En el Congreso Internacional de Ciencias Básicas (ICBS) 2025, que se está llevando a cabo en Beijing, se han reunido destacados científicos, incluidos laureados del Premio Nobel, medallistas Fields y ganadores del Premio Turing, para discutir los avances en la ciencia básica.

Durante el evento, CGTN Digital realizó una entrevista exclusiva con Wu Rongling, subdirector del Instituto de Ciencias Matemáticas y Aplicaciones de Pekín (BIMSA), quien compartió su perspectiva sobre el impacto de los recientes cambios en el financiamiento de la investigación en EE. UU.

Wu destacó que la intersección de las matemáticas y la inteligencia artificial (IA) es clave para el futuro de China, y subrayó la importancia de dominar las matemáticas para avanzar en el desarrollo de tecnologías de IA.

El cambio geopolítico ha convertido la inteligencia artificial en un campo de batalla crucial, lo que ha llevado a Wu a señalar que el dominio de las matemáticas en China es un imperativo estratégico para desarrollar marcos propios en este ámbito.

El subdirector del BIMSA expresó que las fluctuantes políticas de investigación en EE. UU. han creado una oportunidad para que China llene el vacío dejado por la inconsistencia en el financiamiento de la investigación básica.

Al priorizar las matemáticas, dijo Wu, China puede aprovechar la situación y establecerse como líder en el desarrollo de inteligencia artificial.

Wu explicó que su trabajo se centra en la relación simbiótica entre las matemáticas y la IA, enfatizando que ambas disciplinas se complementan y que una investigación matemática sólida es esencial para el avance de la inteligencia artificial.

El equipo de Wu está desarrollando métodos que integran matemáticas avanzadas en los modelos de IA, con el objetivo de abordar problemas complejos más allá de los enfoques simplistas actuales.

Con la aplicación de teorías matemáticas avanzadas, el grupo aspira a mejorar la eficiencia de la IA en tareas críticas, como la modelación molecular y la predicción de enfermedades.

Wu también enfatizó la importancia de la educación en el futuro de la ciencia, instando a que se enseñen habilidades básicas de IA y teoría matemática a los jóvenes para que no se conviertan en simples usuarios de tecnología.

El enfoque educacional que propone Wu sugiere que los investigadores deben comprender el funcionamiento de los algoritmos, lo que les permitirá innovar en lugar de limitarse a usar herramientas existentes.