Apostando con el calor: Un nuevo motor que supera a Carnot

• El estudio, publicado en Physical Review Letters, presenta el «Motor de Carnot gamificado», un motor térmico controlado por realimentación que puede superar la eficiencia de Carnot y lograr la conversión total de calor en trabajo en condiciones realistas.
• La investigación es fruto de la colaboración entre el CIFT (Italia), la École Normale Supérieure (Francia), la Universidad de Potsdam (Alemania) y el IFISC (UIB-CSIC, España).

Unos investigadores han propuesto un nuevo tipo de motor térmico microscópico que desafía uno de los principios más antiguos de la termodinámica. Al combinar los conocimientos de las estrategias de juego con un control de realimentación avanzado, el llamado «motor de Carnot gamificado» (GCE, Gambling Carnot Engine) puede extraer trabajo del calor con eficiencias superiores al límite de Carnot, el máximo teórico tradicional para cualquier motor térmico clásico.

El estudio, publicado en Physical Review Letters, presenta un protocolo de retroalimentación experimentalmente realizable aplicado a un motor Carnot browniano, una máquina microscópica en la que una partícula coloidal suspendida en un fluido es confinada y manipulada por fuerzas externas. A diferencia de los motores tradicionales, el GCE combina recursos térmicos con información sobre las fluctuaciones aleatorias del sistema para decidir el momento óptimo de intervención, de forma similar a los jugadores que hacen apuestas con probabilidades favorables. Esta sincronización inteligente permite al motor mejorar tanto la potencia como la eficiencia, acercándose a la conversión perfecta de calor en trabajo en el límite ideal de ciclos infinitamente lentos.

«Nuestro trabajo demuestra que la información puede utilizarse como un recurso físico para saltarse los límites termodinámicos tradicionales», afirma el investigador del IFISC (CSIC-UIB) Gonzalo Manzano. «Aplicando una regla de retroalimentación inspirada en el juego, podemos diseñar motores que no sólo superan la eficiencia de Carnot a máxima potencia, sino que, en principio, se acercan al 100% de eficiencia en condiciones ideales».

En el corazón del mecanismo se encuentra un «demonio del juego», un controlador externo que supervisa continuamente el movimiento aleatorio de una partícula browniana. Cuando se cumple una condición predeterminada, a saber, que la partícula cruce una posición crítica, el motor realiza un ajuste repentino y sin costes. Esta intervención reduce el derroche de energía y aumenta el rendimiento global. La estrategia utiliza herramientas matemáticas de la teoría de la martingala, que describe las estadísticas de los sucesos aleatorios, de forma parecida al análisis de las probabilidades en los juegos de azar.

Los autores validaron sus predicciones teóricas con simulaciones numéricas, que confirmaron que el GCE supera sistemáticamente a su homólogo clásico en condiciones de laboratorio realistas. En concreto, la eficiencia del motor no sólo supera el límite de Carnot, sino también el de Novikov-Curzon-Ahlborn, un parámetro considerado durante mucho tiempo el techo de la eficiencia a máxima potencia en motores convencionales.

Los investigadores subrayan que sus hallazgos no violan la segunda ley de la termodinámica. Al contrario, amplían su alcance: cuando la información sobre un sistema se tiene en cuenta como un auténtico recurso, surgen nuevas posibilidades de extraer energía útil. «El Motor de Carnot Gamificado es más que una curiosidad teórica», añade Manzano. «Sus principios podrían inspirar una nueva generación de máquinas microscópicas en las que el control basado en la información permita alcanzar niveles de rendimiento que antes se consideraban imposibles».

Más allá de la física estadística, la investigación subraya el creciente papel de la información como moneda termodinámica. Los resultados abren vías para demostraciones experimentales de retroalimentación inspirada en el juego en sistemas coloidales, y pueden influir en el diseño de dispositivos microscópicos de captación de energía, detección y computación al borde de los límites físicos.

De cara al futuro, el equipo planea investigar las compensaciones entre los beneficios energéticos de tales motores y los costes de adquirir información a alta velocidad. Comprender este equilibrio será crucial para desarrollar nanotecnologías prácticas impulsadas por fluctuaciones.

T. Tohme, V. Bedoya, C. di Bello, L. Bresque, G. Manzano, and É. Roldán, Gambling Carnot Engine, Physical Review Letters 135, 067101 (2025). DOI: 10.1103/w8cx-xx1z