La científica argentina de Harvard que usa IA para buscar vida fuera de la Tierra

Estudiar el universo es, quizás, uno de los principales desafíos de la humanidad.

Si bien el esfuerzo y los avances de la comunidad científica a lo largo de las últimas décadas son innegables, aún hay una infinidad de preguntas que llevan años sin resolverse.

En este contexto, la inteligencia artificial (IA) empieza a transformar la manera en que los científicos buscan respuestas.

“Tenemos la posibilidad de descubrir cosas nuevas de otra manera.

Cambia mucho lo que uno puede hacer, cómo hacerlo y las preguntas que se pueden plantear”, asegura Cecilia Garraffo, fundadora y directora del Instituto AstroAI del Centro de Astrofísica de Harvard y Smithsonian.

Garraffo es licenciada en Astronomía por la Universidad Nacional de La Plata y doctora en Física por la Universidad de Buenos Aires.

En 2025, fue galardonada con el Premio Presidencial a la Trayectoria Temprana para Científicos e Ingenieros (Pecase), el máximo reconocimiento otorgado por el gobierno de Estados Unidos a científicos e ingenieros en las primeras etapas de su carrera.

Hoy, su trabajo se centra en el desarrollo de técnicas de IA aplicadas a la astrofísica y las ciencias en general, con un especial interés en aspectos vinculados a agujeros negros, gravedad, estrellas e incluso la posibilidad de hallar vida en lugares remotos del universo.

En el marco del seminario Current AI Techniques for Scientific Discovery , dictado en el Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA), la experta conversó con LA NACION sobre el potencial de esta tecnología, sus desafíos y el rol de los científicos. -¿Qué aporta la IA a la astrofísica y la ciencia en general? ¿Estamos ante una nueva era de la ciencia? -Sí, absolutamente estamos en una nueva era de la ciencia, hay nuevas técnicas que son muy poderosas.

No es un cambio incremental, es bastante más revolucionario.

Justamente en astrofísica lo que tenemos también es una revolución en datos.

Tenemos una cantidad de datos a una velocidad que no había antes, y entonces simplemente ya procesar los datos aunque lo quisiéramos hacer de manera tradicional, no llegaríamos a hacerlo.

Pero eso es lo menos interesante.

Tenemos la posibilidad de descubrir cosas nuevas de otra manera.