[en] Artificial Intelligence (AI) is transforming the physical sciences by significantly improving the scientificmethod through the automation and optimization of complex processes In data collection, neural ne-tworks and machine learning algorithms make it possible to analyze large volumes of information withunprecedented speed. In fields such as particle physics, advanced AI techniques are used to identifypatterns and anomalies in data generated by experiments at particle colliders, such as the Large Ha-dron Collider (Carleo et al., 2019). Simulation is another field where AI has shown a notable impact.Simulation tools based on AI models allow virtual experiments to be performed with increasing accura-cy In materials physics, for example, AI has made it possible to predict properties of new compoundsbefore synthesizing them, saving time and resources (Schmidt et al , 2019) Furthermore, AI is beingemployed in quantum mechanics, where quantum neural networks facilitate the modelling of many-body systems, improving our understanding of complex quantum phenomena (Carleo & Troyer, 2017)In astronomy, AI has been used for image analysis, enabling the detection of exoplanets and the identi-fication of previously hidden cosmic phenomena in vast data sets (McGovern et al., 2021). These appli-cations not only speed up data analysis, but also allow for more accurate predictions and the discoveryof patterns that would be impossible to detect manually. Despite its benefits, the integration of AI intothe physical sciences presents challenges It is crucial to ensure that algorithms are interpretable andverifiable, so that scientific results can be validated by the community. Furthermore, ethical limitationsand the need for regulation in the use of AI in scientific research are areas of growing concern (Nature,2023). In short, AI is redefining how research is conducted in the physical sciences, accelerating disco-veries and optimizing the efficiency of the scientific method.

[es] La Inteligencia Artificial (IA) está transformando las ciencias físicas al mejorar significativamente elmétodo científico mediante la automatización y optimización de procesos complejos. En la recolecciónde datos, las redes neuronales y los algoritmos de aprendizaje automático permiten analizar grandesvolúmenes de información con una rapidez sin precedentes En campos como la física de partículas,se utilizan técnicas avanzadas de IA para identificar patrones y anomalías en los datos generados porexperimentos en colisionadores de partículas, como el Gran Colisionador de Hadrones (Carleo et al ,2019) La simulación es otro campo donde la IA ha mostrado un impacto notable Herramientas desimulación basadas en modelos de IA permiten realizar experimentos virtuales con una precisión cadavez mayor En la física de materiales, por ejemplo, la IA ha permitido predecir propiedades de nuevoscompuestos antes de sintetizarlos, lo que ahorra tiempo y recursos (Schmidt et al , 2019) Además, laIA está siendo empleada en la mecánica cuántica, donde las redes neuronales cuánticas facilitan elmodelado de sistemas de muchos cuerpos, mejorando nuestra comprensión de fenómenos cuánticoscomplejos (Carleo & Troyer, 2017) En astronomía, la IA se ha usado para el análisis de imágenes, per-mitiendo la detección de exoplanetas y la identificación de fenómenos cósmicos previamente ocultosen vastos conjuntos de datos (McGovern et al , 2021) Estas aplicaciones no solo agilizan el análisis dedatos, sino que también permiten realizar predicciones más precisas y descubrir patrones que seríanimposibles de detectar manualmente. Pese a sus beneficios, la integración de la IA en las cienciasfísicas presenta desafíos. Es crucial garantizar que los algoritmos sean interpretables y verificables,para que los resultados científicos puedan ser validados por la comunidad. Además, las limitacioneséticas y la necesidad de regulación en el uso de IA en investigación científica son áreas de crecientepreocupación (Nature, 2023). En resumen, la IA está redefiniendo cómo se lleva a cabo la investiga-ción en ciencias físicas, acelerando descubrimientos y optimizando la eficiencia del método científico.