Autor: configuroweb

Los robots submarinos suelen utilizar hélices para desplazarse, pero esa solución no siempre resulta adecuada cuando el objetivo es estudiar ecosistemas delicados. Las hélices pueden engancharse con vegetación, remover sedimentos o alterar el comportamiento de los animales que los investigadores pretenden observar.

Por ese motivo, científicos de la Universidad de Nueva York y la Escuela Politécnica Federal de Lausana (EPFL) han desarrollado ScaFi, un robot que nada mediante movimientos ondulatorios similares a los de un pez y que, además, puede fabricarse a diferentes escalas sin tener que rediseñarlo completamente.

Un solo diseño para tres robots muy diferentes

Una de las principales dificultades de los robots inspirados en animales es que aumentar su tamaño no consiste simplemente en fabricar todas las piezas más grandes. Cuando cambian la longitud y el peso también cambian la resistencia del agua, la flexibilidad de los materiales y la cantidad de energía necesaria para avanzar.

ScaFi intenta resolver ese problema mediante un diseño paramétrico. Los investigadores construyeron tres versiones de 0,6, 1,1 y 2,9 metros de longitud, con pesos aproximados de 1,5, 2,4 y 11 kilos respectivamente.

Todos comparten la misma idea básica: una parte frontal rígida aloja el motor y la electrónica, mientras que la zona posterior está formada por una cola flexible construida con varillas de fibra de vidrio.

Un único motor mueve dos tendones cruzados situados a ambos lados de la cola. Cuando estos se tensan alternativamente, la estructura adopta una curvatura en forma de S y genera un movimiento parecido al de los peces que nadan principalmente utilizando la parte posterior del cuerpo.

El secreto está en la flexibilidad de la cola

Para que los tres tamaños se comportaran de manera parecida, los investigadores ajustaron el grosor de las varillas de fibra de vidrio.

Gracias a una relación matemática entre la longitud del robot y la rigidez necesaria, consiguieron que la cola mantuviera movimientos similares aunque el dispositivo multiplicara varias veces su tamaño. Esto permite adaptar el mismo concepto a diferentes ambientes sin desarrollar un robot completamente nuevo para cada misión.

El modelo pequeño podría introducirse en arroyos con apenas 15 a 30 centímetros de profundidad, mientras que la versión intermedia fue probada en una corriente de agua en Saint-Sulpice, Suiza. El modelo de casi tres metros se probó en aguas abiertas del lago Lemán.

Crecer también trae problemas

Las pruebas mostraron, sin embargo, que aumentar el tamaño tiene consecuencias.

El robot de 1,1 metros alcanzó las mayores velocidades absolutas, mientras que el modelo de 2,9 metros necesitó movimientos de cola más lentos y mostró un mayor coste energético. Su mayor masa y la resistencia hidrodinámica hacen que mantener la eficiencia sea más difícil a gran escala.

A cambio, los robots grandes demostraron una ventaja: eran más estables frente a perturbaciones externas y recuperaban mejor su trayectoria después de recibir impactos laterales.

Una herramienta para estudiar el agua

ScaFi todavía es una plataforma experimental, pero sus responsables consideran que el diseño podría utilizarse en el futuro para explorar y monitorizar ecosistemas acuáticos, especialmente aquellos donde los vehículos convencionales con hélices tienen dificultades.

La investigación, publicada en npj Robotics, demuestra así que un mismo robot inspirado en peces puede adaptarse desde un pequeño arroyo hasta aguas abiertas simplemente modificando algunos parámetros estructurales.

La clave no está en construir un pez robótico perfecto, sino en conseguir una arquitectura que pueda crecer o encogerse según el ecosistema que necesite explorar.

 

 

Fuente: Investigación y Desarrollo.

Hay un problema con el GPS que solemos olvidar porque casi siempre funciona: necesita que algo situado a miles de kilómetros sobre nuestras cabezas siga enviándonos una señal. Si esa señal desaparece, es bloqueada o manipulada, un avión necesita recurrir a otras formas de averiguar dónde está.

Estados Unidos acaba de probar una alternativa bastante peculiar. En lugar de mirar al cielo, decidió mirar hacia abajo. Un Embraer 170 equipado con el sistema MagNav de Honeywell Aerospace voló durante cuatro horas y 23 minutos sobre el océano Pacífico, desde la región de Puget Sound, cerca de Seattle, hacia el sur de Alaska y de regreso. El prototipo calculó su posición sin utilizar GPS y logró una precisión un 89% mejor que los métodos tradicionales de navegación de respaldo, según la Defense Innovation Unit (DIU) estadounidense.

La clave es que el planeta tiene algo parecido a una gigantesca huella dactilar magnética.

El avión utilizó las rocas de la Tierra como si fueran un mapa

El campo magnético terrestre no es completamente uniforme. La composición de las rocas de la corteza genera pequeñas variaciones de intensidad de un lugar a otro. Si conocemos previamente dónde están esas anomalías y somos capaces de medirlas desde el avión, podemos comparar ambas cosas y obtener una estimación de posición. Eso es precisamente lo que hace MagNav.

Sus sensores cuánticos extremadamente sensibles miden esas pequeñas variaciones magnéticas y el sistema las compara con mapas del campo de la corteza. En lugar de preguntar a varios satélites “¿dónde estoy?”, el avión identifica la firma magnética del terreno que tiene debajo.

La idea no es completamente nueva. La Fuerza Aérea estadounidense ya realizó en 2023 una demostración de navegación magnética en tiempo real a bordo de un C-17. Lo que cambia ahora es la madurez de los sensores y su capacidad para funcionar durante horas sobre un escenario particularmente complicado como el océano. Y el Pacífico fue elegido precisamente porque no ofrece casi ninguna ayuda visual.

Sobre tierra, un sistema alternativo puede utilizar accidentes geográficos, carreteras, ciudades o incluso radar para corregir su trayectoria. Sobre miles de kilómetros de agua cambiante, esas referencias desaparecen. Los sistemas inerciales también permiten continuar navegando, pero tienen otro problema: sus pequeños errores se acumulan con el tiempo hasta producir desviaciones cada vez mayores.

MagNav intenta evitar precisamente esa deriva ofreciendo una referencia externa continua.

Hay una razón militar para querer dejar de depender del GPS

El GPS nació como infraestructura militar y continúa siendo extraordinariamente importante para las fuerzas armadas. Precisamente por eso también es un objetivo. Las señales que llegan desde los satélites son débiles y pueden sufrir interferencias intencionadas (jamming) o engaños (spoofing). La navegación magnética tiene una ventaja fundamental: la firma que utiliza está en el propio planeta y no depende de un transmisor remoto que pueda apagarse.

La DIU sostiene que el campo magnético terrestre no puede bloquearse o falsificarse de la misma manera que una señal GPS. Eso no convierte automáticamente al sistema en infalible, pero sí ofrece una fuente de información completamente independiente de la constelación de satélites.

Durante el vuelo, además, los pilotos recibieron los cálculos de posición directamente en tabletas convencionales. El detalle es importante porque apunta a que MagNav podría instalarse como complemento sin obligar a rediseñar por completo las cabinas de aviones existentes. El programa empezó en 2024 bajo la iniciativa Transition of Quantum Sensing. La DIU recibió propuestas de 72 empresas y seleccionó a Honeywell para desarrollar el prototipo.

La próxima prueba será mucho más grande

El Embraer 170 no será el final. Honeywell y la DIU preparan ahora una nueva demostración en un C-17 Globemaster III, uno de los grandes aviones de transporte de la Fuerza Aérea estadounidense. El objetivo será comprobar si el sistema mantiene su precisión en una plataforma militar de mayor tamaño y en condiciones más cercanas a una operación real.

Todavía estamos ante una tecnología experimental y ese 89% no significa que MagNav sea un 89% más preciso que el GPS: la comparación realizada por la DIU es con los sistemas tradicionales utilizados como respaldo cuando el GPS no está disponible. Esa diferencia es importante.

Pero la prueba demuestra algo que hace pocos años estaba principalmente en laboratorios: un avión puede atravesar durante horas un enorme espacio prácticamente sin referencias visibles y seguir calculando su posición sin consultar un solo satélite.

Todo lo que necesita es aprender a leer las pequeñas imperfecciones magnéticas que la Tierra lleva bajo sus pies desde mucho antes de que existiera el GPS.

El desarrollo pertenece a investigadores de la Universidad Estatal de Carolina del Norte, en Estados Unidos, y se basa en una idea relativamente simple: aprovechar la deformación de un material flexible para acumular energía y liberarla de golpe.

El robot tiene una forma parecida al contorno de una lágrima y está fabricado principalmente con una cinta de elastómero de cristal líquido, un material capaz de cambiar de forma cuando recibe energía. En uno de sus extremos incorpora además una pequeña pieza rígida de aluminio en forma de V.

La luz hace que el robot empiece a retorcerse

Cuando una lámpara infrarroja ilumina el dispositivo, la superficie del elastómero se contrae. Eso hace que la cinta comience a girar, pero la pieza rígida situada en uno de sus extremos impide que simplemente ruede sobre sí misma.

Como consecuencia, la estructura empieza a retorcerse progresivamente y acumula energía elástica, de una forma similar a lo que ocurre cuando se retuerce una banda de goma.

La torsión continúa hasta alcanzar un punto crítico. Entonces, toda la energía acumulada se libera de repente y la pieza en forma de V golpea el suelo, impulsando el robot por el aire. Lo interesante es que el movimiento no termina ahí.

Mientras está saltando, la estructura vuelve a desenrollarse y recupera su forma original. Cuando toca nuevamente la superficie, ya está preparada para comenzar otro ciclo. De esta forma, mientras siga recibiendo suficiente luz infrarroja, el robot puede repetir el proceso una y otra vez sin necesidad de intervención externa.

Cambiando un ángulo cambia también el movimiento

Los investigadores comprobaron además que pequeñas modificaciones en la geometría del dispositivo alteran considerablemente la forma en la que se desplaza.

Con un ángulo de aproximadamente 120 grados en la pieza en forma de V, el robot tiende a avanzar arrastrándose. Si el ángulo se reduce hasta unos 90 grados, comienza a saltar hacia adelante. Y con valores cercanos a 50 grados puede realizar saltos prácticamente verticales.

También es posible modificar ligeramente el centro de masa para mejorar su estabilidad y controlar mejor la distancia recorrida.

En los diseños optimizados, el equipo consiguió saltos verticales superiores a 80 veces la altura del propio robot y desplazamientos horizontales de más de tres veces la longitud de su cuerpo.

Un sistema pensado para terrenos difíciles

Los investigadores no se limitaron a probarlo sobre superficies de laboratorio. También lo hicieron desplazarse por césped, arena, piedras, mantillo, pendientes e incluso zonas de transición entre agua y tierra.

Ese comportamiento resulta especialmente interesante para la robótica blanda, donde uno de los grandes desafíos consiste en crear máquinas capaces de moverse por terrenos impredecibles sin recurrir a estructuras rígidas, ruedas o motores tradicionales.

Por ahora, el equipo reconoce que el dispositivo todavía no tiene una aplicación comercial inmediata. Sin embargo, este tipo de mecanismo podría servir en el futuro para desarrollar pequeños robots destinados a explorar entornos difíciles, desplazarse en grupo o trabajar en lugares donde una máquina convencional tendría problemas para avanzar.

El estudio fue publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).

La clave del diseño está precisamente en su sencillez: la luz proporciona la energía, el material la almacena mediante torsión y la propia estructura se encarga de saltar y volver a prepararse para empezar otra vez.

 

 

Fuente: Noticias de la Ciencia y la Tecnología.

[Versión en español editada a partir del artículo original en inglés]

En 2024 había un documental llamado the Shadow Scholars, cuyo equivalente en español sería algo así como Académicos en las Sombras. En Reino Unido se emitió el año pasado por el Canal 4, bajo el título de “Escándalo de Falsos Ensayos por Académicos en las Sombras”.

El documental trataba el tema del ejército de personas de Kenia con instrucción, pero sin empleo adecuado, que habían estado utilizando plataformas de ofertas de trabajo para vincularse con estudiantes preuniversitarios y universitarios de Occidente, para quienes escribían sus ensayos académicos.

Lo que mostraba el documental era exactamente lo que esperas de un documental: acudía a Nairobi y te hacía sentir que pasabas tiempo con las personas que se ganaban la vida de esta manera.

Los que aparecían en la película a veces parecían estar a la defensiva, aunque había otros que eran nerds mercenarios que trabajaban muy duro escribiendo miles de palabras cada día. En los mejores casos se veía que disfrutaban de su trabajo y se enorgullecían al aprender sobre los temas requeridos para producir ensayos creíbles. «Un periodista escribiría algo distinto a un estudiante de abogacía”, afirmaba uno de los autores de estos ensayos.

En el comienzo del documental la socióloga de Oxford (y conductora de la película) Patricia KIngori habla de cómo se ha descrito esta industria productora de ensayos en la literatura académica occidental, con términos como “plagio” y “fraude académico”. Quien haya visto the Shadow Scholars no puede sino preguntarse cómo les va ahora a estas personas poco después, en este momento en que prolifera la IA.

A juzgar por un nuevo artículo del New York Times, tal parece que no les está yendo muy bien.

La inteligencia artificial cambia por completo el negocio de los ensayos

El artículo del Times no habla solamente de las personas del documental, ya que se calcula que había en Kenia unas 40.000 personas que se ganaban la vida de esta manera. El periódico hace referencia a la misma profesión y el mismo lugar, y aparentemente la IA ha diezmado esa industria.

El Times señala que también ha desaparecido en Kenia otro tipo de trabajos como la transcripción y las traducciones, y que todo eso ya había empezado a mermar incluso antes de que apareciera ChatGPT.

Dice:

Una prueba de Scale AI y el Centro de Seguridad de AI intenta cuantificar la capacidad d ela IA para hacer trabajo freelance remoto, como diseño de producto y análisis de datos. En octubre del año pasado los principales modelos de IA hacían el 2,5% de esas tareas y para julio de este año, el porcentaje había aumentado a 16%.

Por supuesto, la IA no tiene que completar formalmente las tareas freelance para que queden fuera del mercado los de la industria de la trampa académica. Los estudiantes ahora tan solo tienen que recurrir a los chatbots. Es lo que indica la nota del Times:

Alphiline, quien no da su apellido por temor a no conseguir empleo en el futuro, empezó a escribir ensayos en 2021. Le iba muy bien. Con la IA hasta puede hacer más, ya que la tecnología le sirve para escribir más rápidamente un primer borrador, que luego edita ella misma. No le gustan las herramientas de IA diseñadas para que parezca que el texto está escrito por un humano. Prefiere darles su toque personal.

Aunque la nota del Times no lo menciona, hay un factor adicional: el surgimiento de Pangram y otras herramientas relativamente confiables que detectan si el texto es de IA. Un estudiante occidental que sepa cómo funciona todo esto podría pagarle a Alphline para que genere basura con IA y luego le aplique el filtro de la edición humana.

Han quedado atrás los tiempos en que los estudiantes entregaban ensayos escritos a medida por los más geniales escritores en las sombras, o escritores “fantasma”, pero no todo está perdido para ellos. Ya lo dice el refrán: “Hecha la ley, hecha la trampa”.

A unos 100 kilómetros sobre nuestras cabezas aparecen y desaparecen misteriosas concentraciones de partículas metálicas capaces de reflejar ondas de radio. Una misión de la NASA consiguió atravesar una de estas capas y medirla simultáneamente desde cinco puntos, revelando una estructura irregular que puede ayudar a explicar interferencias en comunicaciones, radares e incluso GPS.

No podemos verlas desde la superficie, pero en las zonas superiores de la atmósfera aparecen ocasionalmente auténticas “nubes” de partículas metálicas cargadas eléctricamente. Son conocidas como capas E esporádicas y llevan décadas despertando el interés de los científicos por su capacidad para alterar las comunicaciones.

Ahora, el análisis de una misión de la NASA ha permitido observarlas con un detalle que hasta ahora no había sido posible.

Metales procedentes de meteoritos

Las capas E esporádicas se forman en la ionosfera, una región de la atmósfera que comienza aproximadamente a 60 kilómetros de altura y donde parte del gas empieza a convertirse en plasma.

Allí también llegan partículas procedentes de meteoritos que se desintegran al entrar en la atmósfera. Durante ese proceso liberan elementos como hierro y magnesio, que pueden acumularse y formar delgadas concentraciones de iones metálicos. El resultado funciona, en cierta medida, como un enorme espejo para determinadas ondas de radio.

Una señal que debería continuar hacia el espacio puede reflejarse de nuevo hacia la superficie terrestre, mientras que transmisiones procedentes de lugares muy alejados pueden llegar a zonas donde normalmente no serían detectadas.

Desde comunicaciones lejanas hasta falsos objetivos

Estas alteraciones no son simplemente una curiosidad científica.

Las capas E esporádicas pueden afectar a sistemas de comunicación utilizados en aviación y navegación marítima. También pueden provocar que radares capaces de observar más allá del horizonte detecten señales inesperadas o incluso aparentes “objetivos fantasma”.

Sus irregularidades también pueden influir en las señales de navegación por satélite y contribuir a errores en sistemas como el GPS. El problema para los científicos es que estudiarlas directamente resulta especialmente complicado: están demasiado altas para los globos meteorológicos y demasiado bajas para la mayoría de los satélites.

Un cohete lanzó cuatro detectores dentro de la capa

Para resolver esa dificultad, la NASA lanzó el 24 de agosto de 2022 desde Wallops, Virginia, la misión SpEED Demon, siglas de Sporadic-E ElectroDynamics Demonstration.

Se trataba de un cohete sonda, un vehículo suborbital diseñado específicamente para realizar mediciones científicas durante vuelos relativamente cortos.

Pero esta misión incorporó una innovación: al atravesar una capa E esporádica, el cohete liberó cuatro pequeñas sondas independientes. Sumadas a los instrumentos del vehículo principal, los investigadores pudieron estudiar simultáneamente cinco zonas diferentes. vEra la primera vez que se obtenían observaciones in situ distribuidas de esta manera dentro de una capa E esporádica.

No era una capa uniforme

Los resultados desmontaron una imagen demasiado sencilla de estas estructuras.

En lugar de encontrar una concentración metálica lisa y relativamente uniforme, las sondas detectaron numerosas irregularidades a pequeña escala, algunas con longitudes características de apenas 20 a 40 metros. Los investigadores también observaron una estructura de densidad doble que podría estar relacionada con turbulencias generadas por fuertes diferencias en la velocidad del viento.

Una posible explicación son las llamadas inestabilidades de Kelvin-Helmholtz, fenómenos que aparecen cuando dos capas de un fluido se desplazan a velocidades diferentes y generan ondulaciones y turbulencias. Sin embargo, los investigadores reconocen que todavía no pueden confirmar definitivamente este mecanismo.

El estudio, publicado en agosto de 2026 en Journal of Geophysical Research: Space Physics, muestra así que estas misteriosas capas metálicas son mucho más complejas de lo esperado.

Entender cómo se forman y evolucionan podría ayudar en el futuro a predecir mejor cuándo la ionosfera va a alterar nuestras comunicaciones, radares y sistemas de navegación.

 

 

Fuente: Noticias de la Ciencia y la Tecnología.

La inteligencia artificial está haciendo algo incómodo para la ciberseguridad: tareas que antes exigían bastante experiencia pueden automatizarse, acelerarse o ponerse al alcance de atacantes mucho menos preparados. En el mundo de las criptomonedas, donde una vulnerabilidad puede traducirse directamente en millones de dólares desaparecidos, la preocupación es especialmente evidente.

La pregunta es hasta dónde puede llegar. El inversor tecnológico Liron Shapira acaba de plantear uno de los escenarios más extremos: estima con un 50% de confianza que el precio de bitcoin podría desplomarse más de un 50% durante los próximos dos años porque los avances de la IA acabarán cuestionando las garantías de seguridad que muchos inversores atribuyen actualmente a la red.

Vitalik Buterin no está de acuerdo. Y el cocreador de Ethereum asegura que su exposición económica al resultado de esa discusión ya es bastante considerable.

Buterin cree que estamos mirando el peligro equivocado

En su respuesta a Shapira, Buterin aseguró ser “bastante optimista” sobre la ciberseguridad a largo plazo. Su argumento parte de separar dos problemas que pueden parecer similares desde fuera, pero técnicamente son muy diferentes.

Una IA extremadamente competente podría descubrir vulnerabilidades en clientes de Bitcoin, infraestructuras de mining pools, servicios conectados a la red o determinados componentes de comunicación. Pero eso no equivale necesariamente a romper Bitcoin. Muchos de esos problemas pueden solucionarse actualizando software. Los operadores instalan un parche, los pools modifican sus sistemas y la red continúa funcionando sin necesidad de ponerse de acuerdo para cambiar las reglas fundamentales del protocolo.

Lo verdaderamente grave sería algo bastante distinto: que la IA encontrase una manera práctica de quebrar las funciones criptográficas que protegen Bitcoin o el propio mecanismo de prueba de trabajo. Buterin considera que la probabilidad de un escenario semejante es muy pequeña. Y añadió un detalle especialmente llamativo. Podría apostar formalmente contra Shapira, explicó, pero aproximadamente el 90% de su patrimonio ya está invertido en criptomonedas, principalmente Ethereum. Si la amenaza descrita fuese capaz de destruir las garantías criptográficas fundamentales de Bitcoin, difícilmente Ethereum permanecería ajeno al problema.

El problema es que los ataques sí se están multiplicando

Que Buterin descarte un colapso del núcleo de Bitcoin no significa que la amenaza de la IA sea imaginaria. El primer semestre de 2026 fue, de hecho, el periodo con más hackeos registrados hasta ahora en el ecosistema cripto, según datos de la firma de seguridad Blockaid recogidos por The Block. Durante esos seis meses se verificaron más incidentes que durante todo 2025 y las pérdidas superaron los 1.000 millones de dólares.

Blockaid contabilizó 212 incidentes durante ese periodo. Otros análisis del sector sitúan el aumento en torno al 240% frente al conjunto de 2025. Y el patrón está cambiando. No siempre hace falta encontrar una vulnerabilidad espectacular en una blockchain. Claves privadas comprometidas, ingeniería social, wallets, interfaces, servidores y herramientas externas pueden convertirse en objetivos mucho más sencillos.

Ese matiz es precisamente el que sostiene buena parte de la posición de Buterin: una blockchain puede mantener intacta su criptografía mientras todo lo construido alrededor de ella recibe ataques constantemente.

Romper Bitcoin no es lo mismo que hackear algo que utiliza Bitcoin

Ahí está la diferencia importante. Una IA capaz de encontrar rápidamente un fallo en una wallet podría provocar pérdidas enormes. También podría descubrir una vulnerabilidad en un cliente o automatizar miles de intentos de ataque simultáneos. Todo eso sería grave, pero seguiría sin demostrar que SHA-256, la prueba de trabajo o las reglas fundamentales de Bitcoin hayan dejado de ser seguras.

La apuesta de Buterin es que, mientras los ataques periféricos pueden aumentar, el núcleo criptográfico tendrá tiempo para adaptarse a las nuevas amenazas. Shapira, en cambio, introduce otro elemento: quizá ni siquiera sea necesario destruir técnicamente Bitcoin. Si la IA consigue sembrar suficientes dudas sobre las garantías que los inversores daban por hechas, una pérdida de confianza podría ser suficiente para provocar una caída violenta del precio.

Son dos formas muy distintas de mirar el mismo futuro. Una teme que la IA encuentre finalmente una grieta que cambie las reglas del juego. La otra acepta que habrá muchas grietas, pero confía en que las realmente capaces de derribar los cimientos sigan siendo extraordinariamente difíciles de encontrar.

Hay una forma especialmente frustrante de que un ordenador se quede viejo: que no tenga nada roto. El procesador funciona y el equipo podría seguir trabajando durante años. El problema aparece cuando el software deja de admitirlo.

En el CERN, ese fenómeno amenazaba con afectar a una pieza crítica de sus aceleradores: los llamados Front-End Computers, encargados de comunicarse con la electrónica de control.

El complejo cuenta con unos 2.200 de estos ordenadores y alrededor de 17.000 dispositivos asociados. Cerca de 70.000 cables conectan equipos y computadores. Sustituir una máquina aquí no siempre consiste en desenchufar una torre y colocar otra.

El problema no estaba en las máquinas

Durante años, el CERN se ha movido dentro del ecosistema de Red Hat y pretendía continuar ese camino con CentOS Stream. Hasta que apareció un obstáculo difícil de esquivar: los requisitos mínimos del procesador. RHEL 9 exige como base x86-64-v2, mientras que RHEL 10 ha elevado ese requisito hasta x86-64-v3. Son niveles que establecen qué conjunto mínimo de instrucciones debe soportar una CPU para poder ejecutar el sistema.

Para una infraestructura diseñada para durar décadas, el cambio era enorme. El análisis de riesgo realizado por el CERN en 2023 estimó que aproximadamente el 47% de sus ordenadores de control estaba en el nivel x86-64 original y quedaba por debajo del mínimo de RHEL 9. Otro 17% estaba en x86-64-v2 y chocaría después con RHEL 10.

Máquinas que podían seguir haciendo exactamente aquello para lo que fueron instaladas empezaban así a quedarse obsoletas no por una avería física, sino por el nuevo suelo establecido por el software.

La alternativa costaba 5,4 millones de francos

El CERN calculó entonces qué supondría modernizar el hardware afectado. La estimación alcanzó los 5,4 millones de francos suizos. Y comprar ordenadores era solo una parte. Habría que rediseñar unas 11 placas, incorporar dos ingenieros electrónicos, dos ingenieros de software y dos técnicos, reorganizar y recablear racks y volver a poner en servicio los sistemas afectados.

El propio análisis concedía a ese escenario una tasa de éxito estimada de apenas el 20%, incluso asumiendo soluciones libres de errores. Ahí cambió la estrategia. Si el hardware seguía funcionando y el problema había nacido del software, v optaron por lo que ellos mismos describieron como una “solución de software para un problema de software”.

La respuesta fue Debian.

Debian 13 permitirá estirar su vida útil

El CERN decidió trasladar estos ordenadores de control a Debian, una distribución que mantiene compatibilidad con parte de ese hardware más antiguo y que encaja mejor con los largos ciclos de vida que necesita la infraestructura de los aceleradores.

La migración tampoco consiste simplemente en instalar otro Linux. El equipo ha tenido que adaptar herramientas para construir y distribuir paquetes, gestionar controladores propios del kernel y mantener componentes específicamente diseñados para el entorno del CERN.

El cambio ya está en marcha. Los ingenieros explicaron el 30 de agosto que decenas de máquinas con Debian ya estaban funcionando en el complejo y que el objetivo es que, antes de terminar 2026, más de 2.200 ordenadores industriales y sistemas embebidos funcionen con Debian 13. Debian confirmó posteriormente ese calendario.

Eso no significa que todo el CERN abandone Red Hat. Debian tendrá soporte específicamente en los sistemas Front-End de los aceleradores; los ordenadores de usuario y las máquinas de los centros de datos quedan fuera de ese plan.

Al final, una de las infraestructuras científicas más complejas del mundo se encontró con un problema sorprendentemente cotidiano: hardware que todavía servía, pero software que había decidido seguir adelante sin él. Esta vez, en lugar de jubilar las máquinas, el CERN decidió cambiar el software.