Hoy revisamos la el origen de un método científico revolucionario inventado por por un solitario en una época histórica. En 1946, convaleciente tras una grave meningitis, el matemático polaco Stanisław Ulam mataba las horas jugando solitarios de cartas. Se preguntó, como buen matemático, cuál era la probabilidad de que un solitario de tipo Canfield saliera bien. El cálculo combinatorio exacto resultaba desalentador: demasiadas variables, demasiadas combinaciones posibles. Entonces se le ocurrió una alternativa mucho más pedestre y, a la vez, mucho más fecunda: en lugar de calcular, jugar. Repetir la partida cien veces, doscientas, mil, y contar simplemente cuántas se resolvían. La frecuencia observada haría las veces de probabilidad. Había nacido, en la ociosidad de una convalecencia, la idea germinal de lo que hoy conocemos como método de Montecarlo.
La anécdota tendría poco recorrido si no hubiera encontrado, casi de inmediato, un problema real y urgente a la altura de su ambición. Ulam trabajaba entonces en el Laboratorio Nacional de Los Álamos, en plena posguerra, dentro del programa nuclear estadounidense. Allí los físicos se enfrentaban al reto de calcular la difusión de neutrones en el interior de un reactor o de un arma de fisión: un proceso con tantas variables aleatorias entrelazadas —trayectorias, colisiones, energías liberadas— que ninguna ecuación cerrada permitía resolverlo con los métodos deterministas al uso. Ulam comprendió que su solitario y el problema de los neutrones compartían la misma naturaleza estocástica y que, por tanto, admitían el mismo remedio: simular el proceso miles de veces y extraer de esa simulación una respuesta estadística.
Compartió la idea con su amigo y colega John von Neumann, quien de inmediato calibró su alcance. Von Neumann diseñó el procedimiento matemático para llevarlo a la práctica en el ENIAC, el primer ordenador electrónico de propósito general, ideando además el método de los cuadrados medios para generar las secuencias de números pseudoaleatorios que el cálculo exigía. Fue otro físico del laboratorio, Nicholas Metropolis, quien bautizó a la criatura: la llamó método de Montecarlo, en homenaje jocoso al casino del Principado de Mónaco donde un tío de Ulam solía dilapidar su dinero a la ruleta. El azar, convertido en herramienta de cálculo, merecía un nombre que rindiera tributo al azar como institución. En 1949, Metropolis y Ulam formalizaron la técnica en un artículo ya clásico publicado en el Journal of the American Statistical Association, y desde entonces el método no ha dejado de extenderse.
El método de Montecarlo es una razón que renuncia a la certeza deductiva y acepta trabajar desde dentro del propio azar, multiplicando la experiencia posible hasta que la incertidumbre se vuelve, paradójicamente, manejable. No es la razón que impone un orden previo al mundo, sino la que aprende a habitar su desorden y a extraer de él regularidades útiles.
Ochenta años después, el método de Montecarlo gobierna ámbitos que sus creadores apenas habrían imaginado: la valoración de derivados financieros y la gestión del riesgo en economía, los algoritmos de aprendizaje por refuerzo en inteligencia artificial, la física de partículas, la epidemiología o el diseño de videojuegos. Todo arranca, sin embargo, de un gesto modesto: la curiosidad ociosa de un convaleciente ante una baraja de cartas, transformada por la inteligencia colectiva de Los Álamos en una de las herramientas de cálculo más poderosas jamás concebidas. Pocas historias ilustran mejor cómo el juego, tomado en serio, puede alumbrar ciencia de primer orden.
¿Sabías que el Método Montecarlo nació de una partida de cartas durante la convalecencia de un matemático? 🃏Stanisław Ulam no podía calcular las probabilidades exactas de un solitario y decidió simularlas. Junto a John von Neumann y la supercomputadora ENIAC, aplicaron esta… pic.twitter.com/F0vBrfU6M0
— Mikel Agirregabiria (@agirregabiria) September 5, 2026
@quantumpablo El origen del método Montecarlo
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