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Categoría: ciencia

Ilustración científica con Gemini. Parte I: Cómo obtener ilustraciones precisas a partir de prompts e imágenes modelo

Desde que los primeros modelos de IA empezaron a crear imágenes, se ha esperado poder disponer de una forma de ilustrar textos docentes con imágenes realistas de carácter científico y riguroso.

Todos hemos utilizado alguna IA para crear imágenes más o menos decorativas que acompañen el texto, pero es muy diferente hacer que muestren con precisión caracteres morfológicos en biología o representaciones geométricas en los problemas de matemáticas. Hasta hace poco, los modelos generativos tendían a introducir errores anatómicos, simetrías incorrectas, proporciones impropias o detalles inexistentes, lo que dificultaba su uso en materiales educativos que requieren rigor.

Este artículo tiene una fecha de caducidad más bien temprana, ya que los continuos avances en IA harán que pronto deje de estar al día, pero la aparición de Nano Banana Pro de Google, la primera IA capaz de representar con rigor determinados procesos, estructuras o esquemas (aunque con limitaciones), ha motivado su escritura.

Nos limitaremos a este generador de imágenes integrado en el chat de Gemini, ya que es el único que realiza imágenes con una calidad mínima. El resto de chatbots o servicios de imágenes hacen ilustraciones absolutamente inaceptables a nivel académico. La mayoría de las imágenes en este artículo tienen un tamaño pequeño, lo que hemos hecho para optimizar el espacio, pero puedes verlas con más detalle pulsando sobre ellas.

La célula como reto

El dibujo de una célula de forma rigurosa y precisa es todo un desafío para cualquier IA. Actualmente no hay ninguna capaz de hacerla en el primer intento, por lo que es una buena prueba para hacer siempre que aparece una versión nueva de un modelo de creación de imágenes, y es por este motivo por lo que comenzamos con esta estructura.

Con la aparición de Nano Banana Pro, que puede utilizarse en Gemini al activar el modo de razonamiento con imágenes, es la primera vez que se alcanza el nivel de precisión suficiente como para obtener una ilustración apta para la docencia.

Dibujo de la célula

Hemos usado el siguiente prompt en Gemini con el modo de razonamiento y las imágenes activadas:

Hemos seleccionado un par de ejemplos. En el primero hay numerosos errores, que nos invitan a descartarla y a repetir el prompt en un chat nuevo. El segundo, aunque incompleto en un principio, no contiene errores graves, lo que nos anima a intentar solucionar sus fallos.

Ejemplo 1

La imagen tiene demasiados errores para pedir una rectificación, por lo que se descarta.

Ejemplo 2

① En este intento, aunque todo es correcto, faltan los ribosomas y los centriolos.

② Con este prompt la imagen queda sin errores y lista para ser usada en nuestros materiales.

La célula dibujada a partir de un modelo de referencia

El uso de imágenes de referencia puede dar mejores resultados en algunas ocasiones. Gemini tiende a realizar una copia exacta de la imagen que le damos, por lo que deberemos indicar claramente qué cambios queremos.

Para los ejemplos que hay a continuación hemos usado la imagen de Wikipedia de la siguiente célula:

Para los ejemplos, se ha usado el mismo prompt de antes, pero añadiendo esta imagen al chat.

El resultado ha sido el siguiente:

① La imagen de la célula es correcta, pero, aunque ha modificado los colores, no lo ha hecho con la forma, que es idéntica al dibujo original.

② Añadimos este prompt tras la imagen anterior, con lo que se obtiene mejor resultado.

Otros dibujos anatómicos

Seguidamente mostramos otros dibujos que tienen su dificultad, pero que la IA hace con más facilidad.

② Se le tuvo que marcar gráficamente el límite y dar explicaciones detalladas y redundantes, ya que al repetir el dibujo, Gemini incluía la línea roja y seguía colocando mal el límite. Finalmente, este dibujo ya es correcto.

Estas imágenes, cuya temática ha sido elegida de modo aleatorio, son correctas y aptas para docencia. No obstante, vemos que en ningún momento podemos dar por válido lo que hace Gemini ya que los errores aparecen continuamente y, aunque la calidad de las imágenes que genera es muy superior a cualquier otra IA, debemos comprobar siempre si lo que ha hecho puede emplearse en la clase sin comprometer la precisión del contenido.

Una vez realizada una imagen, si comprobamos que contiene inexactitudes, podemos darle una explicación detallada de lo que falla, siempre que sean uno o dos fallos; si son más, lo recomendable es repetir la imagen.

Dibujos geométricos

Gemini no solo puede hacer imágenes anatómicas o morfológicas, sino que también puede interpretar geométricamente enunciados típicos de problemas. Como pasaba con los dibujos anteriores, muy posiblemente debamos guiar a la IA para que los haga correctamente.

Problema 1

Problema 2

① El dibujo es incorrecto, por lo que le damos el triángulo que debe utilizar (un modelo de referencia) para que lo adapte.

② La figura sigue siendo incorrecta, por lo que se le indican claramente los errores.

③ Finalmente, se obtiene la imagen correcta que podremos usar en nuestros materiales educativos.

Otros ejemplos de imágenes creadas con Gemini con calidad docente

Las siguientes ilustraciones han sido creadas con Gemini. Bajo cada una se indica el prompt utilizado.

* El dibujo de la destilación era correcto pero incompleto. Se le dio la primera imagen a ChatGPT para que indicase lo que faltaba, tras lo cual la imagen generada por Gemini fue completa.


Es obligado que revisemos personalmente y con detalle las imágenes generadas para evitar introducir errores en nuestras clases. Es una buena idea pedir también la opinión de otra IA que no sea Gemini, para detectar errores que se nos hayan pasado por alto. Esto lo podemos hacer con ChatGPT o Claude, que interpretan a la perfección las imágenes que se les proporcionan.

Reflexión final

La integración de Nano Banana Pro en Gemini supone el primer avance real para obtener ilustraciones científicas con el rigor que exige la docencia. No obstante, la herramienta dista mucho de ser autónoma; los errores siguen siendo habituales, lo que impide dar por válido cualquier resultado sin un examen previo.

La clave para obtener material útil reside en la supervisión docente y en el guiado de la IA, ya sea mediante la corrección iterativa de fallos o el uso de imágenes de referencia. Asimismo, es una buena práctica apoyarse en modelos externos como ChatGPT o Claude para auditar las imágenes y descartar errores que se nos hayan pasado por alto.

Pasos para la verificación de imágenes

Resumen del flujo de trabajo recomendado para asegurar la calidad didáctica:

  • Generación inicial: Solicitar la imagen especificando el nivel educativo y el estilo (esquema, realismo, blanco y negro).
  • Revisión de exactitud: Comprobar si existen errores anatómicos, de simetría, elementos inventados o ausentes.
  • Corrección guiada:
    • Errores leves: Explicar detalladamente el fallo en el mismo chat.
    • Errores graves o estructurales: Reiniciar el chat o aportar una imagen de modelo (referencia) para guiar la forma.
  • Validación externa: Subir la imagen final a otra IA para que describa lo que ve y confirme la ausencia de errores técnicos antes de su uso en el aula.

Continúa aquí con la parte II: Ilustración científica con Gemini. Parte II: Creación de materiales a partir de fotografías propias.


Nota: Este artículo tiene nivel 1 en el Marco para la integración de la IA generativa, excepto para la «Reflexión final» y los «Pasos para la verificación de imágenes» que tienen nivel 4.

Comprendiendo la ciencia

Continuamente se habla de ciencia y del conocimiento científico de forma que el propio hecho científico se ha convertido en una especie de dogma para algunas personas. Conviene saber en qué se basa el método científico, especialmente cuando se enseña a los alumnos de ESO y Bachillerato, donde se dan una serie de pasos (problema, hipótesis, diseño experimental, resultados y conclusiones) que se aceptan como buenos y se transmiten como una receta mágica con la cual obtendremos la verdad de lo que nos rodea.

No voy a criticar aquí el método científico, nada más lejos de mi intención, sino todo lo contrario. Quiero dar unos conocimientos previos necesarios para entender en qué se basa este método científico y por qué es una forma segura de obtención del conocimiento, realmente el único del que disponemos.

Qué entendemos por ciencia

Podemos definir la ciencia como una forma de adquirir nuevos conocimientos que se basa en el uso del método científico. El método científico es una metodología para obtener nuevos conocimientos que consiste en la observación sistemática, medición, experimentación y la formulación, análisis y modificación de hipótesis.

Los pilares de la ciencia

Hay dos pilares básicos del método científico:

  • El primero es la reproducibilidad (también llamada replicabilidad), es decir, la capacidad de poder repetir un determinado experimento en cualquier lugar y por cualquier persona. Cuando se hacen públicos los resultados de una investigación, se tienen que dar todos los detalles de forma que cualquiera pueda reproducir nuestro experimento, con las mismas condiciones.

Se han dado casos de artículos médicos en los que no se indica en qué organismo se están realizando los experimentos. Esto hace que nadie pueda replicarlo y, por lo tanto, el artículo pierde gran parte de su valor y credibilidad. El problema, que puede llegar a ser muy grave, puede verse en el artículo de Wikipedia: Crisis de replicación.

  • El segundo pilar es la falsabilidad (también llamada refutabilidad). Este concepto, hoy de uso universal en ciencia, es debido al filósofo austríaco Karl Popper que lo enunció en 1934 diciendo que toda proposición científica tiene que ser susceptible de ser falsada. La falsabilidad de una teoría se verifica si existe, o se puede imaginar, al menos un acontecimiento observable experimental que puede contradecir el resultado esperado de la aplicación de la teoría (véase Falsacionismo).

Si una teoría es falsable, entonces es científica; si no es falsable, entonces no es ciencia, aunque esto no quiere decir que sea necesariamente falsa.

Verificar una teoría significaría comprobar nuestra hipótesis en todos los casos posibles, algo materialmente imposible de hacer. Para falsarla, sin embargo, basta con un único caso que contradiga la hipótesis para que esta quede descartada.

Si enunciamos la hipótesis «Todas las ovejas son blancas», nos bastará con encontrar una que no lo sea para saber que es falsa. Pero si no encontrásemos ninguna oveja de otro color no significaría que la hipótesis es verdadera, solo la aceptamos como provisionalmente verdadera.

Nos basta encontrar una oveja negra para falsar la hipótesis.

Nunca llegaremos a conocer la verdad, pero sabemos en qué dirección se encuentra

La aproximación del conocimiento a la verdad (la realidad) es asintótica. La verdad no se conoce nunca, ya que el conocimiento de aquello que es real (lo que pensamos que es la verdad) dura mientras no sea refutado. La falsación de las hipótesis nos permite ir descartando el conocimiento falso, de forma que, sin saber cuál es la verdad, este descarte progresivo nos permite acercarnos a ella poco a poco.

El conocimiento científico se acerca progresivamente a la verdad a base de descartar, mediante la falsación, las hipótesis y teorías que no son verdaderas. No obstante, nunca sabremos si estamos en posesión de la verdad.

Contraste de hipótesis, teorías y matemáticas

La ciencia plantea hipótesis, que son posibles explicaciones de un hecho. Las hipótesis tienen que ser contrastadas con la experiencia (experimentos que permiten la falsación). Los resultados de estos experimentos deben representarse de forma cuantitativa, en forma de datos numéricos.

El contraste de las hipótesis (es decir, comprobar si son falsas), en última instancia, se hace mediante descripciones cuantitativas matemáticas. No es posible admitir una hipótesis que no tenga evidencia cuantificable. Esto se hace principalmente con pruebas estadísticas, que asignan un grado de certeza al cumplimiento de cada hipótesis.

Las hipótesis ya aceptadas, relativas a fenómenos relacionados entre sí, forman teorías científicas o teoremas. Una teoría, consecuentemente, es una explicación de hechos observables que se basan en hipótesis contrastadas. El significado es muy diferente del empleado en el lenguaje común, donde una teoría es una explicación que no es segura.

Tanto las hipótesis como las teorías permiten explicar las observaciones existentes y hacer predicciones. Las teorías, al incluir varias hipótesis, son siempre de aplicación más amplia que las hipótesis simples.

Aceptación de hipótesis y construcción de teorías

Esquema sobre el proceso de aceptación de hipótesis basado en la experimentación, la representación matemática de resultados, falsación y reproducibilidad.
Las teorías no son conocimientos inciertos, por el contrario, las teorías científicas son un conjunto de conocimientos ya consolidados que explican alguna rama de la ciencia.

Principio de parsimonia o navaja de Ockham

Durante la selección de posibles explicaciones (hipótesis) se utiliza el criterio de simplicidad de la navaja de Ockham. Se puede enunciar del siguiente modo:

«En igualdad de condiciones, la explicación más sencilla suele ser la más probable»

Esto quiere decir que frente al mismo hecho, si tenemos más de una posible explicación (hipótesis) es preferible la que haga menos asunciones, la que implique tener que explicar menos cosas. Este principio no nos da la verdad, solo dice que en condiciones de igualdad en la explicación de un fenómeno, cogeremos el más simple.

Imagen de Guillermo de Ockham (1280-1349), que fue el primero en enunciar este principio. Fuente Wikipedia.

Por ejemplo, si estamos en un quinto piso y oímos un caballo relinchar en la habitación de al lado, la hipótesis «probablemente el sonido venga de un aparato electrónico que lo reproduce» es más simple que «quizás un caballo está en la habitación de al lado». En este segundo caso habría que elaborar una completa explicación de cómo un caballo ha llegado hasta un quinto piso y los motivos que alguien tendría para hacerlo. En la primera hipótesis hay que hacer muchas menos asunciones que en la segunda por lo que es mucho más simple.

El método científico

Los conceptos abordados con anterioridad, que podemos resumir en repetibilidad, falsación y principio de parsimonia, nos permitirán la descripción a nuestros alumnos del método científico, del cual no nos ocuparemos aquí, ya que es más que conocido.

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