Autor: configuroweb

La evolución de las baterías ha seguido siempre una lógica bastante clara: aumentar la capacidad implica asumir tiempos de carga más largos. Es una limitación que atraviesa desde los dispositivos móviles hasta los coches eléctricos y que, hasta ahora, parecía inevitable. Sin embargo, un grupo de investigadores australianos acaba de demostrar que esa relación no es una ley universal, sino una consecuencia de cómo funcionan las baterías convencionales.

El equipo, formado por científicos de la Universidad de Melbourne, RMIT y la agencia CSIRO, ha desarrollado el primer prototipo funcional de batería cuántica capaz de cargarse y descargarse. Lo relevante no es tanto la cantidad de energía que puede almacenar (aún muy limitada) como el comportamiento que exhibe: su velocidad de carga aumenta a medida que crece el sistema.

Un cambio de lógica en cómo se almacena la energía

Para entender por qué este avance es tan disruptivo, hay que mirar cómo funcionan las baterías actuales. En un sistema convencional, cada unidad de almacenamiento se carga de manera independiente. Si se duplica el tamaño de la batería, también se duplica, en términos generales, el tiempo necesario para cargarla.

La batería cuántica rompe ese esquema porque sus unidades no actúan de forma aislada. Gracias a fenómenos propios de la física cuántica, como el entrelazamiento, el sistema permite que todas las unidades se carguen de forma colectiva. Esto significa que la energía no se distribuye paso a paso, sino que se transfiere de manera conjunta.

El resultado, publicado en Light: Science & Applications, es un comportamiento inverso al esperado. Mientras que en una batería tradicional el tiempo de carga crece con el tamaño, en este caso se reduce. Matemáticamente, el tiempo necesario pasa a depender de una relación proporcional a 1/√N, donde N es el número de unidades del sistema. En términos prácticos, esto implica que aumentar la escala no penaliza el rendimiento, sino que lo mejora.

Cómo funciona esta batería cuántica en la práctica

El prototipo desarrollado utiliza una microcavidad orgánica multicapa diseñada para atrapar luz. La carga se realiza mediante un láser que transfiere energía de forma inalámbrica al sistema, mientras que técnicas avanzadas de espectroscopía permiten observar y confirmar el proceso.

Lo interesante es que este dispositivo no es solo una prueba teórica. A diferencia de versiones anteriores, que solo podían cargarse, este modelo también permite descargar la energía, lo que lo convierte en el primer sistema funcional en este campo.

Este paso es clave porque demuestra que no se trata únicamente de un concepto experimental, sino de una tecnología que empieza a acercarse a aplicaciones reales, aunque todavía en fases muy iniciales.

Un avance con potencial… pero aún lejos de la vida cotidiana

A pesar de lo prometedor del comportamiento cuántico, las limitaciones actuales son importantes. La cantidad de energía que puede almacenar el prototipo es extremadamente baja, muy lejos de lo necesario para alimentar dispositivos electrónicos convencionales. Además, la energía solo se mantiene durante unos pocos nanosegundos, lo que hace inviable su uso práctico en su estado actual.

Esto sitúa la batería cuántica en una fase claramente experimental. El reto no es demostrar que el concepto funciona (eso ya se ha conseguido), sino escalarlo y estabilizarlo hasta niveles útiles.

Por qué este avance importa aunque aún no sea utilizable

Lo que hace relevante este desarrollo no es su aplicación inmediata, sino el cambio de paradigma que introduce. La posibilidad de desacoplar el tamaño de la batería de su tiempo de carga abre un escenario completamente distinto para el futuro del almacenamiento energético.

Si esta tecnología logra evolucionar, podría eliminar una de las principales limitaciones de la electrificación: los tiempos de carga. En teoría, permitiría desarrollar sistemas que se carguen casi instantáneamente incluso a gran escala, algo que hoy parece inalcanzable.

De los laboratorios a un futuro sin cables

Los investigadores ya apuntan a posibles aplicaciones a largo plazo. Desde sistemas energéticos para computación cuántica hasta escenarios más ambiciosos, como la carga inalámbrica a distancia o vehículos eléctricos que puedan recargarse en tiempos comparables al repostaje de combustible.

Todavía no hay fechas ni garantías de que ese futuro se materialice, pero el principio ya está demostrado: es posible construir un sistema en el que aumentar la capacidad no implique sacrificar velocidad. Y eso, en un campo donde cada avance suele ser incremental, representa un cambio de reglas. Porque por primera vez, una batería no se vuelve más lenta al crecer. Se vuelve más rápida.

La consagración de Emilia Mernes como Ciudadana Ilustre de Nogoyá, su ciudad natal en la Provincia de Entre Ríos, estaba destinada a convertirse en una celebración histórica para la artista. Sin embargo, un inesperado episodio ocurrido durante el cierre del homenaje terminó desviando la atención hacia una polémica que desde hace semanas involucra también a Tini Stoessel, una de las figuras más importantes del pop argentino.

La relación entre ambas cantantes se convirtió en tema de debate durante los últimos meses debido a rumores de un supuesto distanciamiento. Aunque ninguna de las dos artistas confirmó públicamente una pelea, las especulaciones crecieron a partir de diferentes versiones mediáticas, reacciones en redes sociales y declaraciones indirectas que fueron interpretadas por los fanáticos como señales de tensión.

En las últimas semanas, además, Emilia Mernes se mostró incómoda cuando fue consultada públicamente sobre Tini Stoessel, alimentando todavía más las teorías sobre el verdadero estado de la relación entre ambas artistas. Esa situación convirtió cualquier referencia cruzada en un asunto de enorme interés para seguidores y medios de espectáculos.

Por ese motivo, lo que debía ser una jornada dedicada exclusivamente a celebrar la trayectoria de Emilia en su ciudad natal terminó adquiriendo una dimensión inesperada. Un detalle aparentemente menor ocurrido durante la ceremonia fue suficiente para reactivar las especulaciones y generar una ola de comentarios en las redes sociales.

Así fue el incómodo momento que vivió Emilia Mernes en su homenaje

Durante el fin de semana, Emilia recibió el reconocimiento en su lugar de nacimiento en un acto realizado en la Casa de la Cultura. La cantante estuvo acompañada por familiares, amigos, vecinos y fanáticos que se acercaron para celebrar uno de los momentos más importantes de su carrera artística.

Visiblemente emocionada, la intérprete recordó sus orígenes y agradeció el apoyo que recibió a lo largo de toda su trayectoria. «Nogoyá es mi vida», expresó durante un discurso cargado de emoción, en el que destacó la importancia de su familia y de las personas que la acompañaron desde sus primeros pasos en la música.

Uno de los momentos más conmovedores ocurrió cuando dedicó unas palabras a sus padres. Con lágrimas en los ojos, agradeció el respaldo incondicional que le brindaron durante años para perseguir su sueño artístico, una escena que rápidamente se viralizó entre sus seguidores.

Sin embargo, cuando el homenaje parecía haber llegado a su cierre definitivo, ocurrió una situación que llamó la atención de los presentes. Al finalizar el acto y mientras Emilia descendía del escenario, la organización eligió musicalizar el cierre con «La Original», la exitosa canción que grabó junto a Tini Stoessel.

Lollapalooza Argentina arrancó la preventa de su edición 2027 sin dar a conocer aún ni un nombre del lineup. La organización abrió la venta anticipada bajo la modalidad Early Bird, la instancia de precio más bajo de todo el ciclo de comercialización, pensada para quienes prefieren asegurarse el lugar antes de conocer los artistas confirmados.

El festival celebrará su duodécima edición en el Hipódromo de San Isidro, la sede histórica del evento en el país, y ya tiene fechas definidas. Los abonos dan acceso a los tres días del festival y están disponibles desde $205.000 más service charge, aunque el precio irá aumentando a medida que se agoten los cupos de cada etapa de venta.

La dinámica no es nueva para los fanáticos habituales del festival. Año a año, comprar sin conocer el cartel se convirtió en un ritual entre quienes confían en que la grilla siempre traerá figuras de primer nivel internacional. En la edición anterior desfilaron por los escenarios artistas como Sabrina Carpenter, Tyler the Creator, Chappell Roan y Lewis Capaldi, entre otros.

Cuándo es el Lollapalooza Argentina 2027

La edición 2027 del festival se realizará los días 12, 13 y 14 de marzo en el Hipódromo de San Isidro, ubicación que mantiene desde el desembarco del evento en la Argentina. Los tres días de festival están cubiertos por un único abono general, sin opciones de entrada por jornada.

Cómo comprar las entradas para el Lollapalooza Argentina 2027

La primera oportunidad de compra está reservada para los integrantes de Lolla FAM, el programa de beneficios para asistentes a cinco o más ediciones anteriores. Ese grupo recibirá por correo electrónico un código único que les habilitará el acceso a una preventa exclusiva el miércoles 3 de junio desde las 10, con posibilidad de adquirir hasta dos abonos a precio Early Bird. La ventana durará 24 horas o hasta agotar el stock disponible.

Al día siguiente, el jueves 4 de junio a las 10, comenzará la venta general Early Bird, abierta al público sin necesidad de código previo. En simultáneo se activará la preventa exclusiva para clientes Visa Santander, también a partir del 4 de junio, con la ventaja adicional de poder pagar en hasta 6 cuotas sin interés. Esa instancia también tendrá una duración de 24 horas o hasta agotar el cupo.

Una vez agotada cada etapa, el sistema avanza automáticamente a la siguiente preventa con precio más alto, por lo que comprar en las primeras instancias garantiza el mejor valor disponible. Los usuarios de Mi Personal pueden además solicitar un código de descuento del 15% a través de la aplicación, sujeto a disponibilidad de stock. Hay que recordar que la única plataforma oficial habilitada para la compra es AllAccess.

Durante años, las interfaces cerebro-computadora han sido una promesa tan potente como lejana. En laboratorios de Estados Unidos, Europa y China se acumulaban avances que demostraban que el cerebro podía comunicarse directamente con máquinas, pero esa capacidad seguía confinada a entornos controlados, lejos de cualquier uso real.

China acaba de romper ese equilibrio. La aprobación comercial del implante NEO no solo valida una tecnología: marca el momento en que esta deja de ser experimental para entrar en el terreno de lo aplicable.

Un implante que traduce pensamiento en movimiento

El funcionamiento de NEO no es completamente nuevo dentro del campo de la neurotecnología, pero sí lo es su contexto. El dispositivo, de tamaño reducido y colocado en el cráneo, recoge señales del área cerebral asociada al movimiento. Cuando el usuario imagina una acción (por ejemplo, cerrar la mano), el sistema interpreta esa actividad neuronal y la traduce en una orden que ejecuta un dispositivo externo.

En este caso, esta orden activa un guante robótico que permite realizar tareas básicas. Sujetar objetos, manipular utensilios o interactuar con el entorno deja de ser una función imposible para personas con parálisis severa. La diferencia crucial es que ya no estamos ante una demostración en laboratorio, sino ante un sistema autorizado para su uso fuera de él.

El verdadero salto está en la aprobación, no en la tecnología

Lo que convierte a NEO en un punto de inflexión no es únicamente su capacidad técnica, sino el hecho de haber superado el filtro regulatorio. Hasta ahora, incluso los proyectos más avanzados en Occidente se han mantenido dentro de ensayos clínicos limitados, en parte por la complejidad del cerebro y en parte por los riesgos asociados a cualquier intervención directa sobre él.

China ha optado por un camino distinto, según el estudio publicado en Nature. La aprobación del implante implica que el país está dispuesto a acelerar la transición entre investigación y aplicación. Ese paso es decisivo porque habilita algo que la ciencia por sí sola no puede garantizar: la escala. A partir de este momento, la tecnología no solo puede mejorar, sino también producirse, distribuirse y, eventualmente, integrarse en un sistema más amplio.

Una estrategia industrial que va más allá de la medicina

La aprobación de NEO encaja dentro de un marco más amplio que trasciende el ámbito clínico. En los últimos meses, distintos informes han señalado que China está desarrollando una estrategia nacional para impulsar las interfaces cerebro-computadora como sector prioritario. No se trata únicamente de crear dispositivos médicos, sino de construir una industria completa alrededor de ellos.

Este enfoque incluye tanto implantes como tecnologías no invasivas, con aplicaciones que van desde la salud hasta entornos industriales complejos. La lógica es conocida: identificar una tecnología emergente, acelerar su desarrollo mediante apoyo estatal y posicionarse antes que otros actores en el momento en que esta alcanza el mercado. China ya ha aplicado este modelo en sectores como las baterías, la inteligencia artificial o las telecomunicaciones. Ahora parece estar intentando replicarlo en la neurotecnología.

Occidente avanza, pero a otro ritmo

El contraste con Estados Unidos y Europa es evidente. En esos contextos, el desarrollo de interfaces cerebro-computadora sigue un camino más cauteloso, centrado en validar la seguridad y eficacia a largo plazo antes de avanzar hacia la comercialización. Ese enfoque reduce riesgos, pero también ralentiza el proceso.

China, en cambio, está priorizando la velocidad de transición. No significa que ignore los desafíos técnicos o médicos, pero sí que está dispuesta a asumir un ritmo distinto. En una tecnología tan incipiente, esa diferencia puede resultar determinante. Llegar antes no solo implica liderar el mercado, sino también definir estándares, modelos de uso y marcos regulatorios.

Entre la promesa médica y las preguntas inevitables

Más allá de la dimensión 100% estratégica, NEO representa un avance real para las personas con discapacidad. La posibilidad de recuperar funciones básicas a través del pensamiento tiene un impacto inmediato en la calidad de vida. Sin embargo, el paso hacia la comercialización introduce nuevas preguntas que todavía no tienen respuestas claras.

La relación entre cerebro y máquina abre debates sobre privacidad, control de datos, seguridad y posibles usos no terapéuticos. A medida que estas tecnologías salgan del ámbito clínico, esas cuestiones dejarán de ser hipotéticas para convertirse en discusiones urgentes.

El inicio de una carrera que ya no es teórica

Durante mucho tiempo, la gran incógnita de las interfaces cerebro-computadora era si realmente funcionarían fuera del laboratorio. Ese escenario empieza a despejarse. La aprobación de NEO sugiere que la tecnología ha alcanzado un nivel suficiente como para dar el siguiente paso.

Ahora la pregunta es otra. No se trata de si estas interfaces formarán parte del futuro, sino de quién definirá cómo se integrarán en él. Y, en este punto, China acaba de colocarse en una posición que, hasta hace muy poco, parecía reservada a otros actores.

Charlotte Caniggia quedó envuelta en una nueva controversia dentro de Gran Hermano: Generación Dorada luego de descubrir que tenía dinero en efectivo entre sus pertenencias, algo que está expresamente prohibido por el reglamento del reality de Telefe. El episodio ocurrió mientras conversaba con Sebastián “Cola” Almeida en el jardín de la casa.

Todo comenzó cuando la mediática sintió una molestia en uno de los bolsillos de su pantalón. Al revisar qué era lo que la incomodaba, encontró varios billetes y reaccionó con sorpresa: “¡Ay, tengo plata!”, exclamó frente a las cámaras. Luego contó el dinero y aseguró que tenía alrededor de $7.000.

La situación llamó la atención porque el ingreso de dinero está vedado para todos los participantes. Según mostraron las cámaras de Gran Hermano y replicaron medios del ámbito, Charlotte exhibió los billetes con total naturalidad mientras su compañero le advertía: “No, no se puede. Metela en el bolsillo”.

El momento se viralizó rápidamente en redes sociales y abrió un debate entre los seguidores del programa sobre los controles de producción. Varios usuarios se preguntaron cómo el dinero logró ingresar a la casa sin ser detectado durante las revisiones previas al aislamiento.

Solange Abraham podría volver a ser expulsada de Gran Hermano

Mientras el caso de Charlotte genera repercusiones, otra participante quedó en el centro de la tormenta. Solange Abraham, que regresó recientemente a la competencia tras la salida voluntaria de Gladys La Bomba Tucumana, podría enfrentar una nueva expulsión por brindar información sensible del exterior.

La participante mantuvo una conversación con Cinzia en la que deslizó comentarios sobre la percepción de algunos jugadores fuera de la casa. Entre otras frases, sostuvo que necesitaba conocer a los nuevos participantes porque “ahí está la clave”, una declaración que fue interpretada como una referencia al apoyo que tendrían determinados concursantes entre el público.

Además, Solange dejó entrever cuáles son sus objetivos dentro del juego y apuntó indirectamente contra Emanuel Di Gioia. “Solo necesitamos que caiga en placa”, afirmó en más de una oportunidad, una frase que para muchos seguidores del reality supone información estratégica obtenida durante su permanencia fuera del programa.

La polémica creció porque días atrás Lola Tomaszeuski fue expulsada por revelar datos externos relacionados con estrategias de juego. Por ese motivo, varios analistas y panelistas vinculados al universo de Gran Hermano consideran que la producción podría verse obligada a aplicar un criterio similar para evitar cuestionamientos.

Según remarcaron distintos programas de espectáculos y portales especializados, si Solange fuera expulsada nuevamente establecería un hecho sin precedentes en la historia reciente del formato. La participante ya había sido eliminada previamente y su regreso fue considerado una excepción inédita dentro de esta edición de Gran Hermano.

Hubo un momento en el que Pokémon Go parecía estar en todas partes. Parques llenos, plazas convertidas en gimnasios improvisados y grupos de personas caminando con el móvil en la mano como si compartieran una misión invisible. Era el año 2016 y la realidad aumentada acababa de dar su primer gran salto masivo. Lo que entonces parecía un experimento lúdico a escala global hoy empieza a leerse de otra manera.

Porque mientras millones de jugadores recorrían ciudades capturando criaturas, también estaban haciendo algo más: escanear el mundo real desde múltiples ángulos, en distintos momentos y con una precisión que ningún coche de mapeo tradicional podía replicar. Esa capa invisible del juego es la que ahora ha salido a la superficie.

Un juego que nunca dejó de funcionar

Aunque muchos lo dieron por terminado tras el boom inicial, Pokémon Go nunca desapareció. Las actualizaciones constantes, los eventos y una comunidad sorprendentemente fiel mantuvieron vivo el ecosistema durante años. Esa continuidad es clave para entender lo que viene después.

Porque no se trata de datos recogidos en un momento puntual, sino de un flujo constante durante casi una década. Millones de imágenes, posiciones, recorridos y escaneos acumulados sin interrupción. Lo que parecía una base de jugadores activa era, al mismo tiempo, una red global de captura de información.

De capturar Pokémon a mapear el mundo

La polémica nace cuando se hace evidente el uso de esos datos. Investigaciones periodísticas revelaron que Niantic ha estado utilizando la información recogida por los usuarios para entrenar modelos de inteligencia artificial capaces de reconstruir entornos en tres dimensiones con gran precisión.

No hablamos de mapas convencionales. Se trata de representaciones del mundo desde la perspectiva del peatón, con detalles que van mucho más allá de lo que registran sistemas tradicionales como los coches de Google Street View. Parques, senderos, plazas o interiores urbanos que normalmente quedan fuera del radar han sido digitalizados gracias a los propios jugadores.

El resultado es una especie de “copia tridimensional” del entorno físico, construida a partir de miles de millones de imágenes capturadas desde móviles.

La tecnología detrás: enseñar a las máquinas a entender el espacio

El salto tecnológico se apoya en lo que se conoce como modelos geoespaciales de gran tamaño. Su lógica recuerda a la de los modelos de lenguaje: si estos aprenden a completar frases a partir de grandes volúmenes de texto, los modelos geoespaciales aprenden a reconstruir espacios a partir de datos visuales y de ubicación.

La clave está en la repetición. Cada lugar ha sido escaneado múltiples veces, desde distintos ángulos, con diferentes condiciones de luz y en distintos momentos del tiempo. Esa acumulación permite a la inteligencia artificial “imaginar” cómo es un espacio incluso cuando no tiene todos los datos.

Para lograrlo, Niantic desarrolló un sistema de posicionamiento visual que permite ubicar con precisión milimétrica elementos digitales en el mundo real. Ese mismo sistema es el que convierte cada escaneo en una pieza útil para entrenar el modelo.

El salto fuera del videojuego

Hasta aquí, podría parecer una evolución lógica de la realidad aumentada. El problema (o el punto de inflexión) aparece cuando esa tecnología deja de estar ligada exclusivamente al juego.

Niantic ya está aplicando estos modelos en colaboración con empresas de robótica. Uno de los ejemplos más claros es el de los robots repartidores, que necesitan entender entornos complejos para moverse sin errores. Aceras irregulares, escaleras, obstáculos inesperados o zonas sin cobertura GPS son algunos de los desafíos más habituales.

Los mapas generados con datos de Pokémon Go ofrecen una ventaja clara: están construidos desde la perspectiva humana, a ras de suelo. Eso los hace especialmente útiles para este tipo de navegación.

La polémica: cuando el consentimiento no es tan claro

El problema no es tanto la tecnología como la percepción que se tiene de ella. Muchos usuarios no eran conscientes de que sus acciones dentro del juego podían tener aplicaciones fuera de él.

Aunque la empresa ha defendido que ciertas funciones, como el escaneo de ubicaciones, son opcionales, la discusión gira en torno a otra cuestión más compleja: si los jugadores entendían realmente el alcance de los datos que estaban generando.

El debate no es nuevo. Aparece cada vez que una plataforma convierte la actividad de sus usuarios en materia prima para otros sistemas. Pero en este caso hay un matiz particular: la dimensión física del dato. No se trata solo de información digital, sino de una representación del mundo real construida colectivamente.

Un problema ético que va más allá del juego

Algunos expertos han ido un paso más allá al señalar posibles usos futuros de estas tecnologías. La capacidad de mapear entornos con precisión milimétrica no solo es útil para robots civiles, sino también para aplicaciones más sensibles.

Ese punto ha reactivado discusiones sobre el uso dual de la tecnología, la transparencia en el desarrollo de inteligencia artificial y el papel de los usuarios como generadores involuntarios de datos. No es necesariamente un escenario inmediato, pero sí uno plausible. Y eso es suficiente para que el debate se intensifique.

Lo que viene: la IA quiere salir de la pantalla

En el fondo, todo esto responde a una idea más amplia. Durante años, la inteligencia artificial ha vivido dentro de entornos digitales: texto, imágenes, datos estructurados. Pero el siguiente paso es evidente: entender el mundo físico.

Para lograrlo, necesita algo que hasta ahora no tenía en grandes cantidades: información detallada de cómo es ese mundo desde dentro. Pokémon Go, sin proponérselo de forma explícita al principio, se ha convertido en una de las fuentes más potentes de ese conocimiento.

Una historia que cambia según cómo se mire

Lo que para algunos es un avance tecnológico brillante, para otros es un ejemplo más de cómo las plataformas utilizan datos generados por sus usuarios sin que estos comprendan completamente su alcance. Ambas cosas pueden ser ciertas al mismo tiempo.

Lo que está claro es que Pokémon Go ya no es solo un juego. Es también una pieza dentro de un sistema mucho más amplio, donde entretenimiento, inteligencia artificial y mundo físico empiezan a mezclarse de una forma que hace apenas unos años parecía ciencia ficción. Y quizá lo más llamativo no es que haya ocurrido, sino que lo hayamos hecho sin darnos cuenta.

Hay algo casi inquietante en todo esto. Pensar que una inteligencia artificial moderna puede reconocer la forma de escribir de una persona que murió hace más de tres milenios suena más a ciencia ficción arqueológica que a un proyecto académico real. Pero eso es exactamente lo que acaba de ocurrir con el llamado Palaeographicum.

Desarrollada por investigadores de la Universidad Julius-Maximilians de Würzburgo y de la Academia de Ciencias y Literatura de Maguncia, esta herramienta analiza tablillas cuneiformes hititas y detecta diferencias minúsculas en la forma de los signos. Diferencias que, hasta ahora mismo, solo podían identificar expertos tras horas (o días) de trabajo manual.

La IA puede distinguir estilos personales en escritura cuneiforme

La escritura cuneiforme fue uno de los grandes inventos del Próximo Oriente Antiguo. Durante milenios, distintos pueblos presionaron signos en forma de cuña sobre tablillas de arcilla húmeda utilizando punzones. Después, aquellas tablillas se secaban y quedaban convertidas en documentos extraordinariamente resistentes.

El problema es que muchísimas acabaron fragmentadas. Hoy, los restos aparecen repartidos entre museos y colecciones de todo el mundo, obligando a los especialistas a reconstruir piezas como si fueran un gigantesco puzzle histórico.

En el caso hitita, además, el desafío es enorme. Su sistema incluía unos 375 signos distintos capaces de representar sílabas o palabras completas. Y aunque a primera vista muchas tablillas parecen similares, cada escriba dejaba pequeños rasgos personales en la forma de presionar el punzón sobre la arcilla.

Algunos generaban remates más marcados. Otros separaban los caracteres de manera muy concreta. Había quienes inclinaban ligeramente ciertos trazos o imprimían más fuerza en determinadas marcas. En esencia, algo parecido a una caligrafía personal.

Lo que antes llevaba tres días ahora se hace en cinco minutos

El Palaeographicum trabaja sobre una base gigantesca: unas 70.000 fotografías con más de cinco millones de caracteres cuneiformes digitalizados dentro del Portal de Hititología de Maguncia, uno de los mayores archivos especializados del mundo.

Esta IA extrae automáticamente los signos presentes en las imágenes y busca coincidencias visuales entre tablillas distintas. Así puede localizar caracteres escritos de forma idéntica o muy similar y agruparlos en tablas comparativas.

El impacto práctico es enorme. Según explica Daniel Schwemer, director del Departamento de Estudios del Próximo Oriente Antiguo en Würzburgo, comparar manualmente la escritura de un mismo signo en varios fragmentos distintos podía consumir hasta tres días completos de trabajo. Con la nueva herramienta, la misma operación tarda apenas cinco minutos. Y eso no solo acelera investigaciones. También multiplica las posibilidades de reconstruir tablillas incompletas y fechar documentos que hasta ahora resultaban extremadamente difíciles de contextualizar.

El verdadero objetivo es todavía más ambicioso

La escritura hitita evolucionó con el tiempo, igual que ocurrió siglos después con las grafías europeas. Eso significa que las variaciones en los signos pueden servir también para datar textos antiguos. Pero el equipo alemán quiere ir todavía más lejos.

El objetivo final es entrenar esta IA hasta que sea capaz de identificar automáticamente a escribas individuales y reconstruir sus trayectorias profesionales completas. Saber qué documentos redactó una misma persona, cómo evolucionó su escritura con los años o incluso detectar diferencias entre textos escritos con calma y documentos redactados apresuradamente durante inspecciones oficiales del imperio hitita. Y ahí es donde la arqueología empieza a rozar algo mucho más humano.

Porque, de repente, aquellas marcas sobre arcilla dejan de ser simples signos antiguos. Empiezan a parecer rastros personales. Gestos repetidos miles de veces por individuos concretos que vivieron, trabajaron y escribieron hace 3.500 años.

La IA no está “reviviendo” a los escribas hititas, claro. Pero sí está consiguiendo algo que hasta hace poco parecía imposible: devolver individualidad a personas que la historia había reducido a fragmentos anónimos de barro seco.

La casa de Gran Hermano Generación Dorada está atravesando una semana cargada de tensión de cara a la gala de eliminación de este lunes. La llegada de los nuevos participantes alteró el equilibrio del juego y la primera votación dejó una placa numerosa con perfiles muy distintos, mientras las encuestas que circulan en redes ya empiezan a marcar una tendencia sobre quién podría abandonar la competencia.

El ingreso masivo de nuevos jugadores no diluyó el poder de los participantes históricos, que lograron imponer estrategias y dejar a varios de los recién llegados en una posición vulnerable frente al público. La semana también estuvo atravesada por acusaciones de complot y una advertencia directa de la producción a uno de los nominados, lo que encendió aún más el debate en redes sociales.

Los nominados de Gran Hermano

La placa de esta semana quedó conformada por seis participantes: Brian Sarmiento, Tati Luna, Catalina «Titi» Tcherkaski, Gladys «La Bomba» Tucumana, Tamara Paganini y Leandro Nigro. Los votos dejaron a la vista las tensiones que se fueron acumulando durante los últimos días, especialmente a partir de las acusaciones de complot que tomaron fuerza entre los seguidores del programa.

En redes sociales, particularmente en X, muchos usuarios denunciaron una estrategia coordinada para perjudicar a Titi, conocida dentro de la casa como «la dueña». Según trascendió, algunos jugadores habrían acordado votar en bloque para enviarla a placa y debilitar su posición. Entre los nombres señalados aparecieron Charlotte Caniggia, Brian Sarmiento, Emanuel Di Gioia y Yanina Zilli. A diferencia de situaciones similares en ediciones anteriores, la producción no aplicó sanciones ni abrió un debate formal al respecto, lo que generó malestar en parte de los fanáticos.

Otro de los momentos más comentados de la semana, que terminó con su nombre en la placa, tuvo como protagonista a Leandro Nigro, quien recibió una advertencia directa por parte de la voz del programa.

«Considero que ya tuviste tiempo suficiente para adaptarte a mi casa. Sin embargo, quiero ser totalmente franco con vos: no te veo jugar», le dijo el Big frente a todos los participantes, ofreciéndole incluso la posibilidad de irse por la puerta giratoria. Nigro decidió quedarse.

Quién se irá de Gran Hermano

Según las encuestas que realizó Fede Bongiorno, especialista del reality, la participante con mayor intención de voto negativo es Titi, con el 48,3% de los votos. Le sigue Tati Luna con el 38%, mientras que Leandro Nigro aparece con el 10,1%. El resto de los nominados acumula porcentajes menores.

La presencia de figuras reconocidas en la placa puso en movimiento a los distintos fandoms, que trabajan para salvar a sus favoritos y dirigir los votos en contra de los rivales más fuertes. Por ese motivo, la votación sigue abierta y el resultado final podría ajustarse con el correr de las horas previas a la gala de hoy.

El gobierno teutón ha asestado un golpe definitivo sobre la mesa de la homogeneización urbana, rompiendo el estigma nocturno.

Texto: Fernando Fuentes

En un movimiento tan histórico como largamente reclamado por el sector, el gabinete del canciller Friedrich Merz ha aprobado un plan para reclasificar los clubes nocturnos y discotecas como espacios culturales y artísticos. Atrás queda, al fin, esa anacrónica y pacata categoría que durante décadas los ha hermanado normativamente con burdeles, salas de apuestas y locales de striptease.

“La medida es un salvavidas legal y un acto de justicia poética para una industria herida por la voracidad inmobiliaria“.

La medida, que todavía debe pasar el filtro gubernamental, no es un mero lavado de cara institucional. Se trata de un salvavidas legal y un acto de justicia poética para una industria herida por la voracidad inmobiliaria y la escalada de costes de la era post-pandémica.

“Alemania parece haber entendido que el bombo a negras es también patrimonio e identidad”.

De prosperar definitivamente la reforma, el cambio en las normativas de edificación levantará un muro legal que dificultará enormemente los desalojos de los operadores nocturnos de sus sedes históricas. Además, abrirá las puertas a que estas catedrales del ritmo operen en determinadas zonas residenciales, hasta ahora blindadas por una legislación obsoleta que databa del siglo pasado.

Y es que un club no es un simple dispensador de ocio, alcohol y fiesta; funciona como un teatro, comisaría artistas y nutre el talento emergente.

“Ojalá sirva de espejo en otras latitudes, como España, donde la noche sigue siendo sospechosa”.

Alemania parece haber entendido que el bombo a negras es también patrimonio e identidad. Situando la electrónica al mismo nivel institucional que la ópera y la alta cultura. Un paso de gigante para el clubbing europeo que ojalá sirva de espejo en otras latitudes, como España, donde la noche sigue siendo sospechosa.

Will Sawin recibió el e-mail de OpenAI el viernes por la noche. O el sábado muy temprano. Más allá de eso, este matemático profesional pasó todo el fin de semana pensando en ese e-mail. El lunes decidió escribir un trabajo que mejoraba lo que le habían enviado, la “prueba” de IA del problema matemático de Paul Erdős.

La semana pasada OpenAI publicó un posteo de blog sobre la solución que dio la IA, y citó comentarios de nueve matemáticos de renombre que no tienen relación con OpenAI, como el propio Sawin. Muchos de los matemáticos elogiaron el trabajo, y el ganador de la Medalla Fields Tim Gowers dijo que es “un hito en las matemáticas de IA”. Se trata de una de las muchas soluciones de la IA a enigmas matemáticos históricos, con lo que hay que preguntarse si la IA estaría dando inicio a una era de avances matemáticos.

¿Estamos ante la imitación de la inteligencia humana impulsada por la IA, como lo indica el papa León en su última encíclica?

Today, we share a breakthrough on the planar unit distance problem, a famous open question first posed by Paul Erdős in 1946.

For nearly 80 years, mathematicians believed the best possible solutions looked roughly like square grids.

An OpenAI model has now disproved that… pic.twitter.com/j2g3Ze0zEG

— OpenAI (@OpenAI) May 20, 2026

La velocidad evolutiva de la IA sorprende a todos

A lo largo de la historia han surgido conjeturas matemáticas imposibles, y en cada ocasión, los matemáticos humanos deben verificar el trabajo de la computadora. Gizmodo se puso en contacto con Will Sawin, que interpretó los resultados y buscó responder esa pregunta.

Sawin es profesor de matemáticas de la Universidad Princeton, e inició su carrera académica a los 10 años. Desde entonces, se ha dedicado a la teoría de los números, la geometría algebraica y la combinatoria. Le preguntamos sobre su experiencia al revisar las soluciones matemáticas derivadas de la IA, sobre la realidad del uso de la IA en las matemáticas y lo que todavía no ha logrado resolver.

Gayoung Lee, Gizmodo: El título del posteo es “un modelo de OpenAI resuelve una conjetura central en la geometría discreta”. ¿De qué se trata?

Will Sawin: Empezamos por algo simple: encontrar la mejor disposición de puntos en un plano para maximizar el número de pares a una distancia fija. Puedes intentarlo con construcciones diferentes, y si lo haces a mano encontrarás que una grilla de puntos dispuestos en forma triangular logrará que cada punto estará a la misma distancia respecto de otros 6  puntos. Funciona si los puntos son pocos. Pero la pregunta es “’¿Cuántos pares de puntos se pueden ubicar a exactamente una unidad de distancia entre sí en un plano?”. Erdős propuso que la cantidad máxima de pares no podía crecer mucho más rápido que el número de puntos, y apostó por un crecimiento prácticamente lineal a medida que se añadían puntos. 

Cuando Erdős presentó el problema hace 80 años, no tenía certezas de que fuera así, pero con el tiempo tal vez sí ya que nadie lograba hacer que ese crecimiento fuera más veloz.

Gizmodo: ¿Qué significa probar o refutar una conjetura en matemáticas? ¿Qué significa que se haya “resuelto” un problema?

Sawin: En matemáticas, probar o refutar significa un argumento que convence por completo y no deja lugar a dudas. Lo que los matemáticos consideran prueba ha ido cambiando con el tiempo. Hace siglos, se usaba un razonamiento físico y se consideraba que refería al mundo real para considerar que algo era prueba matemática.

Pero hoy los estándares son diferentes. Uno de ellos refiere a la prueba formal. Hay sistemas formales de pruebas con reglas lógicas, y comúnmente se cree que la prueba debería ser formal. Si la prueba es informal, solo sirve como prueba válida si hay una explicación de por qué existe la prueba formal. Pero eso ya es más filosófico. La prueba de OpenAI en cuestión es una prueba informal que eventualmente podrías convertir en prueba formal si lo deseas. A eso se refieren los matemáticos cuando dicen que “se probó” algo.

Gizmodo: Entonces ¿la prueba de OpenAI es informal?

Sawin: Se parece en mucho a las pruebas informales que producen los matemáticos, y hay algo en su organización que para el que no ha visto muchas pruebas matemáticas evidencia que no es tal cual lo escribiría un matemático, pero para el que no tiene experiencia, lo convencería.

Gizmodo: ¿Cuál sería el contenido de la prueba informal,  cómo llegó la IA a sus conclusiones?

Sawin: Si intentas probar lo que dijo Erdős tendrías que razonar sobre toda colección posible de puntos en el plano para llegar a un argumento válido para todo conjunto de puntos. Por lo tanto, en cierto sentido es más fácil refutar porque solo tienes que presentar una secuencia específica de puntos en el plano. Se trata del límite a medida que el tamaño crece al infinito y tienes que construir una secuencia y demostrar que tiene muchas iteraciones de la misma unidad de distancia.

La IA lo logró usando la teorías de números algebraicos para usar un anillo de los números enteros en un campo de números algebraicos. No suena demasiado diferente respecto de lo que ya habían intentado los matemáticos, pero la clave está en que la IA entendió que no sólo puedes usar campos de números algebraicos sino que además puedes usarlos en grados crecientes. Eso aumenta la complejidad de los números con los que estás trabajando,  y así, la cantidad de unidades de distancia aumenta más rápidamente de lo que esperaba Erdős.

En los últimos meses muchos intentaron usar la IA para generar soluciones a los miles de problemas propuestos por Erdős. Algunas de las soluciones no son muy impresionantes, y otras consisten en que la IA descubra que alguien escribió un trabajo para resolver un problema que no sabían que existía.

Sin embargo, en algunos casos la IA introduce ideas nuevas que los humanos no han utilizado. A veces no son ideas muy interesantes, pero otras veces hacen que los humanos se pregunten qué podrían hacer con esa idea, algo parecido a lo que sucedió aquí con OpenAI. Creo que se trató de una idea más técnicamente intrincada que las que yo había visto hasta ahora.

Puedo mencionar razones para ser escépticos. Pero esta es una idea que, hasta donde se sabe, ningún humano propuso y no es que no se pudiera sino que era difícil que alguien la propusiera. Es algo que suele suceder. No es una situación en la que la IA  haya hecho algo que los humanos no pueden hacer.

Gizmodo: Y su trabajo “refinó” la prueba de la IA…

Sawin: La prueba de OpenAI afirma que la función aumenta a mayor velocidad, y yo quería tratar de llegar a un valor explícito para n > 1. Un valor razonablemente bueno que no se alejara mucho de 1, y llegué a la conclusión de que es poco más de 1.01. Otros lo mejoraron y ahora se considera que es 1.03.

Mientras leía el argumento de la IA e intentaba entender cada paso, pensaba cómo hacer cada paso de manera eficiente. Muchas de las cosas del argumento de la IA eran ineficientes, y eso no sorprende, ya que un humano no lo escribiría de esa forma. Pero la IA no buscaba ser eficiente. El argumento original no tenía nada de incorrecto. Mi objetivo era un tanto diferente.

Gizmodo: ¿Y OpenAI no se molestó?

Sawin: Les dije lo que había hecho, y les pareció bien. En su anuncio mencionan mi trabajo.

Gizmodo: ¿Esto influyó en cómo ven el impacto de la IA en su trabajo, o la percepción de su trabajo en las matemáticas?

Sawin: Las IAs son muy efectivas haciendo dos cosas: una es la búsqueda de literatura, ya que si le preguntas a un gran modelo de lenguaje es más probable que obtengas el resultado a la pregunta de si existe tal o cual teorema; y la otra es que la IA es buena para leer y editar un trabajo, y no solo me refiero a errores de tipeo o gramática, sino a errores matemáticos que afectarían el resultado.

Yo reviso mis trabajos con revisión humana porque es lo que corresponde, y creo que la mayoría de los matemáticos no permitirían que la IA escriba sus trabajos, no solo por responsabilidad y credibilidad sino porque no hay que confiar plenamente en la IA. Ha mejorado mucho, pero sigue teniendo puntos ciegos. Si usas una idea generada por la IA, tienes que expresar lo que entiendes como humano de todos modos.

En cuanto a generar ideas, no encuentro que la IA sea muy efectiva, y creo que es en parte porque varía de un campo de las matemáticas a otro. Le resulta más fácil cuando hay un contexto más técnico y menos trabajos anteriores para usar como punto de comparación.

Gizmodo: Que la IA tenga una idea no necesariamente significa que sea una idea que jamás se le habría ocurrido a un humano.

Sawin: Así es. Si le pido una idea a la IA no lo haría para descartar las que ya se me ocurrieron como respuesta a una pregunta.

Gizmodo: Para un matemático, ¿la IA es una herramienta de búsqueda, o su socia?

Sawin: Hoy, diría que es una herramienta. Quienes tienen más éxito son los que usan la IA como herramienta. Claro que puede suceder que aparezca alguien que le indica a la IA que revise la literatura reciente, que presente problemas, y los resuelva, y que tal vez, surja algo interesante. Pero por lo que sé, eso todavía no ha sucedido. No quiero hacer predicciones sobre el futuro. Solo digo cuál es la realidad en estos días.

Gizmodo: Un consejo, por favor. Cuando vemos alguna fantástica solución escrita por la IA ¿qué es lo más importante que tenemos que preguntar?

Sawin: Bueno, si alguien dice “Oh, la IA resolvió este imposible problema matemático”, no creo que sea así. No es que la IA resuelva un imposible problema matemático. Pero tampoco es que no sirva para nada. Creo que está en la zona gris, en medio de las dos cosas.

He visto personas que al principio suponen que si la IA resolviera un problema matemático imposible, se acaban las matemáticas humanas. Pero también he visto gente que reacciona suponiendo que la IA no hace absolutamente nada. Definitivamente, creo que la realidad está en medio de los dos extremos.