La Física de la Información es un campo interdisciplinario que explora la relación profunda entre la física y la información, investigando cómo la información se codifica, procesa y transfiere en sistemas físicos, desde dispositivos electrónicos clásicos hasta fenómenos cuánticos, aplicando leyes físicas como la termodinámica y la mecánica cuántica a conceptos como la entropía y la computación, lo que lleva a tecnologías como la computación cuántica. 


Fundamentos históricos y conceptuales

  • Teoría de la información (Claude Shannon): formaliza la información como una magnitud cuantificable (entropía), define capacidad de canal, codificación y límites de compresión y transmisión; es la base matemática para entender ruido, redundancia y eficiencia en sistemas comunicacionales.
  • Información y termodinámica: la relación entre información y energía (p. ej., principios que vinculan borrado de información con coste energético) conecta procesos informacionales con límites termodinámicos y costos físicos de cómputo.
  • Información cuántica: extiende los conceptos clásicos al dominio cuántico, introduciendo qubits, entrelazamiento y protocolos que no tienen análogos clásicos; redefine capacidades de procesamiento y seguridad de la información.

Cada uno de estos hitos aporta una pieza: la teoría matemática de Shannon para medir información; la termodinámica para entender su coste físico; y la teoría cuántica para ampliar las posibilidades y restricciones en el nivel más fundamental.


Algunos Conceptos clave y métricas

  • La información es física: Uno de los principios centrales, propuesto por Rolf Landauer, es que el procesamiento de información, como borrar un bit, es un proceso físico que consume una cantidad mínima de energía y, por tanto, está sujeto a las leyes de la física.
  • Entropía y Medición de la Información: La física de la información establece un vínculo crucial entre la entropía termodinámica (una medida del desorden o la falta de información sobre un sistema físico) y la entropía de Shannon (una medida cuantitativa de la información en un sistema). La entropía permite cuantificar la información de una variable aleatoria.
  • Principio de Conservación de la Información: Este es un tema importante en la física teórica y las ciencias naturales, sugiriendo que, en ciertos sistemas cerrados, la información total se conserva, lo cual tiene implicaciones en la relación causa-efecto y la reversibilidad de los procesos físicos.
  • Sistemas Físicos e Información: La información física se refiere a la información contenida en el estado de un sistema físico específico, como los microestados de las partículas. 
  • Costo termodinámico: energía mínima asociada a operaciones informacionales (p. ej., borrado de un bit).
  • Qubit y entrelazamiento: unidades y recursos de la información cuántica que permiten protocolos de comunicación y cómputo con propiedades únicas.

Estas métricas permiten transformar observaciones cualitativas en cantidades operativas para diseño, evaluación y optimización de sistemas informacionales.


Aplicaciones relevantes para ciencias humanas y prácticas de intervención

  • Comunicación y semiótica: la información como código explica cómo metáforas, marcos y signos afectan transmisión y recepción de intenciones; optimizar codificación reduce ruido interpretativo.
  • Neurociencia y neuropsicología: el cerebro como procesador de información; medidas de entropía y sincronía pueden correlacionarse con estados atencionales, carga cognitiva y regulación emocional.
  • Diseño experimental y epistemología: micro‑experimentos son canales con ruido; definir líneas base, hipótesis y criterios de validación equivale a diseñar protocolos de transmisión y verificación de señales.
  • Ética y privacidad: la información personal tiene valor físico y social; su recolección, almacenamiento y uso implican riesgos y costos que deben gestionarse con rúbricas éticas y consentimiento informado.
  • Tecnologías emergentes: computación cuántica y protocolos criptográficos basados en principios de información cambian posibilidades de seguridad y procesamiento de datos sensibles.
  • Teoría Cuántica de la Información: Esta rama investiga las posibilidades que surgen al codificar, almacenar y transmitir información utilizando dispositivos basados en las leyes de la mecánica cuántica. Es fundamental para el desarrollo de la computación cuántica y la criptografía cuántica.
  • Termodinámica de la Computación: Estudia los límites físicos fundamentales del rendimiento computacional y la eficiencia energética de los ordenadores, derivados de las leyes de la termodinámica.
  • Física Computacional: Si bien es una disciplina distinta, la física computacional utiliza algoritmos y métodos numéricos para simular fenómenos físicos.

Estas aplicaciones muestran que la Física de la Información no es solo abstracta: ofrece herramientas para medir, optimizar y proteger procesos humanos y organizacionales que dependen de flujos informacionales.


Conexión con la propuesta de la ODC

Nuestra cosmovisión de la Ontología de la Conciencia (ODC) y su versión en Inglés: Ontological Development of Consciousness articulan capas, que en nuestro caso son: (Lógica Ontológica, Neuropsicología, Epistemología, Semiótica‑Lingüística, Dinámica Cuántica, Bioética, Fenomenología) y prácticas (micro‑experimentos, rituales, registros) que pueden enriquecerse y precisarse mediante conceptos y herramientas de la Física de la Información:

  • Lógica OntológicaCodificación y coherencia semántica: aplicar análisis de redundancia y ruido para evaluar precisión de declaraciones y criterios; usar métricas de entropía para comparar claridad entre formulaciones.
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  • NeuropsicologíaProcesamiento y coste cognitivo: vincular medidas fisiológicas (p. ej., HRV, indicadores de carga) con modelos de información para cuantificar tolerancia a la ambigüedad y capacidad de atención.
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  • EpistemologíaDiseño experimental como canal: concebir micro‑experimentos como protocolos de transmisión con línea base, señal/ruido y criterios de verificación; optimizar tamaño de muestra y ventanas temporales según capacidad de detección.
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  • Semiótica‑LingüísticaCodificación simbólica: mapear metáforas y marcos como códigos; evaluar su “ruido” en distintos audiencias y ajustar codificación para mejorar recepción.
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  • Dinámica CuánticaObservador y efecto de medición: incorporar la idea de que la medición altera el sistema; diseñar protocolos que minimicen sesgos de observación y respeten carácter exploratorio de correlaciones temporales.
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  • BioéticaValor y riesgo informacional: tratar datos personales como recursos con coste y riesgo; aplicar principios de minimización, transparencia y consentimiento informado.
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  • FenomenologíaExperiencia como señal cualitativa: combinar registros fenomenológicos con métricas informacionales para correlacionar sentido subjetivo y patrones observables.

Tabla: mapeo operativo (ODC ↔ Física de la Información)

Capa ODC¿Qué medir?Concepto infoInstrumento sugerido
Lógica
Ontológica
Coherencia y precisión de declaracionesRedundancia; entropía semánticaChecklist semántico; análisis de variabilidad de criterios
NeuropsicologíaRegulación, atención, cargaCapacidad de procesamiento; señal/ruido fisiológicoHRV; pruebas de atención; escalas de tolerancia
EpistemologíaRobustez de hipótesis y diseñoCapacidad de canal; potencia de detecciónProtocolos de línea base; diseño de rondas experimentales
Semiótica
Lingüística
Recepción de metáforas y marcosCodificación; tasa de error comunicacionalPruebas de recepción con pares; análisis de metáforas
Dinámica CuánticaCorrelaciones temporales y efecto observadorCorrelación temporal; perturbación por mediciónProtocolos sincronizados; series temporales cortas
Bioética basada
en Principios
Riesgo y consentimiento en datosValor informacional; privacidad y costeRúbrica ética; consentimiento informado
FenomenologíaCalidad de la experiencia vividaSeñal cualitativa; correlación con métricasDiarios fenomenológicos; entrevistas en profundidad

Sources: Sonria.com Dr Fabián Sorrentino


Implicaciones prácticas y recomendaciones para ODC

  1. Medir para decidir: incorporar métricas simples (entropía semántica, Gini de respuestas, HRV, tasas de éxito en micro‑experimentos) para transformar intuiciones en datos accionables.
  2. Diseñar canales robustos: al formular intenciones y experimentos, reducir ruido (ambigüedad lingüística, falta de línea base) y aumentar redundancia útil (criterios claros, registros repetidos).
  3. Proteger la información: establecer protocolos de consentimiento, minimización de datos y evaluación de impacto antes de recolectar biometría o testimonios sensibles.
  4. Adoptar realismo generativo: combinar imaginación (posibilidades) con límites físicos y epistemológicos; validar hipótesis con micro‑experimentos diseñados como pruebas de señal frente a ruido.
  5. Investigar la capa cuántica con cautela: explorar correlaciones temporales y fenómenos no convencionales desde un marco experimental riguroso y transparente, evitando afirmaciones causales no sustentadas.
  6. Formación interdisciplinaria: capacitar coaches y clínicos en nociones básicas de teoría de la información y ética de datos para mejorar diseño y evaluación de intervenciones.

Líneas de investigación y desarrollo sugeridas

  • Estudios que correlacionen entropía semántica de declaraciones de intención con éxito de micro‑experimentos.
  • Protocolos que integren HRV y medidas de entropía de comportamiento para predecir tolerancia a la ambigüedad.
  • Evaluaciones éticas y de impacto sobre uso de datos biométricos en procesos de coaching y ODC.
  • Exploraciones controladas de correlaciones temporales (Dinámica Cuántica) con diseño riguroso y transparencia metodológica.

Cierre

La Física de la Información ofrece un marco conceptual y operativo potente para enriquecer la ODC: permite medir con mayor precisión, diseñar experimentos más robustos, proteger datos sensibles y articular mejor la relación entre experiencia subjetiva y señales observables. Integrar estos principios exige rigor metodológico, sensibilidad ética y formación interdisciplinaria para que la invitación a la posibilidad sea a la vez creativa y responsable.

Si quieres, preparo a continuación (A) un formato de ficha para el Mapa de Intención que incluya campos informacionales (entropía semántica, línea base, indicadores) o (B) un protocolo breve para incorporar HRV y registros fenomenológicos en micro‑experimentos ODC. ¿Cuál prefieres?

En resumen, la física de la información trasciende la noción abstracta de la información, tratándola como una magnitud física medible con implicaciones directas en la naturaleza de la realidad y el desarrollo de tecnologías de vanguardia.