Qué agradable sorpresa: ¡acabo de recibir una copia impresa del Journal of Materials Research con nuestro artículo en la portada! Nuestro artículo, "El razonamiento de gráficos profundos agentic produce redes de conocimiento autoorganizadas", explora cómo la IA puede ir más allá de la recuperación estática para construir y refinar activamente sus propias estructuras de conocimiento. El sistema hace crecer un gráfico de conceptos y relaciones a través del razonamiento recursivo, efectivamente "pensando en gráficos", y se autoorganiza en redes modulares sin escala que reflejan cómo evoluciona el conocimiento humano. Las implicaciones son emocionantes: este enfoque podría transformar la forma en que la IA descubre nuevos materiales, conecta ideas entre disciplinas y genera hipótesis científicas, lo que conduciría a sistemas autoorganizados e impulsados por el razonamiento para la ciencia y la ingeniería. Este trabajo se publicó como un artículo destacado invitado en relación con mi conferencia @Materials_MRS de orador invitado distinguido en la reunión de primavera de MRS en Seattle, y agradezco al MRS Journal of Materials Research and @SpringerNature por presentarlo en la portada. ¡Muchas gracias a todos los que avanzan en la frontera del descubrimiento impulsado por IA y el razonamiento nativo de gráficos! Es un momento emocionante para la convergencia de la ciencia, la inteligencia y el diseño.