curiosidad. Cuando le preguntan qué habilidades seguirán siendo imprescindibles en un mundo dominado por la inteligencia artificial, responde con una sencillez: “Creo que un trabajo que la inteligencia artificial no reemplazará es la capacidad de ser curioso y afrontar problemas difíciles”. Por eso aconseja a los jóvenes “no tener miedo de la inteligencia artificial ni obsesionarse con qué habilidades podrían ser sustituidas, sino seguir el camino de la curiosidad”.
Es una respuesta coherente con toda su trayectoria. Anandkumar nunca ha perseguido la aplicación más popular de la inteligencia artificial, sino aquella capaz de ampliar las fronteras del conocimiento. Mientras otros enseñaban a las máquinas a conversar, ella decidió enseñarles a comprender la naturaleza. Esa diferencia, aparentemente sutil, puede cambiar la forma en que la humanidad investiga y responde a los desafíos del siglo XXI.
Anandkumar ocupa un lugar entre las mujeres pioneras de nuestro tiempo. Ella ha abierto un nuevo campo de investigación con el que ha demostrado que la inteligencia artificial puede convertirse en una aliada del bienestar colectivo.