graph LR classDef impact fill:#f9d4d4, font-weight:bold; classDef ethical fill:#d4f9d4, font weight:bold; classDef pioneers fill:#d4d4f9, font weight:bold; classDef diversity fill:#f9f9d4, font weight:bold; classDef capabilities fill:#f9d4f9, font weight:bold; A[Bóveda7-186] --> B["Revolución de la IA en disciplinas científicas.\n1"] A --> C["Pioneros del aprendizaje profundo\nHinton, LeCun. 2"] A --> D["El Premio Nobel ignora contribuciones de la IA.\n3"] A --> E["Modelos de IA excel en resolución de problemas.\n4"] A --> F["Éticas de IA: desinformación,\nprivacidad riesgos. 5"] A --> G["La IA aborda clima,\noptimización recursos. 6"] B --> H["La IA habilita descubrimientos farmacéuticos.\n10"] B --> I["La IA acelera descubrimientos científicos.\n19"] B --> J["Modelos fenómenos físicos complejos.\n20"] B --> K["La IA mejora modelado clima.\n24"] B --> L["Mejora diagnósticos en salud.\n28"] C --> M["Premio Turing destaca pioneros.\n11"] C --> N["Pioneros IA sin reconocimiento.\n17"] E --> O["Modelos GPT, AlphaFold redefinen reconocimiento.\n4"] E --> P["IA avanza en imagen, voz.\n18"] E --> Q["NLP transformado por chatbots.\n26"] F --> R["Regulación IA necesita guías éticas.\n15"] F --> S["Armas autónomas éticas.\n25"] G --> T["IA democratiza educación.\n16"] G --> U["IA reduce desigualdades.\n30"] A --> V["Crisis diversidad en STEM:\nsexo desbalance. 7"] V --> W["Mujeres subrepresentadas.\n29"] A --> X["Escalabilidad IA depende datos, potencia.\n8"] A --> Y["Debate sobre IA entiende realidad.\n9"] A --> Z["Preocupación desplazamiento laboral.\n21"] A --> AA["Colaboración interdisciplinaria crucial.\n13"] class A,B,H,I,J,K,L impact; class C,M,N pioneers; class E,O,P,Q capabilities; class F,R,S,G,T,U ethical; class V,W diversity;