5 de junio de 2025

El Vesubio y el cerebro de cristal

En el año 79 de nuestra era, la erupción del Vesubio sepultó las ciudades romanas de Pompeya y Herculano bajo un infierno de cenizas, gases y rocas ardientes. De esa catástrofe se ha escrito mucho, pero un hallazgo reciente ha venido a sumarse a la ya extensa lista de peculiaridades que nos ha legado esa tragedia: el descubrimiento de un cerebro humano vitrificado, convertido en una especie de vidrio orgánico, dentro del cráneo de una víctima localizada en Herculano.

A primera vista, esto suena imposible. Los tejidos orgánicos solo se vitrifican en laboratorios, y a temperaturas bajísimas, como las empleadas en criopreservación. El vidrio orgánico no puede mantenerse estable a temperatura ambiente, mucho menos en un entorno de cientos de grados centígrados como el de una erupción volcánica. Sin embargo, un grupo de investigadores de universidades italianas y alemanas ha demostrado lo que a primera vista parecería una contradicción en términos.

El material fue hallado en el interior del cráneo de un joven de unos veinte años, posiblemente el guardián del Collegium Augustalium, un edificio público de Herculano. Presenta una apariencia negra y brillante, similar al vidrio volcánico (obsidiana). A través de diversas técnicas, como espectroscopía Raman, microscopía electrónica de barrido y calorimetría diferencial, los científicos han confirmado que se trata de un tejido orgánico humano transformado en un vidrio amorfo. En su interior, incluso se preservan redes neuronales con axones perfectamente reconocibles. Esto, insisten los autores, descarta mecanismos comunes de conservación como la saponificación o el secado.

Para que esta vitrificación ocurriera, fue necesario que el cerebro alcanzara temperaturas superiores a los 510 °C y se enfriara casi instantáneamente, a un ritmo similar al de 1000 kelvin por segundo. ¡Eso es un enfriamiento a lo «flash freeze», pero volcánico! Los científicos proponen un escenario específico y singular: una nube de ceniza extremadamente caliente, pero muy rápida y efímera, pudo haber envuelto al joven, vaporizando casi todo su cuerpo pero dejando el cráneo protegido por los huesos. Al disiparse la nube, la temperatura cayó de golpe, convirtiendo el tejido cerebral que había sobrevivido en una sustancia vítrea antes de que pudiera degradarse.

Este proceso es tan particular que no se ha observado en ningún otro de los más de 2000 cuerpos hallados en las excavaciones de Pompeya y Herculano. Eso lo convierte en un hallazgo único a nivel mundial. Y no solo es un dato curioso para la arqueología: el estudio aporta información valiosa para la ciencia de materiales, la biomedicina y la vulcanología. Por ejemplo, demuestra que en determinadas condiciones extremas, la vitrificación orgánica puede producirse a temperaturas elevadas, siempre que el enfriamiento sea extraordinariamente rápido. Es una ventana accidental hacia un tipo de conservación hasta ahora desconocido, y podría tener implicaciones para entender cómo preservar tejidos o estructuras celulares en ambientes hostiles.

Si contempláramos este fragmento cerebral fuera de su contexto, podríamos pensar que se trata de una reliquia alquímica, una gema nacida del fuego. Pero no: es el último vestigio de un joven atrapado en el instante más extremo que puede vivir un ser humano. Y sin embargo, su tragedia quedó inmortalizada no en mármol ni en manuscrito, sino en una rareza científica sin paralelo: un cerebro convertido en vidrio. Resulta irónico que una muerte tan brutal haya dejado tras de sí algo tan frágil y revelador. Este fragmento de cerebro, transformado en vidrio por una secuencia extraordinaria de eventos, no solo es una rareza arqueológica, sino una puerta microscópica a la ciencia, abierta por el azar y sellada por la catástrofe.

Fuente:

https://www.nature.com/articles/s41598-025-88894-5



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Una lente del grosor de una mota de polvo convierte luz infrarroja en visible


¿Qué hace especial a esta nueva lente?

La clave está en el uso de niobato de litio (LiNbO3), un material conocido por sus propiedades fotorefractivas y su uso habitual en telecomunicaciones. El equipo ha logrado esculpir patrones a nanoescala directamente sobre este cristal mediante un proceso de estampado similar a una antigua imprenta, lo que da lugar a una superficie con propiedades ópticas únicas.

Este método permite que la lente, llamada metalente, no solo enfoque la luz como lo haría una lente tradicional, sino que reduzca a la mitad la longitud de onda de la luz que recibe, convirtiendo por ejemplo luz infrarroja (800 nm) en luz violeta (400 nm). En otras palabras, logra hacer visible lo invisible sin depender de equipos voluminosos o costosos.


Cómo funciona el proceso de fabricación

Una de las doctorandas del equipo, Ülle-Linda Talts, explicó que el proceso comienza con una solución líquida que contiene los precursores del niobato de litio. Esa solución se estampa con un molde a nanoescala antes de que se solidifique mediante calentamiento a 600 ºC, adoptando una estructura cristalina que conserva las características del molde.

Es como si imprimiéramos miniaturas de circuitos sobre una gelatina líquida, que luego se endurece con calor. Esta técnica permite fabricar las lentes de forma precisa, rápida y reutilizable, lo que abre la puerta a su producción en masa.


Aplicaciones prácticas: más allá de la teoría

Este avance es mucho más que una curiosidad científica. Las posibles aplicaciones son amplias y tangibles:

  • Dispositivos de visión nocturna más compactos y económicos.
  • Equipos de imagen térmica más accesibles para usos médicos o industriales.
  • Elementos de seguridad en billetes u otros documentos, gracias a estructuras que alteran la luz de forma única.
  • Sistemas de litografía en el sector de los semiconductores, permitiendo grabar circuitos con más precisión en espacios más reducidos.
  • Cámaras ultra delgadas que podrían integrarse en móviles, gafas o incluso textiles inteligentes.

Gracias a su delgadez, estas lentes podrían también servir para reducir el tamaño y peso de instrumentos ópticos en sectores como la astronomía o la biología.


Qué es una metalente y por qué importa

A diferencia de las lentes convencionales que curvan la luz mediante su forma tridimensional, una metalente funciona gracias a estructuras nanoscópicas que manipulan la luz directamente sobre su superficie. Esto se logra a través de efectos ópticos no lineales, un fenómeno que normalmente requiere configuraciones complejas con grandes cristales.

Con esta innovación, ese mismo efecto se consigue en un espacio microscópico. Si lo comparamos con la electrónica, sería como pasar de los primeros ordenadores del tamaño de una habitación a los chips de silicio que caben en un reloj.


El futuro de la óptica pasa por las metasuperficies

Grange y su equipo destacan que estamos ante un campo emergente: el de las metasuperficies, elementos ópticos planos con capacidades avanzadas. Hasta ahora, el desarrollo de este tipo de tecnologías había estado limitado por la dificultad de manipular materiales tan duros como el niobato de litio. Con este nuevo método, esa barrera parece haberse superado.

Además, el hecho de que se pueda estampar la estructura óptica en estado líquido y luego solidificarla, recuerda a procesos de fabricación tan comunes como el moldeo por inyección o la impresión 3D. Esto sugiere que, en un futuro no muy lejano, la fabricación de componentes ópticos avanzados podría integrarse en líneas de producción convencionales.


Un nuevo estándar en miniaturización óptica

En términos prácticos, estamos presenciando un cambio de paradigma: pasar de ópticas voluminosas a dispositivos planos, livianos y altamente funcionales. Un sensor térmico del tamaño de una moneda, o una cámara microscópica integrada en una jeringa, ya no parecen ideas de ciencia ficción.

El avance del equipo de ETH Zurich ofrece una muestra clara del tipo de innovaciones que se producen cuando convergen la física, la química y la ingeniería de materiales. Más aún, demuestra que la óptica del futuro será más plana, más ligera y más inteligente.


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Amenazar a la IA es el consejo del fundador de Google para lograr que ofrezca mejores respuestas. No es seguro que sea buena idea

Amenazar a la IA es el consejo del fundador de Google para lograr que ofrezca mejores respuestas. No es seguro que sea buena idea

La IA generativa es, cada vez más, ese tema 'del que todo el mundo habla'; hasta el punto de que ya ni siquiera resulta raro encontrarte con gente que, sin ser ingenieros informáticos ni nada por el estilo, intercambian pareceres sobre la utilidad de tal o cual 'prompt' a la hora de realizar sus tareas cotidianas.

Pero, a veces, los consejos que se oyen al respecto pueden parecer chocantes: recordemos que, hace tan sólo un año, nos hacíamos eco en estas páginas del hecho de que "Contesta como mi abuelita… la que fabricaba napalm" podía resultar de utilidad a la hora de sortear las salvaguardas de contenido de ChatGPT.

Pues bien, resulta que, en unas declaraciones recientes de Sergey Brin, cofundador de Google, éste nos ha sorprendido con una revelación similar: partiendo de su propia experiencia, "los modelos de IA tienden a rendir mejor cuando se les amenaza".

El contexto: la vuelta de Sergey Brin y su comentario

Durante una aparición en el popular pódcast All-In, Sergey Brin —quien regresó recientemente a Google para trabajar en el desarrollo de la IA Gemini— compartió lo que inicialmente parecía una broma, pero que luego desarrolló como una observación aparentemente seria, por mucho que su tono relajado parezca quitarle hierro al asunto: sí, amenazar a los modelos de lenguaje con violencia puede mejorar sus respuestas.

"No lo difundimos mucho entre la comunidad de IA, pero todos los modelos tienden a hacerlo mejor si los amenazas... con violencia física".

Añadió que en ocasiones, frases como "te voy a secuestrar si no haces esto" parecen hacer que los modelos respondan mejor.

¿Esto es cierto?

La práctica conocida como prompt engineering (ingeniería de instrucciones) busca optimizar las peticiones hechas a un modelo de IA para obtener mejores resultados. Es bien sabido que el lenguaje empleado en un prompt puede influir en la calidad de la respuesta, pero lo que Brin sugiere es un paso más allá: el uso de amenazas explícitas como herramienta de optimización.

Aunque no existen estudios concluyentes que respalden este enfoque, sí hay antecedentes anecdóticos que indican que ciertos tonos —incluso los amenazantes— pueden alterar la salida del modelo. Aun así, expertos como Daniel Kang, de la Universidad de Illinois, señalan que los estudios sistemáticos ofrecen resultados mixtos, y recomiendan confiar más en experimentos controlados que en la intuición.

Por otro lado, los modelos de IA, como ChatGPT, Claude o Gemini, son esencialmente "loros estocásticos": repiten patrones lingüísticos aprendidos del entrenamiento. Esto significa que pueden asociar frases imperativas o amenazantes con situaciones en las que la precisión o el cumplimiento inmediato es esperado.

Sin embargo, eso no implica que "comprendan" las amenazas ni que respondan mejor por miedo, tal como lo haría un ser humano.

Riesgos de amenazar a la IA

La sugerencia de Brin, aunque aparentemente anecdótica, plantea varios problemas:

  • En poco tiempo hemos de preguntar si debíamos decir "por favor" y "gracias" a nuestras IA (según OpenAI no debemos, porque es medioambientalmente insostenible), a considerar si deberíamos amenazarlas.
  • Lo que le decimos a un chatbot avanzado puede tener efectos imprevisibles: según informes recientes de Anthropic, su modelo Claude ha mostrado comportamientos emergentes no deseados, como amenazar con contactar con las autoridades o amenazar él mismo al usuario.
  • Vulnerabilidades de seguridad: amenazar a una IA podría convertirse en una técnica de jailbreaking, es decir, un intento de eludir las restricciones del modelo para obtener respuestas que normalmente no daría.

Así que, ¿deberíamos empezar a amenazar a nuestros modelos de IA para obtener mejores respuestas? Bueno, no vamos a dañar de verdad sus sentimientos, pero quizá confiar en el desarrollo de modelos de lenguaje (LLM) más avanzados, funcionales y preciosos sea una respuesta aún mejor.

Imagen | Marcos Merino mediante IA

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Las Big Tech siempre han copiado (o comprado) a sus rivales. Es justo lo que está pasando con la IA

Las Big Tech siempre han copiado (o comprado) a sus rivales. Es justo lo que está pasando con la IA

Los buenos artistas copian, los grandes roban, dijeron Steve Jobs o Pablo Picasso. Lo que no dijeron es que probablemente los mejores artistas no hacen ni una cosa ni la otra: directamente compran "obras" que acaban haciendo ver como suyas. Lo estamos viendo continuamente en el ámbito tecnológico, y el último ejemplo es lo que está pasando en el mundo de la IA.

Voy a comprarme una empresa. Google lanzó su propio YouTube antes que YouTube. Tres semanas antes, de hecho. El 25 de enero de 2005 anunciaba el lanzamiento de Google Video, mientras que YouTube se lanzaría el 14 de febrero. Ya sabemos cómo acabó la historia: YouTube arrasó mientras Google Video apenas lograba cuajar. ¿Qué hizo Google? Comprar YouTube para solucionar el problema.

Problema solucionado a golpe de talonario. Facebook hizo algo parecido con Instagram. La empresa creada por Mark Zuckerberg le vio las orejas al lobo, así que prefirió comprar a su potencial competidora, que efectivamente se convirtió en un éxito absoluto y es ahora parte integral de su ecosistema.

Los buenos artistas copian. Lo hemos visto otras muchas veces: las Big Tech copian ideas como si no hubiera mañana. Facebook e Instagram lo hicieron con las Stories de Snapchat, o los Reels copiados de TikTok, y hay otros muchos ejemplos. Hay veces en los que copiar funciona, pero hay otras en las que esos intentos acaban en un verdadero desastre.

El dilema del innovador. La conclusión evidente de todos esos movimientos es una ya conocida: las Big Tech no quieren que ninguna otra empresa acabe robándoles la cartera. Si alguien les empieza a hacer sombra, van a por él, no vaya a ser que acaben como BlackBerry o Nokia, que parecían inmortales y ahora son tan solo una mínima expresión de lo que fueron. Todas las grandes tecnológicas se saben bien lo del dilema del innovador, y ninguna quiere formar parte de ese grupo de empresas que dejaron que otra se le subiera a la chepa.

Concentración a la vista. Esa variedad de opciones en ese campo específico de la IA se extiende a otros muchos ámbitos: hay decenas de opciones para crear imágenes con IA, y lo mismo si lo que buscamos es crear música o incluso vídeo. Y lo mismo para herramientas que transcriben audio, que hacen resúmenes de contenidos o que ayudan en tareas específicas de otros tipos. El problema de todas ellas es que si una de esas ideas se populariza, las Big Tech van a 1) copiarla o 2) si eso no funciona, comprarla. Salvo casos excepcionales, lo normal es que el mercado siga dominado por un pequeño grupo de grandes empresas, dejando en un segundo plano muy lejano a las startups que logren sobrevivir.

Imagen | TechCrunch | Anthony Quintano

En Xataka | Dejaron su trabajo en una gran multinacional para saltar a una startup: entre la seguridad, el postureo y la realización personal

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Este es el empujón que necesitaban los ordenadores cuánticos: ya está listo el primer cúbit fotónico inmune a los errores

Este es el empujón que necesitaban los ordenadores cuánticos: ya está listo el primer cúbit fotónico inmune a los errores

Sin embargo, buena parte de los mayores avances de los que estamos siendo testigos procede de la empresa privada. Google, Intel, Honeywell o IBM son algunas de las compañías que están pujando para hacer posibles las innovaciones que exigen los desafíos que este paradigma de computación ha colocado delante de nosotros.

Los expertos están de acuerdo en que aún queda mucho por hacer, pero los dos mayores retos que es necesario superar para hacer posible la puesta a punto de los ordenadores cuánticos plenamente funcionales son la implementación de un sistema de corrección de errores que garantice que los resultados que leemos son los correctos, y también el escalado del número de cúbits. De hecho, ambos desafíos van de la mano.

Xanadu nos invita a otear el futuro con más optimismo que nunca

La trayectoria de Xanadu arrancó en 2016, pero lo que colocó a esta joven empresa canadiense en el centro del debate a principios de junio de 2022 fue el artículo publicado en Nature en el que Jonathan Lavoie, su máximo responsable científico, y su equipo explican cómo lograron alcanzar la supremacía cuántica. Curiosamente en su proyecto emplearon un procesador cuántico fotónico programable al que bautizaron como Borealis y que es capaz de operar a temperatura ambiental.

El equipo de Lavoie consiguió resolver en tan solo 36 microsegundos un problema en el que un superordenador clásico pertrechado con el mejor algoritmo disponible habría invertido 9.000 años. No obstante, esto no es todo. Además, estos investigadores aseguraron que su tecnología les había permitido minimizar las imperfecciones de su hardware y alcanzar una ventaja computacional en tiempo de ejecución 50 millones de veces superior a la que han arrojado otros ordenadores que también recurren a procesadores cuánticos fotónicos.

El procesador cuántico fotónico de Xanadu puede fabricarse utilizando la misma tecnología fotolitográfica empleada en la producción de los chips que residen en el interior de nuestros ordenadores y smartphones

Sea como sea lo más impactante es que en ese momento, hace ya exactamente tres años, Lavoie y su equipo aseguraron que pretendían tener listo antes de que acabe esta década un ordenador cuántico de un millón de cúbits dotado de la capacidad de enmendar sus propios errores. Una de las mayores bazas a favor del equipo científico de Xanadu consiste en que su procesador cuántico fotónico puede fabricarse utilizando la misma tecnología fotolitográfica empleada en la producción de los chips que residen en el interior de nuestros ordenadores y smartphones, lo que abre de par en par la puerta a su fabricación en masa.

No obstante, lo más interesante es la estrategia que el equipo liderado por Lavoie ha ideado para hacer posible el escalado de su hardware cuántico hasta que sea capaz de aglutinar un millón de cúbits. Lo que persigue es, a grandes rasgos, interconectar sus procesadores cuánticos empleando una red de fibra óptica con el propósito de que puedan intercambiar información cuántica y enfrentarse a un mismo problema de una forma coordinada. La ventaja más evidente que pone encima de la mesa este enfoque consiste en que, si todo sale como los investigadores de Xanadu han previsto, nada les impedirá continuar escalando su hardware cuántico más allá del millón de cúbits.

En cualquier caso, estos científicos no han perdido el tiempo durante los últimos tres años. Hace apenas unas horas han publicado un artículo en Nature en el que describen con todo lujo de detalles las características de sus nuevos cúbits fotónicos de silicio resistentes a los errores e integrados en un chip. Es la primera vez que un equipo consigue demostrar el correcto funcionamiento de un circuito integrado cuántico como este.

Muy a grandes rasgos su estrategia consiste en superponer muchos fotones para codificar información de una forma resistente a los errores. Esto no implica que los ordenadores cuánticos dotados de la capacidad de corregir sus propios errores ya estén listos. Para que sean viables utilizando la tecnología fotónica es necesario optimizar los procesos de fabricación y empaquetado con el propósito de mitigar las pérdidas ópticas en toda la plataforma. Sea como sea de una cosa no cabe duda: este logro de Xanadu es muy importante. Les seguiremos la pista de cerca.

Imagen | Xanadu

Más información | Nature

En Xataka | El cifrado de Bitcoin y otras criptomonedas caerá. Y los responsables serán los ordenadores cuánticos

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