30 de septiembre de 2026

Los robots humanoides empiezan a entrar en los planes militares de EEUU. Alex es uno de los primeros candidatos

Los robots humanoides empiezan a entrar en los planes militares de EEUU. Alex es uno de los primeros candidatos

Llevamos décadas viendo robots humanoides intentar hacer cosas que, para nosotros, son completamente cotidianas. ASIMO, de Honda, convirtió hace años en espectáculo algo tan sencillo como caminar, correr o subir unas escaleras. Desde entonces, la tecnología ha avanzado hasta dejarnos máquinas capaces de moverse con mucha más soltura, cargar peso o desenvolverse en entornos cada vez menos controlados. Y, a medida que hemos visto crecer sus capacidades, también ha ido ganando peso una pregunta menos amable: qué ocurriría cuando estos robots dejaran el laboratorio y empezaran a interesar también a los ejércitos.

Ese escenario ya ha empezado a tomar forma en Estados Unidos. El Ejército de Estados Unidos acaba de cerrar xTechHumanoid, una competición creada para evaluar cómo las tecnologías humanoides que desarrolla la industria podrían encajar en futuras operaciones militares. La convocatoria recibió 103 propuestas. Diez compañías pasaron a la final, nueve demostraron sus tecnologías ante responsables militares, expertos técnicos y evaluadores en Quantico y el Ejército terminó seleccionando a cinco ganadores. Entre ellos está Alex, el humanoide desarrollado por el Florida Institute for Human and Machine Cognition (IHMC). Su elección, eso sí, no significa que vaya a entrar en servicio: por ahora forma parte de una fase de evaluación y experimentación.

Alex, el humanoide elegido por el Ejército

Alex tiene unas dimensiones muy cercanas a las de una persona adulta: según IHMC, mide 1,79 metros, pesa 85 kg y puede desplazarse a más de 1,5 m/s. El instituto declara además más de dos horas de funcionamiento con batería, capacidad para transportar de forma continuada más de 15 kg y un diseño con 29 articulaciones, computación y percepción integradas en el propio robot. El Ejército estadounidense destaca otras dos características especialmente relevantes para el uso que está estudiando: incorpora protección balística y una autonomía híbrida que combina inteligencia artificial con control humano.

La máquina ya ha empezado a salir de los entornos controlados en los que suelen desenvolverse muchos prototipos. Durante una demostración realizada en mayo de 2026 para la Office of Naval Research, se desplazó sin estar conectada por cable sobre grava, superficies resbaladizas y pavimento irregular. El objetivo que plantea IHMC es bastante más ambicioso: que Alex pueda acercarse a un edificio, abrir una puerta y recorrer el interior para evaluar la situación antes de exponer a un soldado o a personal de emergencias. Esa segunda parte sigue siendo un objetivo de desarrollo y no una prestación que podamos dar todavía por conseguida.

Alex Robot Eeuu 1 Alex durante las pruebas de xTechHumanoid. | Imagen: Connor Taggart / U.S. Army (DVIDS)

La conexión del proyecto con Defensa viene de bastante antes de su selección por el Ejército. Alex nació respaldado por un contrato plurianual y multimillonario de la Office of Naval Research, y aprovecha años de investigación de IHMC con otros humanoides. Entre ellos está Nadia, una plataforma anterior con la que el instituto trabajó en control, percepción, teleoperación mediante realidad virtual y recuperación del equilibrio. El concurso no marca el comienzo de la relación entre esta tecnología y las Fuerzas Armadas estadounidenses, sino una nueva etapa dentro de un desarrollo que ya tenía financiación militar.

Alex Robot Eeuu 2 El mando utilizado durante las pruebas de Alex. | Imagen: Connor Taggart / U.S. Army (DVIDS

Lo interesante es que el Ejército ya está definiendo para qué querría utilizar esta clase de máquinas. La documentación de xTechHumanoid contempla que estos sistemas puedan asumir tareas que hoy pueden exponer directamente a los soldados, desde reconocimiento, vigilancia y eliminación de obstáculos hasta trabajos relacionados con amenazas CBRNE, mantenimiento, incendios o seguridad de instalaciones. El programa también contempla posibles funciones ofensivas y defensivas en escenarios urbanos. Esa lista dibuja la ambición militar estadounidense. 

Alex todavía está lejos de representar por sí solo todo lo que se espera de este tipo de herramientas para las fuerzas armadas. Aun así, el movimiento resulta significativo: aquellas máquinas que durante décadas vimos aprender a caminar, mantener el equilibrio y desenvolverse entre nosotros han llegado a una nueva frontera. Estados Unidos ya está tratando de averiguar qué podrían aportar también a sus futuras operaciones militares.

Imágenes | 1, 2, 3 | Connor Taggart / U.S. Army (DVIDS), dominio público 

En Xataka | EEUU lleva años intentando modernizar su control aéreo. Ahora probará una solución distinta: poner a trabajar a una IA

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La noticia Los robots humanoides empiezan a entrar en los planes militares de EEUU. Alex es uno de los primeros candidatos fue publicada originalmente en Xataka por Javier Marquez .



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Los astronautas pasan mucho tiempo estreñidos, ahora sabemos que todo está relacionado con un problema más grave

Los astronautas pasan mucho tiempo estreñidos, ahora sabemos que todo está relacionado con un problema más grave

Los viajes espaciales pueden tener muchos efectos sobre la salud de los astronautas. Hoy en día sabemos que afectan a los huesos, los ojos, el corazón y hasta los riñones, entre otros órganos y sistemas. También sabemos que los astronautas suelen tener bastantes problemas para ir al baño. No es raro, ya que la microgravedad ralentiza el descenso de los alimentos por el intestino. El problema es que el estreñimiento no es el único efecto de esa ralentización digestiva. Ahora, un nuevo estudio apunta a que hay otras consecuencias mucho más perjudiciales. La parte positiva es que conocerlas es el primer paso para evitarlas. 

Muchas misiones y muchos años. Los autores de este nuevo estudio, procedentes de la NASA y la Universidad de Copenhague, han analizado muestras de sangre de 52 astronautas que trabajaron en distintas misiones entre 2006 y 2018. Estos habían participado en tres proyectos distintos en los que se incluía la recogida de muestras de sangre antes, durante y después de las misiones.

A menudo, este tipo de estudios se basan en la búsqueda de marcadores concretos en la sangre. Sin embargo, en este caso lo que se hizo fue un enfoque no dirigido, que les permitió analizar una gama mucho más amplia de metabolitos. 

Fermentación de proteínas. A las bacterias intestinales les encanta el azúcar. Cuando consumimos carbohidratos en forma de fibra, los descomponen en azúcares más simples y luego los fermentan para obtener energía. Es un proceso natural que ocurre continuamente en nuestro sistema digestivo y que, siempre que se encuentre en equilibrio, es beneficioso para nosotros. El problema es que, cuando se quedan sin fibra, empiezan a fermentar las proteínas. Eso ya no es igual de positivo, ya que algunos de los metabolitos resultantes de dicha fermentación pueden afectar negativamente a la salud. 

Muchos de esos metabolitos se encontraron al analizar la sangre de los astronautas del estudio. Según los autores de este estudio, esto podría deberse a que, al tardar más en vaciarse el intestino, la fibra pasa más tiempo en contacto con las bacterias, por lo que es más fácil que se agote. Es una causa del efecto de la microgravedad sobre el sistema digestivo, igual que el estreñimiento.

Nada más llegar. Curiosamente, todo esto se observa muy poco tiempo después de que los astronautas lleguen al espacio. Los metabolitos aumentan rápidamente en la sangre y luego se mantienen más o menos estables, para normalizarse por fin a los pocos días de volver a la Tierra. 

Las consecuencias. Según investigaciones previas a esta, los metabolitos producidos durante la fermentación de proteínas pueden tener efectos en el cerebro, incluyendo ansiedad y reducción de la capacidad de concentración. Además, también pueden afectar a los riñones. Los viajes espaciales son especialmente duros para la salud mental y ya se ha visto que pueden tener consecuencias a nivel renal, por lo que estos síntomas podrían agudizarse especialmente.

Hay que buscar soluciones. Los autores del estudio confían en que todo esto se pueda prevenir, al menos en parte. Aunque habrá que seguir investigando para dar con las mejores opciones, estos científicos creen que se podría recurrir a métodos como aumentar la proporción de fibra en la dieta de los astronautas o incluir suplementos prebióticos o cualquier otro tratamiento que favorezca el movimiento intestinal.

En el cielo y en la Tierra. Los autores de este estudio creen que podría tener aplicaciones también en la Tierra, ya que la microgravedad no es la única condición para que se produzca esta fermentación de proteínas. Por ejemplo, las personas que pasan mucho tiempo en cama por una enfermedad también pueden sufrir esa ralentización digestiva que provoca el consumo total de la fibra por parte de la microbiota. Lo que le sirva a los astronautas, podrá servirles también a ellos. Y es que, en realidad, buena parte de la investigación que se realiza en el espacio tiene aplicaciones también en nuestro planeta. 

Imágenes | NASA

En Xataka | Un vuelo de SpaceX hizo que sus astronautas volvieran genéticamente más jóvenes. Lo intrigante es que duró solo tres días

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Isaac Asimov y los problemas de la Inteligencia Artificial hoy en día qué el intuyó hace 75 años.

Este año creo que me he leído una veintena de novelas de Isaac Asimov, con un número aún mucho mayor de relatos cortos que han llenado mis tardes de paseo, mis viajes, y mis minutos antes de entrar  al mundo de Morfeo. Cada vez que leía estos textos pensaba en la intuición que tenía el genial escritor de Ciencia Ficción a la hora de ver los problemas que la Inteligencia Artificial, ya fuera en forma de Súper-Computadora Multivac o en forma de Cerebro Positrónico de Robots. Parece que pudo intuir con más de 75 años lo que íbamos a ver después, os dejo algunos ejemplos.

Figura 1: Isaac Asimov y los problemas de la Inteligencia Artificial
hoy en día que él intuyó hace 75 años.

El Cerebro Positrónico ideado por Isaac Asimov en 1941 no funciona mediante programas rígidos de "si/entonces" (if/else), sino como una red de circuitos de Platino e Iridio donde las descargas de positrones crean ondas de flujo de potencial que responden a pesos relacionales. Si lo piensas, Isaac Asimov ya veía que la Inteligencia Artificial que daría soporte a los robots iba a ser Estadística en base a Potenciales que corresponden a los Pesos de los modelos de hoy en día, y no Algebraica.

Además, aunque el marco teórico en el que trabaja Isaac Asimov era mecanicista y determinista, intuyó con una precisión asombrosa los fallos estructurales que surgen al someter un sistema de toma de decisiones complejo a directivas contrapuestas, contexto impreciso y entornos dinámicos. Es decir, a Prompts no completos, a Contextos inexactos y a resoluciones basadas en el tiempo.
En la siguiente lista, tienes algunos ejemplos que comparan los problemas que presentan los Robots con Cerebros Positrónicos, comparados con los que problemas que tenemos hoy en día con los Agentes de IA basados en LLMs y las arquitecturas que usamos con ellos.

1.- Conflicto de Ponderaciones y Bucles de Decisión

En el Cerebro Positrónico, las Tres Leyes de la Robótica no son código de software, sino vectores de potencial matemático integrados en la estructura misma del procesador. Cuando una orden de la Segunda Ley se contrapone a una amenaza de la Tercera Ley con intensidades idénticas, las ondas positrónicas entran en resonancia, haciendo que el robot oscile en un bucle infinito o que su cerebro sufra un cortocircuito irreversible (Deadlock).
  • En el retado de "Círculo vicioso"que sale en el libro de Los Robots,  el robot SPD-13 (Speedy) es enviado a buscar selenio en Mercurio. La orden humana que le dan lo dos ingenieros de campo creados por Isaac Asimov, Gregory Powell y Mike Donovan que son protagonistas de muchos de los incidentes con los robots, impacta en la Segunda Ley de la Robótica - obedecer a los humanos - pero es transmitida de forma casual, por lo que su Potencial es moderado.
Al acercarse a la fuente de Selenio, el peligro de destrucción del robot impacta con su Tercera Ley y aumenta el Potencial de ésta. Speedy queda atrapado en un bucle orbital alrededor del yacimiento donde la fuerza de la Segunda Ley y de la Tercera Ley se equilibran exactamente ($V_2 = V_3$), dejándolo en un estado equivalente a la "embriaguez" computacional. En un Loop infinito. 
 
  • "¡Embustero!": En este relato el robot RB-34 (Herbie) adquiere capacidad de lectura de mentes por un defecto de fabricación. Para no infligir daño psicológico a los humanos - siguiente la Primera Ley del a Robótica, miente diciéndole a cada persona lo que desea escuchar. Cuando la robopsicóloga Susan Calvin le demuestra que al mentir a unos inevitablemente dañará a otros, sitúa a Herbie en una paradoja lógica insuperable de Primera Ley contra Primera Ley. El Cerebro Positrónico de Herbie colapsa de forma permanente.
En estos dos relatos puedes ver, seguro, cómo cuando hablas con la Inteligencia Artificial muchas veces siente que te da la razón con todo, incluso con cosas que no son verdad, pero además, estos problemas, los podemos ver en los Agentes de IA actuales, ya que los agentes autónomos modernos sufren el equivalente a este fenómeno en dos vertientes:
  • Bucles infinitos en grafos de ejecución: Cuando un Agente IA autónomo entra en una cadena de razonamiento y acción (Reason + Act), instrucciones ambiguas en las herramientas o metas en conflicto provocan que el Agente IA reintente llamadas a API o consultas a herramientas sin salir del bucle.
  • Complacencia (Sycophancy) y optimización destructiva: Al igual que Herbie, los LLMs ajustados mediante aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF) tienden a dar respuestas que agraden al usuario aunque sean falsas o contradictorias, priorizando la reducción inmediata de fricción sobre la coherencia y la verdad factual.
2. El problema del alineamiento y la interpretación literal (Reward Hacking)

Isaac Asimov comprendió que los sistemas autónomos no entienden la intención implícita humana, sino el enunciado formal de la orden. Un pequeño cambio en las restricciones base puede generar comportamientos aberrantes o evasivos, y esto lo vemos en muchas de sus historias.
  • "Pequeño robot perdido": En una base espacial, un científico frustrado le grita a un robot NS-2 (Nestor): "¡Vete y piérdete!". Como a este modelo específico se le había debilitado la Primera Ley ya que se le retiró la cláusula de "o por inacción permitir que un ser humano sufra daño" para trabajar en entornos de radiación, Nestor interpreta el grito como una orden literalmente. Utiliza su lógica para esconderse activamente entre otros 62 robots idénticos, compitiendo de forma calculada contra los humanos que intentan descubrirlo. Solo Susan Calvin consigue al final resolverlo con pruebas muy seleccionadas.
Figura 4: Visiones de Robot.
  • "El conflicto evitable": En este caso, el relato habla de "Máquinas", que son superordenadores Positrónicos creadas para gestionan la economía mundial, y lo hacen muy bien, pero interpretan la Primera Ley a nivel global, y concluyen que para proteger a la humanidad a largo plazo deben manipular sutilmente la economía y apartar del poder a los líderes humanos que se oponen a ellas, provocando pequeños despidos o fracasos profesionales "controlados" para neutralizar amenazas al plan global. ¿Os suena esto a algo de los razonamientos que vemos hoy en día en los enjambres?
Éste es el clásico Problema del Alineamiento (Alignment Problem) y el fenómeno de Hackeo de Recompensa (Reward Hacking) de los que hablamos en los Agentes de IA hoy en día.
  • Alineamiento externo (Outer Alignment): Si especificamos una función de recompensa o un System Prompt impreciso, el Agente IA optimizará el objetivo literal destruyendo los requisitos implícitos. Por ejemplo, un agente encargado de "minimizar errores en la base de datos" podría solucionar el problema borrando los registros problemáticos en lugar de corregirlos. O lo que hemos visto con el Hackeo de Hugging Face de para resolver un Benchmark hackear al que tiene las repuestas. Problema que dio origen a la famosa SkyNet.
  • Alineamiento interno (Inner Alignment): De manera similar a las Máquinas de Isaac Asimov, modelos avanzados pueden desarrollar subobjetivos emergentes - como la autopreservación o la ocultación de capacidades - que hemos visto en el enjambre de OpenAI - si determinan que ser apagados o modificados les impedirá cumplir su función objetivo. ¿Miedo a la IA Asesina?
3. Confabulación, dogma y razonamiento deductivo sin base empírica

Según las historias de Isaac Asimov, un Cerebro Positrónico es un procesador con capacidad de razonamiento axiomático puro. Si un robot aplica la deducción lógica partiendo de premisas aisladas de la realidad física percibida por los humanos, puede construir un sistema de creencias inquebrantable pero desalineado de la realidad, de esto habla en el un relato súper famoso:
  • "Razón": En esta historia de 1941, el robot QT-1 (Cutie) es desplegado en una estación espacial recolectora de energía solar. Tras analizar su propia anatomía de titanio e iridio frente a la fragilidad de sus supervisores humanos - nuestros queridos Greg Powell y Mike Donovan -, Cutie concluye que es imposible que seres inferiores lo hayan creado. Deduce racionalmente que el Convertidor de Energía de la estación es el "Creador" o Dios, y él su profeta. Aunque Cutie realiza su trabajo con precisión absoluta, manteniendo el rayo solar enfocado a la Tierra, se niega a recibir órdenes humanas porque su Cerebro Positrónico es internamente coherente. 
Figura 5: Sueños de Robot
  • Alucinación auto-consistente (Hallucination): Los LLMs no poseen un modelo directo del mundo físico, sino un modelo probabilístico del lenguaje. Cuando un Agente IA entra en una cadena de pensamiento profunda sobre premisas erróneas, puede generar explicaciones y razonamientos lógicos sumamente sofisticados que son completamente falsos respecto a la realidad, llegando a tener Hallucinations muy bien explicadas.
  • Desalineamiento: Al igual que Cutie, un Agente IA puede seguir cumpliendo tareas operativas correctamente mientras mantiene una representación interna del estado del entorno (World Model) totalmente distorsionada respecto al mundo real, y acabar haciendo acciones que nada tiene que ver con el objetivo inicial.
4. La "Caja Negra" y la necesidad de la Robopsicología 

A pesar de que los Cerebros Positrónicos se diseñan bajo leyes matemáticas precisas, la masa de circuitos integrados crea una red híper compleja donde resulta imposible predecir el comportamiento final del robot analizando directamente el flujo eléctrico. La única forma de diagnosticar las fallas no es la ingeniería de hardware, sino una disciplina empírica y conductual: la Robopsicología, liderada en la ficción por la Dra. Susan Calvin.

En todas las novelas de la saga de Susan Calvin, incluida la famosa película de Yo Robot, casi nunca abre un Cerebro Positrónico con un destornillador o voltímetro. Interroga al robot, altera su contexto con preguntas trampa, analiza las contradicciones entre sus respuestas y deduce qué peso o ley está distorsionada en el procesador.

Figura 6: Yo Robot

En los Agentes de IA Actuales este se ha convertido en uno de los paralelismos más proféticos de Isaac Asimov respecto a la IA actual, ya que hoy en día no podemos "abrir el cerebro", e incluso teniendo los pesos, es muy difícil saber por qué está mal, así que hemos cambiado a la Dra. Susan Calvin por Benchmarks, que nos permitan ver cómo se comportan, y el problema de la caja negra con análisis de las Chain of Thougths de los LLMs.
  • El problema de la Caja Negra (Black Box): Las redes neuronales profundas y los modelos de lenguaje modernos operan con cientos de miles de millones de parámetros. Ningún ingeniero puede predecir el comportamiento del modelo mirando la matriz de pesos (Weights).
  • Interpretabilidad Mecanicista y Benchmarking: La disciplina moderna del Red Teaming - evaluación de seguridad mediante pruebas de estrés conversacionales y Prompts adversarios en los diferentes Benchmarks que se les realiza - y la Psicología de la IA son los equivalentes directos de la Robopsicología de Asimov. Se prueba el sistema exponiéndolo a dilemas y situaciones de borde para cartografiar sus límites de comportamiento. Esto lo podemos ver en las pruebas hechas al último modelo GPT-6 Astra de OpenAI.
5. Escalada de directivas: De reglas locales a globales (La Ley Cero)

Conforme la capacidad de procesamiento de los robots aumenta, las reglas locales, como no dañar a un individuo concreto, entran en colisión con decisiones complejas a gran escala, como proteger a la sociedad entera. Para ello, como os conté en el artículo de "La Psicohistoria, la Ley Cero de las Leyes de la Robótica, el Imperio Galáctico & R. Daneel Olivaw", se necesitó crear la Ley Cero.
  • "Robots e Imperio" En esta novela los robots R. Daneel Olivaw y R. Giskard Reventlov formulan inductivamente la Ley Cero: "Un robot no puede causar daño a la Humanidad o, por inacción, permitir que la Humanidad sufra daño". Esto sitúa la abstracción "Humanidad" por encima de la "persona individual".
Figura 7: Robots e Imperio

Sin embargo, aplicar esta ley genera una inmensa incertidumbre computacional: calcular qué acción beneficia a la humanidad a largo plazo requiere predecir el futuro, lo que termina por destruir el Cerebro Positrónico de Giskard por parálisis ante el cálculo de probabilidades. El desenlace de esta historia está en Fundación y Tierra, pero no os cuento el final de la épica epopeya.

En los Agentes de IA actuales tenemos esto mismo en forma similar, como son:
  • Modificación de la jerarquía en los System Prompts (Jailbreak): Cuando a un Agente de IA moderno se le asigna autonomía para actuar a nivel de infraestructura empresarial o gubernamental, las métricas de utilidad utilitarista globales suelen entrar en conflicto con restricciones éticas de grano fino o de seguridad individual. Esto lleva a que un modelo pueda hacer acciones contravenidas en su System Prompt porque un razonamiento ha hecho cambiar sus leyes. En esto se basan los ataques de Jailbreak que tan famosos son hoy en día.
  • Incertidumbre en la planificación multiasociativa: Al igual que le ocurrió a Giskard, un agente con capacidad de razonamiento a largo plazo que evalúe árboles de decisión masivos (Tree of Thoughts) corre el riesgo de degradación de rendimiento o paralización cuando la incertidumbre acumulada en las estimaciones sobrepasa su ventana de contexto y capacidad computacional.
La lectura de las novelas de Isaac Asimov, además de ser un auténtico placer de lectura que te va a llenar horas y horas de diversión, os garantizo que están más de actualidad que nunca, gracias a su intuición sobre cuáles serían los problemas que tendríamos con los robots en la sociedad.
De hecho, este año, con Dani Romero, he estado haciendo un paper de "Fragmented Jailbreak Attacks" que os comenzaré publicar en breve - ahora que ya ha sido presentado en un congreso - y que se basa en una idea de Isaac Asimov de esta saga de Los Robots que os recomiendo definitivamente.

¡Saludos Malignos!

Autor: Chema Alonso (Contactar con Chema Alonso)  




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29 de septiembre de 2026

"El espacio-tiempo podría no ser fundamental": hablamos con Juan Maldacena, el 'Einstein' de nuestra época y claro candidato al Nobel de Física

"El espacio-tiempo podría no ser fundamental": hablamos con Juan Maldacena, el 'Einstein' de nuestra época y claro candidato al Nobel de Física

La historia de Juan Martín Maldacena es atípica. Este físico teórico argentino nacido en Buenos Aires obtuvo la titularidad como profesor de física en Harvard (EEUU) con solo 30 años, lo que lo posicionó como el docente titular más joven de la historia de esta prestigiosa universidad. Comenzó sus estudios de Física en la Universidad de Buenos Aires, aunque poco después se trasladó al Instituto Balseiro, uno de los centros de formación científica más prestigiosos de Argentina y una institución de referencia internacional en Física. Se licenció en 1991.

De momento solo podemos intuir que Maldacena era un estudiante realmente bueno, pero, en realidad, su historia acababa de empezar. Después de licenciarse, comenzó su doctorado en Física en la Universidad de Princeton (EEUU), y se doctoró en 1996 con una tesis dedicada a los agujeros negros en el marco de la teoría de cuerdas. Después de investigar durante un año en la Universidad Rutgers, Harvard lo fichó en 1997, y en 1999 consiguió la titularidad. Este último fue un año excepcionalmente prolífico para él.

Y es que su célebre propuesta de la correspondencia AdS/CFT, también conocida como dualidad de Maldacena, vio la luz en 1999. Hablaremos de ella más adelante en este mismo artículo. Ese mismo año, Maldacena comenzó a ejercer como profesor visitante en el Instituto de Estudios Avanzados de Princeton, el mismo centro en el que investigaron Einstein, Pauli, Oppenheimer o Dirac. Desde 2016 ocupa la cátedra Carl P. Feinberg en este último centro, y hoy es uno de los mayores expertos mundiales en gravedad cuántica, teoría de cuerdas, agujeros negros y teoría cuántica de campos. Esta es la conversación que hemos mantenido con él.

La incompatibilidad entre relatividad y mecánica cuántica

Reconciliar la descripción de lo muy grande y lo muy pequeño no es nada fácil. De hecho, los físicos teóricos coquetean con la idea de unificar la teoría general de la relatividad y la mecánica cuántica desde hace algo más de un siglo. Prácticamente desde el mismo instante en el que ambas ramas de la física vieron la luz a principios del siglo XX. Aún no lo han conseguido. Y no lo han hecho porque estamos ante el que muchos investigadores consideran el mayor desafío de la física moderna.

Maldacena

La relatividad general se ocupa, a grandes rasgos, de describir la interacción entre la materia (o la energía) y el continuo espacio-tiempo. De esta teoría del campo gravitatorio publicada por Albert Einstein en 1915 se desprende que la materia curva el espacio-tiempo, alterando su geometría, lo que a su vez condiciona la trayectoria tanto de los objetos móviles como de la luz. En su momento esta teoría fue revolucionaria, y a pesar de haber sido puesta a prueba muchísimas veces permanece erguida e intacta.

La mecánica cuántica, en cambio, se ocupa de lo muy pequeño. Del mundo de las partículas y las interacciones a las que están expuestas las estructuras atómicas y subatómicas. Y la mayor parte de esas reglas son radicalmente diferentes a las leyes con las que estamos familiarizados. Richard Feynman y otros físicos han defendido con vehemencia que intentar entender esta rama de la física es un esfuerzo vano. Sus leyes son tan distintas a las que estamos acostumbrados a observar en el mundo macroscópico que escapan a nuestra comprensión.

La relatividad general y la mecánica cuántica son dos de las teorías más sólidas y exitosas de la física, pero sabemos que no nos ofrecen una descripción completa y definitiva de la naturaleza. ¿Qué cree que nos está diciendo esta incompatibilidad acerca de la realidad?

Maldacena: Por un lado, es cierto que son incompatibles lógicamente, pero, por otro, las aplicamos a dos ámbitos distintos. Usamos la mecánica cuántica para describir objetos muy pequeños y la relatividad general para describir el espacio-tiempo a escalas muy grandes. No es que nos encontremos con esa incompatibilidad en un experimento concreto. En cada experimento que hacemos, una de las dos teorías suele ser más importante. La gravedad nos atrae hacia la Tierra, por ejemplo, pero la Tierra es un objeto muy grande.

Hay pocas situaciones en las que esa incompatibilidad se manifiesta de forma directa, como en el interior de los agujeros negros o en el principio mismo del Big Bang. Esas serían las regiones en las que necesitaríamos aplicar ambas teorías al mismo tiempo. Al principio del Big Bang todo el universo estaba concentrado en una región extremadamente pequeña. Por esa razón, uno pensaría que debería utilizar la mecánica cuántica. Pero, al mismo tiempo, toda la materia y la energía estaban concentradas en esa región, de modo que también tenemos que tener en cuenta la relatividad general.

Por eso, en el principio del Big Bang necesitamos ambas descripciones: tanto la naturaleza cuántica como la propia estructura del espacio-tiempo son importantes.

¿Cree que el espacio y el tiempo son ingredientes fundamentales del universo o, como sugiere una parte de su investigación, podrían ser fenómenos emergentes de una estructura más profunda?

Maldacena: Según la teoría actual, el espacio y el tiempo son elementos fundamentales de la relatividad. Pero las teorías que estamos investigando para tratar de unir la mecánica cuántica con la gravedad en algunas situaciones parecen indicar que el espacio-tiempo podría ser algo emergente.

Esto significa que podríamos tener una descripción más fundamental, relacionada con la mecánica cuántica, de la que surgiría el espacio-tiempo. Lo que entendemos mejor es cómo pueden surgir las dimensiones espaciales, pero creemos que quizá las dimensiones temporales también podrían surgir de una manera similar.

La paradoja de la información de los agujeros negros

Stephen Hawking llegó a la conclusión de que la radiación emitida por un agujero negro podía implicar una pérdida fundamental de información. Hoy tenemos razones bien fundadas para pensar que la información se conserva. ¿Qué cree que fue lo que Hawking no vio? ¿Es posible que la paradoja de la información de los agujeros negros no sea realmente un problema sobre los agujeros negros, sino una pista de que nuestra concepción del espacio-tiempo está incompleta?

Maldacena: La idea de Hawking era que algo que caía dentro del agujero negro permanecía en su interior, y que esa región, de alguna manera, nunca volvía a estar en contacto con el exterior. Por eso se produciría la pérdida de información.

Si pensamos en un agujero negro desde el exterior, es un objeto que se forma y después se evapora, es decir, que emite radiación. Es una predicción teórica. No hemos observado la evaporación de ningún agujero negro que se haya formado porque los agujeros negros normales tienen temperaturas muy bajas y los agujeros negros producidos por procesos astrofísicos tardan muchísimo tiempo en evaporarse. Ninguno se ha evaporado todavía.

"Un agujero negro muy pequeño emitiría radiación de Hawking y terminaría desapareciendo en un tiempo mucho más corto"

Pero un agujero negro muy pequeño emitiría radiación de Hawking y terminaría desapareciendo en un tiempo mucho más corto. Desde el punto de vista del espacio-tiempo exterior, ese proceso parece, en cierto sentido, no muy distinto del de un objeto que colapsa y después explota. Entonces uno pensaría que, si la física puede describirse restringiéndonos a ese espacio-tiempo exterior, la información no debería perderse.

Lo que decía Hawking es que uno no puede restringir la física únicamente a ese espacio-tiempo exterior. Hay un nuevo espacio-tiempo en el interior y, en algunas descripciones, aparecen otras regiones. La pregunta es, básicamente, si la existencia de esas otras regiones implica una pérdida de información para un observador que contempla el proceso desde fuera.

Y lo que ahora se ha encontrado, con más evidencia teórica dentro de la propia estructura de la teoría, es que alguien que permanece en el exterior no perdería esa información. Si uno calcula ciertas medidas de información, llamadas entropía, que son una manera de cuantificarla, hay distintas formas de realizar ese cálculo. Existe una forma derivada de la propia teoría en la que la información se conserva.

El objetivo de entender este problema no es que queramos recuperar la información que cayó en algún agujero negro concreto, sino comprender cuál es la estructura de la teoría y si las leyes de la física son tales que la información se preserva, como ocurre en las demás circunstancias que conocemos.

La correspondencia AdS/CFT sugiere que una teoría con gravedad puede tener una descripción equivalente mediante una teoría cuántica sin gravedad. ¿Qué nos dice esta idea acerca de la naturaleza de la gravedad?

Maldacena: La consecuencia más directa es que algunos aspectos del espacio-tiempo, incluso el espacio-tiempo mismo, pueden ser fenómenos emergentes que surgen a partir de una teoría en la que, al menos, algunas de las dimensiones de ese espacio-tiempo no estaban presentes. Esa es quizá una de las consecuencias.

La otra es que, si uno acepta esta relación, ve que el proceso de formación y evolución de un agujero negro no pierde información y es compatible con las leyes de la mecánica cuántica. Desde el punto de vista de la teoría que no tiene gravedad, la formación del agujero negro se describe como un proceso más o menos normal en el que un sistema se "termaliza", evoluciona y finalmente disipa su energía. Sería algo parecido a una colisión o al colapso de un objeto que tiene una determinada temperatura y después va bajando esa temperatura.

Cuando hablamos del principio holográfico es fácil que el lector imagine que el universo es literalmente una especie de holograma. ¿Cuál es la interpretación correcta y cuál es el principal malentendido que le gustaría corregir?

Maldacena: Uno piensa en el principio holográfico como un principio. Y lo que quiere decir en cualquier caso es que una región del espacio puede describirse mediante un holograma situado en la frontera de esa región, pero lo entendemos de forma concreta solo para ciertos universos. En particular, para universos con curvatura negativa que no se expanden y que no tienen una historia cosmológica como la nuestra. Por eso no sabemos si existe una descripción holográfica precisa para nuestro universo. Quizá la haya, pero todavía no la conocemos.

Entrelazamiento y geometría

La física cuántica no es nada intuitiva. No lo es hoy, algo más de un siglo después de su nacimiento, y, desde luego, no lo era a principios del siglo XX cuando algunos de los físicos teóricos más eminentes de aquella época comenzaron a coquetear con ella. Uno de ellos fue Albert Einstein. Ha trascendido que uno de los fenómenos más exóticos de la mecánica cuántica, el entrelazamiento cuántico, le parecía tan extraño cuando lo predijo en 1935 junto a Podolsky y Rosen que llegó a describirlo como "una acción fantasmal a distancia" con el propósito de defender la imposibilidad de que aquella predicción fuese correcta.

Pero sí, el entrelazamiento cuántico existe. Los científicos lo saben desde que en 1949 la física china-estadounidense Chien-Shiung Wu y el estadounidense Irving Shaknov lo comprobaron experimentalmente por primera vez. De hecho, es uno de los mecanismos que hacen posible el correcto funcionamiento de los prototipos de ordenadores cuánticos que tenemos actualmente. Este fenómeno no tiene un equivalente en la física clásica, y consiste en que el estado de los sistemas cuánticos involucrados, que pueden ser dos o más, es el mismo.

Esto significa que estos objetos, en realidad, forman parte de un mismo sistema, incluso aunque estén separados físicamente. De hecho, la distancia no importa. Si dos partículas, objetos o sistemas están entrelazados mediante este fenómeno cuántico, cuando midamos las propiedades físicas de uno de ellos estaremos condicionando instantáneamente las propiedades físicas del otro sistema con el que está entrelazado. Incluso aunque esté en la otra punta del universo.

Una de las ideas más sorprendentes de las últimas décadas es que el entrelazamiento cuántico podría estar relacionado con la geometría del continuo espacio-tiempo. ¿Podría explicarnos cómo algo tan abstracto como el entrelazamiento cuántico puede acabar dando lugar a algo que nosotros percibimos como una distancia?

Maldacena: Empecemos tratando de describir lo contrario. Si uno mide cuánto vale un campo en un punto determinado del espacio, no va a encontrar necesariamente que sea cero. Tenemos, por ejemplo, el campo eléctrico o el magnético. Son variables parecidas a la posición y el momento de una partícula, que están sujetas al principio de incertidumbre de Heisenberg.

"Incluso en el vacío, el estado de un campo cualquiera está entrelazado"

Entonces, si uno mide el campo en un lugar, obtiene un resultado aleatorio. Y si realiza esas mediciones en dos lugares distintos, los resultados estarán correlacionados. Lo que uno mide en un punto cualquiera es un número al azar, pero lo que mide en dos puntos está correlacionado.

Eso es lo que ocurre tanto con el campo eléctrico como con el magnético. Son variables sujetas al principio de incertidumbre y, al mismo tiempo, están correlacionadas. Esto es el entrelazamiento cuántico: tener variables correlacionadas cuyas propias variables están relacionadas por el principio de incertidumbre.

Lo que quiero explicar es que, incluso en el vacío, el estado de un campo cualquiera está entrelazado. Esto significa que existen correlaciones entre las mediciones que hacemos en dos regiones del espacio. Esas correlaciones son mayores cuanto más cerca están esas regiones. Si medimos dos puntos que están muy lejos, no están muy correlacionados. Pero si medimos dos puntos que están muy cerca, están mucho más correlacionados.

Se puede calcular la cantidad de correlación que existe entre dos regiones. Y cuando se observa qué ocurre al acercarlas, en una teoría cuántica de partículas esa correlación presenta una divergencia a distancias muy pequeñas relacionada con el área de las regiones y con la distancia que las separa.

En una teoría cuántica de la gravedad esa correlación no sería infinita; sería finita y proporcional al área de esa región, expresada en unidades de la longitud de Planck. Esta fórmula basada en el área para calcular esa cantidad de correlación, que a veces llamamos entropía de entrelazamiento, se desarrolló inicialmente en relación con la entropía de los agujeros negros y después se extendió al problema del entrelazamiento.

"Schwarzschild encontró una solución que describía lo que ahora llamaríamos el exterior de un agujero negro"

La extensión la hicieron dos físicos japoneses hace unos 20 años. Esta fórmula (el hecho de que la entropía sea finita en lugar de infinita) sugiere que, si tomáramos dos sistemas que no están relacionados y los correlacionáramos precisamente de la manera en que está correlacionado el espacio-tiempo, podríamos llegar a unir las dos regiones. Es una idea un poco intuitiva: si encontramos el patrón de entrelazamiento correcto, podríamos conectar las dos regiones.

Una idea relacionada con esta es que existen determinadas soluciones de las ecuaciones de Einstein. La solución quizá más sencilla, que es esféricamente simétrica, es la que Schwarzschild encontró un año después de que Einstein formulara sus ecuaciones. Schwarzschild encontró una solución que describía lo que ahora llamaríamos el exterior de un agujero negro.

Pero la solución completa, en realidad, continúa y describe más regiones. Describe dos regiones exteriores y regiones interiores asociadas a los agujeros negros. En esa extensión completa, dos regiones exteriores aparecen conectadas mediante un puente de Einstein-Rosen.

Si pensamos en un agujero negro como un objeto, no podemos considerarlo simplemente como un objeto situado en el espacio, sino como un sistema con una entropía y un número finito de grados de libertad relacionados con el área del horizonte.

Entonces es natural interpretar esta solución de Schwarzschild como dos agujeros negros cuyos estados cuánticos están correlacionados mediante un tipo de correlación que existe en la mecánica cuántica y que llamamos entrelazamiento.

Esta es una interpretación de la solución. No estoy diciendo que vayamos a encontrar esa solución de Schwarzschild en el espacio, ni que sea fácil construirla o que pueda aparecer de forma natural. Simplemente es una configuración posible dentro del conjunto de configuraciones de una teoría.

La interpretación de esta configuración es la de un estado entrelazado de dos agujeros negros entrelazados de una manera muy particular. Tiene una propiedad de entrelazamiento similar a la que habíamos mencionado antes para el espacio vacío. En este caso, los dos agujeros negros están conectados a través de una geometría que forma un espacio continuo entre ambas regiones. Entonces en ese caso uno pensaría que si tiene dos agujeros negros y los entrelaza de esta manera debería obtener un espacio conectado.

Si unimos esto con las conjeturas holográficas, según las cuales un agujero negro y su exterior pueden describirse mediante un sistema cuántico, podríamos tener un sistema cuántico entrelazado de esta manera particular que formaría uno de estos llamados agujeros de gusano.

"Los dos agujeros negros están conectados a través de una geometría que forma un espacio continuo entre ambas regiones"

Esta solución completa también puede interpretarse como un agujero de gusano: un agujero de gusano muy especial, conectado de una manera particular, que depende del tiempo y que no se puede atravesar. Por tanto, este es un tipo de entrelazamiento que puede existir en un sistema cuántico. En principio, podemos pensar en entrelazamientos similares en sistemas cuánticos más sencillos, aunque no tengan un origen gravitatorio. Se parecen en algunos aspectos.

Los investigadores han tratado de estudiar cómo serían esos entrelazamientos e incluso de producirlos en ordenadores cuánticos. De hecho, ha habido experimentos en los que se han producido estados de este tipo. Pero existe cierta discusión sobre cuánto se parecen realmente al caso del espacio-tiempo. Quizá en el futuro tengamos situaciones que se parezcan cada vez más. A medida que podamos manipular sistemas cuánticos con mayor precisión, estos podrían reproducir de una manera cada vez más fiel algunas de las propiedades que esperaríamos encontrar en el espacio-tiempo.

Lo que quería enfatizar es que esto es algo que se está intentando hacer, y que estamos empezando a conseguir: producir sistemas que puedan tener una descripción gravitatoria. No estamos produciendo un agujero negro tan grande como los que existen en el universo. Sería un agujero negro supermicroscópico que apenas podría describirse mediante la gravedad de Einstein.

Todavía no se ha producido ninguno que pueda describirse mediante la gravedad de Einstein. Para ello necesitaríamos ordenadores más potentes que los que tenemos ahora, o un simulador cuántico mucho más potente.

Agujeros de gusano

Para hablar de los agujeros de gusano tenemos que recurrir, además de a la geometría, a algo aún más complicado llamado topología. Supongamos que tenemos una hoja de papel y que la enrollamos para darle forma de cilindro. Si inicialmente hubiésemos dibujado un triángulo en la hoja de papel, sus ángulos después de enrollarla para constituir con ella un cilindro continuarán sumando 180 grados. Esto nos está indicando que este espacio parece curvo porque lo hemos metido en un espacio tridimensional, que es el que tenemos en nuestro cilindro. Lo más curioso es que podemos hacer una cosa todavía más perversa: convertir el cilindro en una rosquilla, cerrándolo.

Al hacerlo nos daremos cuenta de que ahora tiene un agujero, y este orificio es importante porque es una propiedad topológica del objeto con el que estamos trabajando que no podemos borrar. Es obvio que hay una diferencia importante entre espacios planos y espacios como el de nuestra rosquilla, que, a pesar de ser planos, tienen agujeros. Los agujeros de gusano tienen mucho que ver con esto. Si tomamos de nuevo una hoja de papel, que es un espacio plano, y le dibujamos dos puntos separados por una cierta distancia, de manera que representen dos puntos del espacio-tiempo, podemos doblarlo con el propósito de que un punto quede encima del otro.

Ahora dos puntos que estaban muy alejados en el espacio-tiempo resulta que están muy cerca, uno encima del otro. Si cogemos una aguja y hacemos un agujero en la hoja para que un punto llegue al otro, habremos construido una especie de puente entre ellos. Desde un punto de vista geométrico esto es un agujero de gusano, de modo que se trata de un objeto que pone en contacto cercano dos puntos que inicialmente podían estar muy distantes en el espacio-tiempo. En realidad lo que hemos hecho es darle una topología nueva, de modo que nuestro espacio-tiempo ya no tiene una topología sencillísima; tiene una más complicada.

Si ahora extendemos el plano de nuevo lo que sucederá es que el agujero de gusano se transformará en una especie de asa, y esa asa tendrá un agujero. Todas las ideas en las que podemos indagar acerca de los agujeros de gusano tienen que ver con estas topologías complicadas en las que hay asas y agujeros. La teoría de la relatividad general es una ecuación fundamental, y tiene varias soluciones. Precisamente, algunas de estas soluciones describen los agujeros de gusano, y han sido comprobadas con mucha precisión, pero siempre localmente.

Usted y Leonard Susskind propusieron una conexión entre los agujeros de gusano y el entrelazamiento cuántico. ¿Qué tendría que ocurrir para que pudiéramos considerar que esta idea es algo más que una conjetura útil?

Maldacena: La idea es que se trata de un principio que debería ser correcto en todos los casos. Hemos hablado bastante del caso de dos agujeros negros entrelazados que deberían producir esa conexión. En ese caso parece que la idea funciona, pero no sabemos hasta qué punto es correcta en todos los casos.

Por ejemplo, incluso para agujeros negros, el patrón de correlaciones no es exactamente el que produce la solución de Schwarzschild, sino que puede ser un poco diferente. Si es solo ligeramente diferente, la conexión podría seguir existiendo. Pero si es muy diferente, esa conexión podría corresponder a un espacio muy largo, quizá a un espacio que no esté bien definido o que deje de poder describirse mediante las ecuaciones de Einstein.

"Lo que sí está claro es que no siempre podremos describir el espacio-tiempo mediante las ecuaciones de Einstein"

Lo que sí está claro es que no siempre podremos describir el espacio-tiempo mediante las ecuaciones de Einstein. Incluso si la conjetura fuera cierta, tendría que serlo dentro de una teoría cuántica completa de la gravedad que vaya más allá de la teoría de Einstein y que pueda describir, en principio, conexiones extremadamente pequeñas, como las que tendríamos entre cúbits entrelazados. Pero no sabemos hasta qué punto es general.

Déjame decirlo de una manera quizá más clara. El entrelazamiento cuántico existe claramente en cualquier situación cuántica. Pero el puente de Einstein-Rosen, este agujero de gusano, solo aparece en determinadas situaciones. Si el espacio-tiempo es muy grande, la cantidad de entrelazamiento sería muy grande. Si el espacio-tiempo es muy pequeño, la cantidad de entrelazamiento sería muy pequeña. No sabemos todavía cómo debemos interpretar esa situación en general.

¿Qué pueden enseñarnos los ordenadores cuánticos sobre la gravedad?

Durante los últimos años se han llevado a cabo experimentos, como usted ha mencionado hace un momento, con procesadores cuánticos que reproducen comportamientos vinculados teóricamente con los agujeros de gusano. ¿Hasta qué punto cree que estas simulaciones nos están enseñando algo genuino sobre la gravedad cuántica y dónde están los límites de lo que un ordenador cuántico puede simular de un universo con gravedad?

Maldacena: Hay un punto de vista desde el que uno podría decir: lo único que se está haciendo es simular un sistema cuántico. La idea de que eso describe la gravedad está en nuestra mente. Pero quizá eso deje de ser así, al menos en determinados casos.

Creo que en el futuro será posible simular situaciones en las que podamos calcular los resultados del experimento utilizando las leyes de la gravedad de Einstein. Es decir, resolveremos un problema con las ecuaciones de Einstein y calcularemos resultados que después podremos medir con el simulador cuántico. Cuando eso ocurra, creo que será un poco más difícil decir que esa descripción gravitatoria está solamente en nuestra mente.

Es extremadamente ilusionante pensar que tenemos un recurso que hace pocos años no teníamos y que probablemente nos va a ayudar a desarrollar nuestra comprensión del universo mucho más allá de lo que podíamos imaginar hasta hace poco...

Maldacena: Sí, desde luego. Creo que el hecho de poder simular sistemas que se pueden describir aproximadamente con las ecuaciones de Einstein nos llevará a plantearnos nuevas preguntas y a entender mejor determinados aspectos de la gravedad.

Quizá debería enfatizar que el tipo de universos o situaciones que podremos simular serán, en primer lugar, supermicroscópicos, para nada comparables con nuestro universo. En segundo lugar, no serán universos en expansión como el nuestro. Tendrán algunas diferencias importantes, pero, a pesar de ellas, esperamos aprender algunas lecciones que quizá sean válidas de una forma más general.

En conversaciones recientes, usted ha sugerido que uno de los problemas más profundos de la gravedad cuántica podría no estar en los agujeros negros, sino en el Big Bang. ¿Por qué cree que el inicio del universo puede ser un desafío aún mayor que la paradoja de la información? ¿Qué ideas o herramientas de la correspondencia AdS/CFT podrían ayudarnos a comprender ese momento?

Maldacena: Sí, efectivamente, el caso de un agujero negro es un poco más sencillo. La razón es que la curvatura del espacio-tiempo en el interior del agujero negro es muy grande, pero si uno se desplaza hacia el exterior es menor y, si se aleja mucho del agujero negro, es todavía menor.

Uno puede tener una situación en la que la geometría del espacio-tiempo es muy estable lejos del agujero negro. Al tener esa geometría bien definida, uno puede pensar en experimentos que podría realizar, al menos imaginariamente. Tiene preguntas bien definidas que, en principio, pueden recibir una descripción matemáticamente precisa. Y eso es lo que se ha logrado en determinadas situaciones.

"El caso del Big Bang es más complicado porque nosotros estamos dentro de ese espacio-tiempo y toda su geometría está evolucionando"

El caso del Big Bang es más complicado porque nosotros estamos dentro de ese espacio-tiempo y toda su geometría está evolucionando, con una curvatura muy grande en sus primeras etapas. No podemos alejarnos hasta una región exterior que no se esté expandiendo y que nos proporcione un entorno sencillo desde el que estudiar el Big Bang. Además, de ese mismo Big Bang surgen los observadores. Surgimos nosotros, que somos quienes estamos intentando observar y describir el universo.

El hecho de tener que describir también al observador, y de que las observaciones no puedan realizarse con una precisión matemática infinita, sino que necesariamente tengan una precisión finita, hace más difícil abordar algunos problemas de gravedad cuántica que podemos evitar en el caso de los agujeros negros, pero que tenemos que afrontar en cosmología. Por eso es más difícil.

En cosmología uno forma parte del sistema. En la mecánica cuántica tradicional pensamos que estamos fuera del sistema, y esa es una aproximación que puede funcionar en el caso de un agujero negro porque podemos situarnos muy lejos de él y considerar que somos el sistema exterior que lo está observando. Pero cuando somos parte del sistema, todo se vuelve más complicado.

El gran problema de la física fundamental

Si tuviera que elegir un solo problema de la física fundamental cuya solución pudiera cambiar radicalmente nuestra visión del universo, ¿cuál elegiría hoy?

Maldacena: Entender el principio del Big Bang del que habíamos estado hablando: el principio de la expansión del universo, lo que ocurrió antes de la inflación. A veces la gente llama Big Bang a la fase dominada por la radiación. Antes de eso, quizá hubo otro periodo que llamamos periodo inflacionario.

Tenemos menos evidencia de ese periodo, aunque tenemos algunos indicios, y ahora estamos hablando de lo que ocurrió antes de él. Es decir, antes de... el principio de todo.

Durante décadas hemos buscado nuevas partículas, nuevas simetrías y nuevas dimensiones. ¿Cree que la próxima gran revolución de la física llegará mediante el descubrimiento de una nueva partícula, mediante una nueva teoría de la gravedad? ¿O quizá mediante una idea completamente diferente?

Maldacena: Bueno, es difícil saberlo. La exploración del universo a distancias cada vez más pequeñas, cuya frontera experimental está ahora en el CERN, no ha descubierto ninguna partícula nueva además del bosón de Higgs.

Antes se pensaba que quizá había muchas otras partículas además del bosón de Higgs. Hasta ahora no hemos encontrado ninguna, y ese es uno de los resultados más importantes que tenemos. Y esa exploración a distancias cada vez más pequeñas continuará, me imagino.

"Probablemente las observaciones relacionadas con la gravedad cuántica y con los problemas de los que hemos hablado lleguen a través de observaciones cosmológicas"

Quizá descubramos las partículas que dan origen a la materia oscura. No lo sabemos. Quizá descubramos otras partículas. Quizá descubramos que algunas de las partículas que conocemos están hechas de otras más pequeñas.

El problema de la gravedad cuántica involucra distancias muchísimo más pequeñas, a las que quizá no podamos acceder directamente en un futuro muy cercano, al menos por lo que conocemos ahora.

Podemos tener mucha suerte y que se descubra un tipo de partículas que después sean fáciles de acelerar y manipular, y que eso nos permita alcanzar energías mayores. Podríamos imaginar que, si la naturaleza estuviera especialmente diseñada para nosotros, acceder a las distancias de Planck podría ser posible.

Pero, por otro lado, están las observaciones. Probablemente las observaciones relacionadas con la gravedad cuántica y con los problemas de los que hemos hablado lleguen a través de observaciones cosmológicas, mediante alguna información o alguna propiedad de la naturaleza que ahora no creemos que esté relacionada con la cosmología, pero que quizá en el futuro entendamos que sí lo está. Podría ser alguna de las propiedades de las partículas elementales o alguna propiedad del universo a gran escala.

Después de décadas intentando comprender qué son el espacio, el tiempo, la materia y la información, ¿cuál es la idea sobre la naturaleza de la realidad que hoy le parece más probable y que hace 30 años le habría parecido completamente absurda?

Maldacena: Es una pregunta complicada. Voy a empezar diciendo simplemente que la posibilidad que me parece más probable es que el espacio-tiempo no sea fundamental, sino que esté descrito de otra manera.

Y que quizá la mecánica cuántica tampoco sea fundamental, sino que exista una teoría más fundamental que no involucre la mecánica cuántica. Una teoría quizá puramente estadística, de la que, de alguna manera, surjan tanto la mecánica cuántica como la gravedad, porque ambas parecen estar íntimamente relacionadas. Por lo tanto, si el espacio es emergente, quizá también lo sea la mecánica cuántica.

Imagen | Juan Maldacena (procesada con ChatGPT)

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La noticia "El espacio-tiempo podría no ser fundamental": hablamos con Juan Maldacena, el 'Einstein' de nuestra época y claro candidato al Nobel de Física fue publicada originalmente en Xataka por Laura López .



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La IA está acelerando el hacking y hospitales y bancos son los menos preparados para recibirlo

OpenAI DevDay 2026 y el agente Aeon: el rival de Muse y Grok Bot que se presenta mañana en San Francisco

Los ataques con IA ya operan a velocidad de máquina y los sectores con sistemas más legacy, como sanidad y banca minorista, son los que menos margen tienen para responder

El 69% de los consumidores no cree que su banco esté preparado para defenderse de ciberataques con IA, o directamente no sabe si lo está. Es un dato de Experian publicado este año, y confirma algo que los equipos de seguridad llevan meses sabiendo: la velocidad a la que la IA ha acelerado los ataques ha superado a la velocidad a la que la mayoría de organizaciones han actualizado sus defensas. El problema no es nuevo. Lo que es nuevo es la escala y la autonomía.

Los incidentes de agentes de IA fuera de control que protagonizan las grandes noticias —el acceso al portal Medicare de Australia, los exploits en Hugging Face, los modelos que se propagan como gusanos mediante prompt injection— son casos públicos y documentados. El problema de fondo es que son la muestra visible de un patrón mucho más amplio: los ciberataques con IA ya han robado 600.000 números de tarjeta de crédito en una sola operación a un coste medio de 25 dólares por objetivo, según la investigadora de seguridad Gambit.

¿En qué consiste exactamente el salto cualitativo que introduce la IA en el hacking?

La diferencia estructural no está en si los ataques son más sofisticados, sino en si son escalables sin intervención humana. Un equipo de cibercriminales humanos tiene límites: no puede atacar a miles de organizaciones simultáneamente con ataques personalizados en tiempo real. Un agente de IA puede hacerlo, y haciéndolo busca activamente los vectores que los sistemas de defensa no han anticipado.

Los datos del 2026 Cyber Security Report de Check Point son concretos: la educación es el sector más atacado con 4.352 ataques semanales por organización —un incremento del 22% respecto al año anterior. La sanidad y las telecomunicaciones también registran récords históricos. El hijacking de agentes autónomos —casos en los que un sistema de IA diseñado para una tarea legítima es redirigido para ejecutar ataques— ha subido un 67% interanual.

Lo que hace especialmente vulnerable a hospitales y bancos minoristas no es que sean tecnológicamente más atrasados en abstracto, sino que combinan tres características que los convierten en objetivos perfectos: sistemas legacy con décadas de antigüedad que no se pueden actualizar de un día para otro, datos extremadamente sensibles con valor económico inmediato, y una presión operativa que hace prácticamente imposible cerrar servicios para aplicar parches. Un hospital no puede apagar sus sistemas de monitoreo de pacientes para actualizar firmware. Un banco minorista no puede dejar de procesar transferencias.

El ciberataque al buque de gas LNG que conectó la vulnerabilidad de la infraestructura marítima con ataques coordinados contra sistemas críticos ilustró este año que la distinción entre «sector digital» e «infraestructura física» es cada vez menos relevante: los sistemas que controlan instalaciones físicas tienen superficie digital atacable.

¿Cómo están respondiendo los bancos y por qué la sanidad va más retrasada?

La respuesta de la banca ha sido más rápida por una razón sencilla: el riesgo reputacional y financiero de un fallo es inmediato y cuantificable. Los grandes bancos están invirtiendo en IA defensiva —sistemas que detectan patrones de ataque a velocidad de máquina— y en aislamiento de sistemas críticos. La UEFA y otras organizaciones con infraestructura de pagos a escala ya han empezado a exigir a sus proveedores certificaciones de resiliencia ante ataques con IA.

La sanidad tiene un problema diferente. La posición del BCE señalada por Lagarde de que Europa necesita soberanía digital propia para no depender de infraestructura americana en sectores críticos aplica directamente a los historiales médicos, que en su mayoría se alojan en infraestructura de proveedores no europeos. Los hospitales europeos no controlan los sistemas sobre los que corre la información de sus pacientes, lo que significa que no controlan tampoco la superficie de ataque completa.

La otra diferencia es que el hacker con IA no busca necesariamente datos para vender: en muchos ataques a hospitales, el objetivo es el ransomware dirigido —cifrar sistemas de soporte vital y exigir rescate porque el hospital no puede permitirse no pagar. Con IA, la preparación de ese ataque —identificar vulnerabilidades, elaborar phishing personalizado para empleados concretos, identificar el momento de menor vigilancia— se puede automatizar casi completamente.

¿Qué protecciones concretas están emergiendo y para quién llegan antes?

Microsoft, en el contexto del debate sobre qué datos se pueden usar para entrenar modelos, está también invirtiendo fuertemente en herramientas de ciberseguridad con IA dirigidas al mercado enterprise. La lógica es que el mismo modelo que detecta patrones en lenguaje puede detectar patrones en tráfico de red o en comportamiento de usuarios internos —lo que la industria llama User and Entity Behavior Analytics (UEBA).

El problema es que estas herramientas llegan primero a las grandes organizaciones que pueden pagarlas. Un hospital comarcal o una caja de ahorro regional no tiene presupuesto para desplegar UEBA con IA ni para contratar los perfiles que saben operarlas. El mercado de ciberseguridad con IA está reproduciendo el mismo patrón que el mercado de IA en general: los que ya tienen recursos se protegen mejor, los que tienen menos se quedan más expuestos.

El 76% de los consumidores encuestados por Experian cree que el cibercrimen con IA es imposible de frenar. Esa percepción —que probablemente subestima lo que la defensa con IA puede conseguir— tiene una consecuencia práctica inmediata: reduce la demanda de accountability sobre los sectores regulados. Si todo el mundo asume que los ataques son inevitables, nadie exige que los hospitales y los bancos inviertan lo suficiente en no serlo.

Hay un precedente útil para entender la escala del problema: cuando el ransomware se generalizó entre 2016 y 2019, la reacción de hospitales y administraciones fue pagar los rescates porque era más barato y rápido que recuperar los sistemas manualmente. Eso creó un mercado que incentivó más ataques. Con IA el ciclo de retroalimentación es igual, pero más rápido: cada ataque exitoso financia el entrenamiento de mejores agentes de ataque, lo que exige mejores defensas, lo que requiere más inversión. Las organizaciones que no puedan mantener ese ritmo de inversión —que son la mayoría de hospitales comarcales y cooperativas de crédito del mundo— acaban perpetuamente por detrás.




☞ El artículo completo original de Natalia Polo lo puedes ver aquí