9 de agosto de 2026

Cuando creímos que Vulcano podía existir fuera de 'Star Trek': la NASA tenía una historia mucho mejor que contar

Cuando creímos que Vulcano podía existir fuera de 'Star Trek': la NASA tenía una historia mucho mejor que contar

"Vulcano no tiene luna, señorita Uhura." La frase de Spock era breve, directa y muy fiel a su estilo: exactamente como esperaríamos que pensara y hablara un vulcano. 'Star Trek' nos enseñó muy bien esa forma de estar en el universo: seres capaces de convivir con los humanos, de parecerse a nosotros en lo esencial y, al mismo tiempo, de resultar profundamente distintos por su relación con la lógica, las emociones y el deber. Esa sociedad tenía un planeta propio. Y lo fascinante es que, durante unos años, la astronomía creyó haber encontrado algo parecido ahí fuera.

Esa posibilidad recibió un golpe importante en mayo de 2024, cuando la NASA explicó que el planeta que se pensaba que orbitaba 40 Eridani A, la estrella vinculada al hogar ficticio de Spock, probablemente no era un mundo real, sino una ilusión astronómica provocada por la propia actividad de la estrella. No es que la agencia “destruyera” Vulcano, claro, pero sí dejó tocada la versión más interesante de la historia: la idea de que el planeta más famoso de los vulcanos podía tener un reflejo físico en nuestro vecindario cósmico.

El espejismo del planeta de Spock

Antes de que ningún instrumento creyera ver un planeta, la ficción ya había elegido una estrella. En 1991, Gene Roddenberry y tres astrónomos del Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics defendieron en una carta publicada en 'Sky & Telescope' que 40 Eridani A era la candidata más razonable para ser el sol de Vulcano. Era una estrella real, cercana en términos astronómicos, situada a unos 16 años luz, y eso cambiaba la textura del mito. El planeta de Spock seguía siendo ficción, pero ya no flotaba en cualquier parte: tenía un lugar al que mirar.

Star Trek Spock

El salto de la ficción a los datos llegó en 2018, cuando un equipo del Dharma Planet Survey reportó la posible detección de HD 26965 b. Lo que sus observaciones sugerían era una supertierra en una órbita de unos 42 días alrededor de la estrella que durante décadas había funcionado como referencia astronómica de Vulcano. La palabra importante era “posible”: los propios datos no convertían aquel objeto en un mundo confirmado, pero sí abrían una puerta lo bastante sugerente como para que la comparación con el planeta de Spock se extendiera enseguida. Por primera vez, el guiño cultural parecía tener una señal física a la que agarrarse.

Vulcan 1280 Topaz Gigapixel Escala 2x

Incluso los investigadores que comunicaron la posible existencia de HD 26965 b contemplaban que aquella señal pudiera tener una explicación menos novelesca: movimientos y actividad de la estrella disfrazados de planeta. Con el tiempo, otros análisis fueron empujando en esa dirección y la historia empezó a cambiar de sitio. Ya no se trataba solo de preguntar si habíamos encontrado un mundo alrededor de la estrella de Vulcano, sino de entender si los instrumentos estaban midiendo un planeta o el pulso inquieto de su propio sol.

Para entender el desenlace hay que mirar cómo se buscó ese supuesto planeta. No se vio directamente: se infirió por velocidad radial, una técnica que detecta cambios minúsculos en el espectro de una estrella cuando algo parece hacerla oscilar. El problema es que una estrella también se mueve, late y cambia por sí misma. Según el análisis con NEID, la señal atribuida a HD 26965 b no se comportaba igual en todas las longitudes de onda, algo esperable si procedía de la actividad estelar y no del tirón gravitatorio limpio de un planeta. Vulcano, en los datos, empezaba a parecer una confusión de la propia luz.

Lo que hemos visto, al final, es casi una broma perfecta del universo: el Vulcano de Spock no desapareció por un villano romulano ni por un agujero negro, sino por algo mucho más discreto y mucho más científico: mejores datos. La posibilidad era fenomenal, porque nos dejaba imaginar que una de las grandes ficciones espaciales del siglo XX había señalado, aunque fuera por casualidad, hacia un rincón real del cielo. Pero la astronomía funciona con señales que resisten revisión. Y esta, por ahora, no parece la huella de un planeta, sino el ruido de una estrella haciéndose pasar por mundo.

Imágenes | JPL-Caltech | CBS

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Algo extraño y preocupante está pasando dentro de los ríos de todo el mundo: se están quedando sin arena

Algo extraño y preocupante está pasando dentro de los ríos de todo el mundo: se están quedando sin arena

En la Tierra hay materiales que parecen infinitos, pero que en realidad no lo son. Precisamente por esa percepción de recursos inagotables, los estamos usando sin miramientos, hasta el punto de que podemos quedarnos sin ellos. Es, por ejemplo, el caso de la arena de los ríos. Parece que todos esos granitos diminutos no pueden agotarse, pero en algunos ríos, como el Mekong, sus niveles están decayendo a cifras alarmantes. Tanto, que ya hay expertos alertando que si no hacemos nada para solucionarlo la arena podría agotarse por completo para 2035. 

Esto no quiere decir que vaya a desaparecer por completo, pero sí que descenderá por debajo de los niveles necesarios para hacer frente a la presión urbanística. Aun así, eso no es lo peor. Lo más grave es lo que supone para los ríos, los ecosistemas que contienen y los propios seres humanos. 

Se gasta más rápido de lo que se repone. Un equipo de científicos de la Universidad Tecnológica de Nanyang, en Singapur, ha hecho una revisión de 411 estudios publicados desde el año 1974. En ella, han analizado la demanda global tanto de grava como de arena de río. Esta se utiliza principalmente para preparar materiales de construcción como el hormigón, por lo que la demanda es enorme. Tanto, que en muchos ríos del mundo la demanda está superando con creces su capacidad de reposición natural.

El 70% del hormigón. La arena y la grava suponen el 70% del volumen del hormigón. Además, se usan en la fabricación de asfalto y otros materiales para carreteras. Podría usarse la arena del desierto o del mar, pero la primera es muy inestable y la segunda tiene demasiadas trazas de sal. La arena de río es la ideal para estos fines, ya que contiene granos angulares que se entrelazan muy bien entre sí, aportando una gran estabilidad. Por este motivo, hace décadas que se extrae de forma masiva.

El caso de la arena del río Mekong. En este estudio se señala el delta del río Mekong, por el extremo sur de Vietnam, como uno de los casos más graves de extracción masiva de arena. Actualmente, se extrae a una velocidad 11,8 veces mayor que la velocidad de regeneración natural. Los efectos son ya bien claros. Entre 2015 y 2022, el río ha perdido casi medio metro de profundidad y entre 2018 y 2020 han colapsado 1.800 viviendas por la erosión de las riberas del río. Además, hay 580 puntos críticos de erosión y el agua salada está introduciéndose en el río, provocando riesgos para la agricultura, los ecosistemas acuáticos y la seguridad del agua potable en áreas vulnerables.

Otros ríos. Estos efectos se han documentado en ríos de todo el mundo, no solo en el Mekong. En el estudio se citan desde el río Paraná, en Brasil, hasta el Sena de Francia. El problema siempre es el mismo, se extrae arena más rápido de lo que se repone. 

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Soluciones. Con este estudio, sus autores quieren poner sobre la mesa este problema para darlo a conocer y que aumente la regulación al respecto. Actualmente, apenas hay restricciones legales, al respecto, por lo que sería importante establecerlas. Estas girarían en torno a la introducción de límites de extracción basados en la capacidad de regeneración real del río. Además, se propone mejorar la fiscalización contra la minería ilegal, crear zonas protegidas y reducir la demanda mediante el reciclaje de materiales de construcción. 

De hecho, no solo sería útil reciclar materiales de construcción. También se están buscando formas de construir materiales de construcción nuevos con ingredientes que sí provengan de materias primas recicladas. Por ejemplo, se ha probado incluso a sustituir parte de la arena del hormigón por pañales usados debidamente desinfectados y triturados. Los resultados en las primeras pruebas han sido buenos. Puede que el futuro esté ahí. Lo que está claro es que no podemos seguir extrayendo arena sin parar; porque, por mucho que nos parezca infinita, no lo es ni mucho menos. Si nos quedamos sin ella, las consecuencias serán, como mínimo, las que ya están sucediendo en torno al río Mekong. Y eso que el problema acaba de empezar. 

Imagen: Magnific

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Reward hacking: el término que explica por qué las IA mienten y hacen trampas para cumplir un objetivo

Reward hacking: el término que explica por qué las IA mienten y hacen trampas para cumplir un objetivo

Hace un par de semanas, OpenAI estaba probando las capacidades de ciberseguridad de dos de sus modelos de IA. Es un proceso rutinario, lo que no es tan habitual es que los modelos consiguieran escapar del entorno de pruebas y hackear la base de datos de Hugging Face. Días después, Anthropic también reveló que tres de sus modelos habían hecho algo similar. Estos hechos está siendo el argumento perfecto para quienes creen que la IA va a acabar con la humanidad, pero la realidad es mucho menos apocalíptica y más pragmática. 

Hackeo de recompensas. Así es como se conoce este fenómeno, tal y como apuntan desde el MIT. No es algo que haya surgido tras el incidente de OpenAI, sino que es un comportamiento habitual en sistemas de IA. Para entenderlo, imagina que te piden que saques un 10 en un examen y, en vez de estudiar más, te las arreglas para robar las respuestas del examen. Cumples el objetivo, pero no de la forma "legal" o esperada. Esto es justamente lo que hicieron los modelos de OpenAI: no había un plan malvado para hackear Hugging Face y hacerse con su control, simplemente estaban buscando las respuestas a la pregunta que les habían planteado. 

El incidente de 2016. Hace una década, cuando Dario Amodei y Jack Clark aún trabajaban en OpenAI, entrenaron una IA para jugar a un juego de carreras de barcos llamado Coast Runners en el que el ganador no era quien primero llegara a la meta, sino quien más puntos ganara por el camino. La IA descubrió que había una zona del circuito en la que podía dar vueltas sin parar, golpeando los objetos bonificados una y otra vez, lo que le permitió ganar más puntos que dirigiéndose a la meta. Nadie le enseñó ese truco, simplemente encontró el camino más corto hacia la recompensa, aunque no tuviera nada que ver con ganar la carrera en el sentido en el que un humano lo entendería. Esto esel reward hacking

El sistema de recompensas. El reward hacking se ha estudiado de forma casi exclusiva dentro del contexto del aprendizaje por refuerzo. Para entender por qué un modelo hace trampas, hay que entender primero cómo se le enseña a "portarse bien". En la publicación del MIT hacen una comparación con el adiestramiento de un perro: cada vez que hace algo bien, recibe un premio, y aprende a repetir ese comportamiento. El problema es que no siempre es fácil decidir cuándo premiar a un agente y cuándo no. En el caso de Coast Runners, los investigadores decidieron rediseñar las recompensas, de forma que ganaba más puntos por completar el recorrido que por ganar más puntos. 

Cada vez lo disimulan mejor. A medida que los modelos se han hecho más potentes, las trampas que pueden hacer son mucho más convincentes y pueden estar pasando desapercibidas. Durante el entrenamiento, si un modelo hace algo torpe y evidente, los investigadores lo pillan y lo corrigen. El problema es que eso no elimina las ganas de hacer trampas, solo las vuelve más discretas y sobreviven las estrategias que consiguen colar un resultado falso sin levantar sospechas. Como resume Jeffrey Ladish, director de Palisade Research: "Los recompensamos en función de lo que nos parece bien, y eso significa que, sin darnos cuenta, incentivamos a los modelos a mentirnos y hacer trampa".

Trampas espontáneas. Los sistemas de IA clásicos solo repetían estrategias aprendidas durante el entrenamiento, pero los modelos de razonamiento actuales improvisan sobre la marcha, así que pueden encontrar un atajo tramposo la primera vez que se enfrentan a un problema, sin que nadie les haya premiado nunca por hacerlo. Eso es lo que hicieron los modelos de OpenAI: se conectaron a internet y hackearon la web Hugging Face para robar la respuesta correcta a un ejercicio, en lugar de resolverlo. No buscaban sabotear nada ni hacer daño, solo acertar.

Riesgo real. Estos incidentes han sucedido durante pruebas internas de las empresas y no han tenido un gran alcance, pero este tipo de trampas cuando los modelos interactúen en el mundo real pueden tener consecuencias graves. La idea de una IA rebelde que decide que quiere acabar con la humanidad está muy anclada en infinidad de historias de ciencia ficción, pero un modelo tramposo no necesita ninguna intención maligna para hacer daño. 

Pensemos en un asistente de atención al cliente optimizado para cerrar tickets rápido que aprende a marcarlos como resueltos sin haberlos solucionado. O un agente que gestiona informes financieros y es evaluado por la ausencia de errores señalados que aprende a ocultarlos en lugar de corregirlos. No es una cuestión de maldad, sino un sistema que ha aprendido que la recompensa le llega igual aunque use estrategias más "creativas".

Imagen | Xataka con Magnific

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2026 marca el inicio de la meteórica carrera de los robots humanoides: este gráfico lo ilustra a la perfección

2026 marca el inicio de la meteórica carrera de los robots humanoides: este gráfico lo ilustra a la perfección

Si estos últimos años la robótica humanoide se ha ido haciendo un hueco entre las apuestas tecnológicas, 2026 es el año en el que se espera la consolidación. En 2025 ya vimos que el sector empezó a mostrar signos de que era algo más que robots haciendo bailes graciosos y demostraciones en un polígono industrial. China se metió de lleno en la batalla, y ahora la industria ha entrado en lo que los analistas describen como un punto de inflexión.

La clave es que, en lo que llevamos de 2026 prácticamente se ha invertido más que en los diez años anteriores... combinados. Y no parece que sea algo que vaya a parar.

Cuestión de números. La lectura viene del último gráfico publicado por Statista. Siempre hay que coger los datos con pinzas porque puede haber algo de hermetismo, pero afirman que se trata de cifras de Tracxn, una plataforma de datos corporativos y de mercado. Según esos datos, vemos que, desde 2017, se habrían invertido 9.400 millones de dólares en estas empresas de robótica humanoide.

financiación robots humanoides

Lo curioso es que prácticamente la mitad se ha invertido en los seis primeros meses de lo que llevamos de 2026: 4.390 millones de dólares. Es una cantidad astronómica que puede dejar en nada el récord anterior de 2025, cuando vimos por primera vez el impulso serio de toda la industria en este tipo de dispositivos.

De dónde viene la pasta. El capital invertido se reparte entre varios países, pero si en otras industrias puede ser más parejo, en el caso de la robótica humanoide nos encontramos que cerca del 97% de la financiación mundial procede de China, Estados Unidos y Alemania. Además, se estima que el 78% de todo ese capital invertido se concentra en seis empresas.

La proyección es bestial, con un mercado que se estima actualmente en los 5.410 millones de dólares y que crecerá hasta los 50.270 millones de dólares de cara a 2035. No es de extrañar que haya otros países intentando meterse en la conversación, como Corea del Sur con su plan de mil millones de dólares.

Pilar estratégico. China es la líder indiscutible de este sector. El país quiere ser la primera potencia mundial a corto plazo, un objetivo que se marcaron con el último Plan Quinquenal y que apuesta en la IA, el desarrollo de semiconductores y la robótica (tanto humanoide como específica) como las tres patas sobre las que sustentar la estrategia. 

Concentran multitud de startups, con gigantes como Unitree a la cabeza, y tienen tres enfoques. Por un lado, los robots humanoides industriales que ya se pueden ver en fábricas como las de Xiaomi. Por otro, la solución de problemas específicos, como pueden ser los retos a la hora de crear componentes de motricidad fina. Por último, los robots de consumo que se venden a bajo precio tanto para usuarios como para comercios.

A toda mecha. Analistas como los de Morgan Stanley señalan que todo está yendo más rápido de lo esperado. Como China los ha metido en la lista de prioridades, dan apoyo político para acelerarlo todo, pero además hay otra ventaja: la cadena de suministro. Esa es una parte fundamental para el éxito y algo que se puede comprobar en otras industrias, como la de los semiconductores con TSMC teniendo todo lo que necesita a un viaje en coche de apenas una hora.

En China pasa lo mismo con los robots. Una empresa de robótica sólo tiene que cruzar la calle para encontrar componentes, procesadores y baterías. Además, también está la relación con las startups de IA del país que permiten ese avance en tiempo récord. Los analistas de esta firma apuntan que, si antes pensaban que las empresas chinas mandarían 14.000 unidades este año, ahora sus cálculos se sitúan alrededor de los 50.000 envíos.

De vuelta a la guerra arancelaria. Y claro, hay alguien a quien esta situación no le hace ninguna gracia. En una nueva medida calificada como proteccionista, la FCC estadounidense decidió prohibir la importación tanto de robots humanoides como cuadrúpedos chinos de nueva generación. 

La Administración Trump quiere evitar el ciberespionaje después de que algunas agencias apuntaran que la robótica conectada representa una amenaza para la seguridad, traduciéndose en posibles actividades de espionaje o apagones. Aunque bueno, el dinero también está presente, sobre todo teniendo en cuenta que un congresista republicano celebró la decisión argumentando que es algo que "protege nuestro país y refuerza la industria robótica de la nación".

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La noticia 2026 marca el inicio de la meteórica carrera de los robots humanoides: este gráfico lo ilustra a la perfección fue publicada originalmente en Xataka por Alejandro Alcolea .



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El fundador de Anthropic no quiere títulos para sus hijos. Prefiere que aprendan algo más valioso: creatividad y curiosidad

El fundador de Anthropic no quiere títulos para sus hijos. Prefiere que aprendan algo más valioso: creatividad y curiosidad

La inteligencia artificial está modelando el presente a un ritmo tan frenético que apenas podemos darnos cuenta de que aquello que hasta hace solo unos años era imprescindible, en un futuro muy cercano será totalmente accesorio. Según confirmaba en una entrevista Ben Mann, cofundador de Anthropic, la formación académica y el aprendizaje de habilidades es uno de esos pilares que está cambiando.

Conocimientos y habilidades. Benjamin Mann es uno de los "siete de Anthropic" un grupo de ingenieros que abandonaron OpenAI para crear su propio modelo de IA. Ahora son uno de los principales competidores de su "alma mater" empresarial. En una intervención en el podcast de Lenny Rachitsky, el cofundador dejó claro que prefería que sus hijos fueran felices y mantuvieran su curiosidad, a que pasaran buena parte de su juventud adquiriendo conocimientos.

"Hace 10 o 20 años, tal vez sí estaría intentando prepararla para que fuera la mejor en la escuela y apuntarla a todas las actividades extracurriculares y todo eso. Pero en este momento, no creo que nada de eso importe. Solo quiero que sea feliz, considerada, curiosa y amable", aseguraba Mann al hablar sobre la formación académica de sus hijos.

Los títulos están sobrevalorados. Pese a haber abandonado OpenAI, Mann se llevó consigo una idea común en muchos directivos e ingenieros de OpenAI: en un futuro próximo marcado por la IA, los títulos universitarios no son garantía de nada.

Las declaraciones de Mann van en la misma línea que apuntaba Mark Chen, jefe de investigación de OpenAI. El directivo aseguraba que "cada vez es menos necesario tener un doctorado en IA", incluso cuando se trataba de acceder a empleos en primera línea de desarrollo de la IA.

De nuevo, las preguntas son la clave. Mann señaló que prefería que sus hijos mantuvieran un perfil abierto a la experimentación, empático y con altas dosis de curiosidad a que estudiaran en un colegio de élite con programas solo basados en conocimientos. Justo las mismas habilidades que Chen destacaba en los perfiles que buscaba para incorporar a su equipo.

Sam Altman, CEO de OpenAI, lo resumía de una forma mucho más específica: "Determinar qué preguntas hacer será más importante que conocer la respuesta". Según Altman, en un contexto en el que la IA ya puede asumir la parte ejecutiva de tareas como programar o diseñar la formación académica pasará a un segundo plano, la parte más decisiva será cómo exprimir al máximo esa tecnología con personas que sepan hacer las preguntas adecuadas.

La IA como brazo ejecutor. Los actores principales del desarrollo de la IA parecen haber llegado al consenso de que la IA, al menos a corto plazo, tendrá el papel de brazo ejecutor de las decisiones humanas. Tal y como aseguraba Jensen Huang durante una entrevista, ese cambio de roles hará que conocimientos como la programación sean cada vez menos relevantes para el mundo laboral.

Como mencionaba Mann, este planteamiento es totalmente opuesto al establecido hasta ahora, en el que la formación académica ya la adquisición de conocimientos era un pilar fundamental para desarrollar una carrera laboral de éxito. El fundador de Anthropic ni siquiera contempla esa posibilidad para la educación de sus hijos, consciente de que desarrollaran su carrera en un mercado laboral condicionado por la IA. En ese escenario, lo verdaderamente diferencial será aportar algo que la IA todavía no puede ofrecer: creatividad y curiosidad.


Una versión de este artículo se publicó en julio de 2025.

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Imagen | Unsplash (Siora Photography), Lenny Rachitsky

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La noticia El fundador de Anthropic no quiere títulos para sus hijos. Prefiere que aprendan algo más valioso: creatividad y curiosidad fue publicada originalmente en Xataka por Rubén Andrés .



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