Desde InvestigaEx recogemos cada mes la producción científica de las personas asociadas. Septiembre de 2026 llega con cinco trabajos que van de lo más fundamental a lo más cotidiano: cómo se comporta un fluido de granos confinado, una inteligencia artificial generativa que acelera la simulación de proteínas (publicada en Nature), el efecto de la evaluación continua en las notas universitarias, un lisímetro casero para enseñar física con el agua del huerto escolar y una forma más honesta de corregir los datos de satélite con los que se vigila la clorofila de los embalses del Guadiana. ¡Enhorabuena a todas las autoras y autores!
Propiedades dinámicas de un fluido granular cuasi bidimensional confinado e impulsado por un baño estocástico con fricción
David González Méndez, Rubén Gómez González y Vicente Garzó
Arena, polvo o semillas se comportan a veces como un fluido, pero con una diferencia esencial: en cada choque entre granos se pierde energía. Este trabajo estudia un sistema de este tipo atrapado en una geometría casi plana, en la que el confinamiento no se modela con paredes reales sino mediante unas reglas de colisión modificadas que inyectan energía (el llamado modelo Δ), y lo amplía para incluir el efecto de un gas intersticial a través de una fuerza de arrastre y un término aleatorio de tipo Langevin. Con el método de Chapman-Enskog, los autores obtienen de forma analítica los coeficientes de transporte (como la viscosidad y la conductividad térmica) y la tasa de enfriamiento, y validan sus predicciones con simulaciones de Monte Carlo, con un acuerdo excelente. El resultado muestra que el gas de fondo altera de forma notable el transporte respecto a los sistemas granulares secos, lo que cuestiona supuestos previos que lo despreciaban, y que el estado estacionario homogéneo es estable en todo el rango de parámetros explorado.
Cita: González Méndez, D., Gómez González, R., & Garzó, V. (2026). Dynamic properties in a collisional model of a confined quasi-two-dimensional granular fluid driven by a stochastic bath with friction. Physical Review E, 114(2), 025419.
Romper la barrera del tiempo con muestreo generativo de transiciones conformacionales
Chenyu Tang, Mayank Prakash Pandey, Cheng Giuseppe Chen, Alberto Megías, François Dehez y Christophe Chipot
Las proteínas y otras biomoléculas cambian de forma para hacer su trabajo, pero esos cambios son sucesos tan raros que la dinámica molecular convencional tardaría meses de supercomputación en capturarlos, y los métodos de muestreo acelerado dependen de que alguien adivine de antemano qué variables describen el proceso. Este trabajo presenta Gen-COMPAS, una herramienta que combina un modelo generativo de difusión (la misma familia de inteligencia artificial que genera imágenes), un filtrado basado en el comisor y simulaciones cortas sin sesgo para localizar los estados de transición, estimar los paisajes de energía libre y trazar las rutas de reacción sin coordenadas de reacción predefinidas. Los autores lo han demostrado en procesos muy distintos: el plegamiento de proteínas, el transporte a través de membranas y la activación de canales iónicos regulados por ligando. Un atajo que puede acelerar de forma drástica la investigación biomédica y el diseño de nuevos fármacos.
Cita: Tang, C., Pandey, M. P., Chen, C. G., Megías, A., Dehez, F., & Chipot, C. (2026). Breaking timescales with generative sampling of conformational transitions. Nature, 657(8133), 944-949.
Evaluación continua y rendimiento académico: evidencias en la educación superior en Economía y Empresa
Javier Matamoros-Becerra, Ismael Pérez-Franco y Clara Gallego-Sosa
La evaluación continua se ha consolidado como uno de los rasgos característicos de la universidad actual, pero ¿mejora realmente los resultados del alumnado? Para responder, este estudio analiza a 776 estudiantes de siete asignaturas de Ciencias Económicas y Empresariales, repartidos en cinco centros de dos universidades españolas a lo largo de tres cursos académicos. El resultado es claro: quienes siguen la asignatura por evaluación continua obtienen mejores calificaciones, y la ventaja se mantiene tanto en las alumnas como en los alumnos. El análisis apunta además a que las características de cada asignatura influyen, por lo que las actividades deben adaptarse a ella, y a que la elección del sistema de evaluación depende del número de matrícula, pero no del curso. Evidencia empírica para un debate que suele moverse a base de intuiciones.
Cita: Matamoros-Becerra, J., Pérez-Franco, I., & Gallego-Sosa, C. (2026). Continuous assessment and educational performance: Insights from higher education in economics and business. Journal of Management and Business Education, 9(2), 248-268.
Un lisímetro casero y de bajo coste para estudiar la evaporación y el balance hídrico en clase de física
Javier Vaquero-Martínez, M. C. Gallego, M. L. Cancillo y José Manuel Vaquero
La evaporación, la infiltración y el intercambio de agua con el suelo obedecen a principios físicos básicos, pero casi nunca se miden en clase porque los instrumentos profesionales son caros y complejos. Este artículo propone construir un lisímetro (una instalación que mide el balance de agua en el suelo) con materiales baratos, de modo que el alumnado pueda calcular la precipitación, la infiltración, el agua almacenada y la evapotranspiración real simplemente pesando. Incluye un protocolo de medida pensado para sesiones de laboratorio y muestra cómo, con una hoja de cálculo y mínimos cuadrados, se distinguen las dos etapas de la evaporación (una lineal y otra que sigue la raíz cuadrada del tiempo). Una actividad que conecta el calor, los cambios de fase y el balance hídrico con la sostenibilidad y con lo que ocurre en el huerto del propio centro.
Cita: Vaquero-Martínez, J., Gallego, M. C., Cancillo, M. L., & Vaquero, J. M. (2026). A low-cost, homemade lysimeter for exploring evaporation and water balance in physics education. Physics Education, 61(4), 045074.
Búsqueda exhaustiva de variables para corregir los datos de satélite: la clorofila en los embalses del Guadiana
Victoria Amores-Chaparro, Fernando Broncano, Jesús A. Torrecilla-Pinero y Aurora Cuartero
La clorofila-a medida desde satélite es clave para vigilar la eutrofización de los embalses, pero los procesadores de corrección atmosférica de los que depende se entrenaron en océanos y grandes lagos y fallan de forma sistemática sobre masas de agua pequeñas. Una capa de corrección basada en datos ayuda a reducir ese sesgo, y este trabajo se pregunta qué variables transportan de verdad la señal correctora, en lugar de perseguir la mejor cifra de precisión. Para ello prueba las 131.071 combinaciones posibles de 17 variables y descubre una amplia meseta en la que tres métodos habituales eligen «mejores» subconjuntos distintos con errores casi idénticos, mientras que la selección por estabilidad aísla un núcleo pequeño y robusto. Con 252 pares de datos de satélite y de campo en cinco embalses de la cuenca del Guadiana, la corrección mejora el error entre un 10 y un 16 %, aunque pierde precisión al aplicarse a un embalse no visto. El artículo propone una plantilla sencilla para informar de estos resultados con honestidad, y libera todo el código, los datos y los modelos.
Cita: Amores-Chaparro, V., Broncano, F., Torrecilla-Pinero, J. A., & Cuartero, A. (2026). Exhaustive feature-subset search for data-driven post-correction of satellite atmospheric processors: A case study on chlorophyll-a retrieval in inland reservoirs. Frontiers in Artificial Intelligence, 9, 1947948.
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