
Imagina que eres un cíborg con ojos biónicos capaces de ver desde el infrarrojo (IR) hasta el ultravioleta (UV). ¿Cómo verías el arcoíris? Un artículo en Applied Optics ha calculado que, bajo iluminación IR y UV intensa, el arcoíris primario abarcaría un ángulo de casi 14°, unas siete veces su anchura de 1.9° en el visible, con bandas de colores desde 354 nm (UV) hasta 1650 nm (IR). El arcoíris UV–VIS–NIR tendría anchuras angulares de 7.96° en DUV (ultravioleta profundo, 200–300 nm), 2.16° en NUV (ultravioleta cercano), 1.88° en VIS (visible), 0.75° en NIR (infrarrojo cercano), 0.89° en SWIR₁, y 1.72° en SWIR₂ (SWIR es infrarrojo de onda corta). Lo que percibiese tu cerebro depende de cuántos fotorreceptores tuviesen tus ojos biónicos y de la capacidad de tu encéfalo para procesar dicha información sensorial. Si la única fuente es el Sol, hay que recordar la escasez de radiación solar UV, la absorción por ozono y oxígeno, y el fondo de dispersión de Rayleigh; en el IR, la absorción del vapor atmosférico y la del agua líquida de las gotas hace el arco casi invisible por encima de 1800 nm.
El gran problema del arcoíris UV–VIS–NIR es su generación con iluminación solar natural, que produce un artefacto muy diferente al que produciría una fuente plana que emita en igual proporción en todo el espectro. Se han obtenido resultados computacionales (simulaciones por ordenador, pero no se ha logrado una reproducción en laboratorio con una fuente intensa de banda ancha y dispersando agua en una cámara de nitrógeno sin oxígeno. El curioso artículo es Nathan Hagen, Yoko Yamamoto, Rajeev Ranjan, «Wide spectral imaging of the rainbow from ultraviolet to infrared and locating the spectral limits of the rainbow,» Applied Optics 65: 2457-2467 (02 Mar 2026), doi: https://doi.org/10.1364/AO.582172.

El artículo incluye un experimento con luz solar usando una cámara Cubert X20 que captura imágenes de 410×410 píxeles con 164 canales de 4 nm entre 354 nm (UV) y 1002 nm (IR). Debido al uso de luz solar se requiere un gran tiempo de exposición, lo que subexpone ciertas regiones y sobreexpone otras. Para mejorar el contraste se ha usado una tienda de color negra, útil en el visible y en el UV, pero inútil en el IR (por su alta reflectividad infrarroja, de casi el 80 % para > 950 nm). Para evitar estos problemas se pueden superponer digitalmente tomas diferentes con procesados diferentes según la región del espectro. El resultado se aleja de lo que veía un cíborg, pero se acerca a lo que predicen los modelos por ordenador.

A la izquierda tienes una simulación por ordenador de lo que se vería con tres fotorreceptores en el ultravioleta. Puedes disfrutar de un vídeo que muestra imágenes con tríos de canales desde el UV al IR (vídeo MP4). Algo que es fácil olvidar es que todo lo que nos rodea se ve muy diferente con visión UV y con visión IR, y no digamos ya con la visión UV–VIS–NIR del hipotético cíborg. A la derecha te muestro una imagen infrarroja (cámara SWIR). Lo que vemos cambia mucho según los ojos con los que lo vemos. Por cierto, hubiera sido interesante que el artículo estudiara cómo se vería el arcoíris con los fotorreceptores de las gambas mantis (Stomatopoda); algunas tienen entre 12 y 16 fotorreceptores entre 300 nm (UV) y 720 nm (rojo lejano, no llega a NIR).
En resumen, un curioso artículo que nos deja muchas cuestiones sin resolver. Solo se describe el arcoíris primario; no se describe el arcoíris secundario (dos reflexiones internas dentro de la gota de agua), ni la banda oscura de Alejandro entre ambos, ni los arcos supernumerarios, ni los efectos debidos a la polarización. Queda mucho por estudiar, así que auguro futuros estudios en esta línea.


Francis de los 10 problemas que resolvio openAI hay alguno realemente interesante o la AI genero algo novedoso al resolver estos problemas?
Mariana, no me consta que se haya publicado ningún artículo con las demostraciones; sin verlas no se puede saber si se ha avanzado más allá del estado del arte o si solo se ha vuelto a usar el estado del arte de una forma ingeniosa (ingeniosa porque hasta ahora no se le había ocurrido a ningún matemático humano). Todos esos problemas son interesantes per se, por ello son problemas famosos. Pero no hay que valorar su interés intrínseco. Lo que hay que valorar es si la OpenAI Astra a logrado lo que ninguna IA ha logrado hasta ahora, crear matemáticas. Sin ver las demostraciones es imposible saberlo. Solo se han publicado los Lean en GitHub https://github.com/openai/ten-proofs, que son imposibles de leer salvo para los expertos en Lean; yo no lo soy, ni le voy a pedir a una IA que me los traduzca. Alguien lo hará y lo hará bien, y entonces podremos saber qué se ha logrado realmente. Hasta entonces solo tenemos una nueva promoción de OpenAI (en este caso del nuevo ChatGPT 6.0).