En 1967, la estudiante de doctorado Jocelyn Bell Burnell descubrió el primer púlsar: una estrella de neutrones que gira rápidamente, predicha por Fritz Zwicky en la década de 1930. Estos objetos son increíblemente densos: una cucharadita de su materia pesa tanto como todos los coches de la Tierra. Comprender su estructura se ve dificultado por la complejidad de ecuaciones con cientos de parámetros. Antes, los científicos los ajustaban manualmente. Ahora NNStar, un programa con aprendizaje automático, lo hace por sí mismo. Como un robot de cocina, lee la receta (la descripción matemática de la estrella), mezcla los ingredientes (tipos de fuerzas nucleares), configura el modo (cálculo numérico) y prueba el plato: compara el modelo con los datos de telescopios y del detector LIGO (que capta ondas gravitacionales mediante mediciones láser ultraprecisas). Las ecuaciones para los cálculos se basan en las ideas de Einstein sobre la curvatura del espacio. El agente descubre cómo está estructurada la materia en el interior y cómo se generan elementos pesados como el oro en el proceso de nucleosíntesis. Si la predicción no coincide con las observaciones, cambia los «ingredientes». La habilidad más sorprendente de NNStar: extrae fórmulas directamente de artículos en PDF y vuelve a verificar las conclusiones, como un chef que reconstruye una receta a partir de una foto. El error no supera el 1% y mejorar la teoría lleva solo minutos. Toda la «cocina» está abierta para ser replicada.