Desde el principio, la obsesión de Hell fue con los microscopios, y específicamente con cómo hacerlos capaces de mejora tu resolución. Había un muro insuperable en la capacidad de observar lo infinitesimal: el límite de difracción de la luz, algo que se consideraba una ley natural y por tanto imposible de superar. Según el famoso principio de Ernst Abbe, padre de la óptica moderna, nuestra capacidad de observar la naturaleza estaba condenada a contentarse con estos 200 nanómetros.

Sin embargo, infierno demostró que este límite no era tal y que el problema podría superarse mediante el ingenio, por ejemplo mediante el uso de fluorescencia. Su trabajo cristalizó en el posterior desarrollo de los nanoscopios, microscopios de superresolución capaces de observar estructuras (materiales o biológicas) en tiempo real y en una escala de hasta 10 nanómetros.

Durante muchos años, su investigación fue considerada marginal, incluso descabellada. Pero las múltiples aplicaciones que ha tenido el desarrollo de estos nuevos microscopios, ya sea en microbiología o nanotecnología, suponen un reclamo que ha dado lugar a numerosos premios y reconocimientos más allá del Nobel. El investigador acudió a Madrid, a la Fundación Ramón Areces, para participar en la jornada de Conversaciones del Premio Nobel y, entre otras cosas, para responder a las preguntas de ABC.

—Cuando recibió el Premio Nobel, recordó que al principio de su carrera, muchas personas despreciaban su investigación como extraña o marginal. Ahora que estás en una posición de liderazgo, ¿cómo tratas a los jóvenes científicos que te llegan con ideas locas? ¿Los trata con más simpatía debido a su propia experiencia?

—Ciertamente influyó en mi forma de pensar sobre la ciencia y las personas. Esto no me pasa sólo a mí; Todos tenemos nuestra biografía y, en base a ella, tomamos decisiones. Mi experiencia me dice que es muy difícil saber si alguien va por el camino correcto o no. Mi propio director de tesis en Heidelberg era un físico de bajas temperaturas y no estaba en absoluto especializado en mi campo. Traté de convencerlo de que había potencial en la microscopía, en el problema de la resolución; que había algo profundo por descubrir. Era muy buen físico, no quiero minimizar eso, pero descartó esa posibilidad. Él respondió: «No, no lo creo.» Si le hubieran preguntado a finales de los años 1980 cuál de sus alumnos ganaría un Nobel, le aseguro que no habría estado en esa lista. Cien por ciento.

Obtuve muy buenas calificaciones, pero no era del tipo que levanta la mano constantemente o siempre hace las mejores preguntas. Me veía como alguien diligente y dotado técnicamente, pero que probablemente nunca lograría un gran avance científico. Y las cosas fueron muy diferentes. Por eso digo que no puedes saberlo. Ahora tengo muchos estudiantes y me atrevo a decir quién aprobará y quién no. Veo que algunos son más creativos o más ambiciosos. La ambición es muy importante porque te empuja a llegar más lejos. En base a esto puedo adivinar algo, pero en general es muy difícil de predecir.

—La microscopía es una disciplina que puede mejorar muchas otras áreas de la biología o la medicina. Estoy pensando en la genética y, por supuesto, en la IA y su capacidad para reconstruir imágenes biológicas. ¿Cuál de estas aplicaciones te parece más disruptiva?

— Las observaciones que usted plantea son totalmente legítimas. La IA tendrá un impacto, como en muchas otras áreas. ¿Esto afectará la microscopía? Por supuesto. No sólo en el análisis de imágenes, que es una obviedad, sino también en el diseño de la óptica y su funcionamiento. Las leyes de la naturaleza ya se conocen muy bien. En ingeniería, si construyes una casa, no empiezas desde cero; Si tienes una IA que sabe cómo se construyeron otras casas, pulsas un botón y diseña una nueva a tu gusto. Ya no necesitas al arquitecto. En óptica pasará lo mismo. Las reglas se conocen y puedes pedirle a la IA: “Constrúyeme un microscopio de estas características”.

La pregunta es: ¿saldrá de esto algo totalmente disruptivo? En este punto, probablemente no, ya que la IA combina y extrapola reglas establecidas. Para algo completamente disruptivo, es posible que la IA no esté lista todavía, aunque no digo que no lo esté si le permites algo de «locura» y luego haces otra verificación de la IA para ver si esa locura es factible. En mi caso, tuve la osadía de cuestionar ideas preconcebidas. Entendí que la barrera de difracción no era tanto una ley física sino una interpretación de leyes físicas. No violé una ley de la naturaleza, sería una tontería decirlo, pero violé una ley percibida.

— Algunos de sus colegas han dicho que «esquivó» el límite de difracción, pero usted insiste en que lo «superó». ¿Cuál es la diferencia?

—Insisto en romperlo porque pensar en romperlo es fundamental. Esto nos permite pensar la innovación de una manera diferente. Por ejemplo, cuando gané el Premio Nobel en 2014, la mejora en la resolución fue de un factor de 10. Los comentaristas dijeron que habíamos eludido la ley. Le dije: «No, lo estamos rompiendo, no hay límite». Seguí trabajando y llegué a otro factor de 10. Mucha gente pensó que era un problema semántico, pero no lo era. Se decía que la clave para superar este obstáculo era calcular el baricentro de un máximo. Sostuve que la clave era jugar con estados “encendidos y apagados”. Me criticaron por esto. Pero seguí este camino y pude avanzar otro factor de 10. Aquellos cuya interpretación era incorrecta quedaron estancados. El buen pensamiento (y el lenguaje que lo refleja) determina lo que se hace a continuación. Los humanos tendemos a pensar en paradigmas, en cajas. Pude continuar porque tenía las cajas adecuadas. En los últimos diez años hemos llegado al nivel molecular, mientras que otros no. Es tan simple como eso: es esencial pensar correctamente.

— Es muy wittgensteiniana la idea de que el lenguaje y las palabras determinan la forma en que ves el mundo. Incluso para un físico.

— La naturaleza tiene su propia interpretación de la realidad y no se detiene aquí ni allá; la naturaleza es lo que es. Los seres humanos tienen interpretaciones que generalmente encajan en marcos y paradigmas. A la naturaleza no le importa si crees que la barrera de difracción es un límite. Por eso es malo aferrarse a estos marcos. Un “cambio de paradigma” implica esencialmente reformular un problema en un nuevo lenguaje.

Por eso no puedo decir cuándo la IA podrá hacer este trabajo. Si se introduce un “error” en la IA que permita diferentes formas de pensar, entonces será muy poderoso.

—La verdad es que mucha gente se queja de las “alucinaciones” de la IA generativa, pero ¿crees que en ciencia un poco de alucinación podría ser útil cuando hay problemas que nadie ha resuelto usando la lógica convencional?

-Absolutamente. Cuando era estudiante tuve esta loca idea: “¿Qué problema interesante queda en microscopía que valga la pena resolver?” Era la barrera de difracción. Todos decían que no era posible. Fui intelectualmente lo suficientemente audaz como para preguntarme si esto era realmente una ley de la naturaleza o simplemente una ley percibida. En ese momento podríamos haberlo llamado una alucinación, era sólo una intuición.