19 de diciembre de 2025

Hemos encontrado la evidencia genética de incesto más antigua de Europa. Y es un caso de padre e hija

Hemos encontrado la evidencia genética de incesto más antigua de Europa. Y es un caso de padre e hija

Cuando hablamos de endogamia en el mundo histórico, la verdad es que es fácil pensar en las dinastías reales o en poblaciones insulares que estaban al borde de la extinción. Pero la verdad es que este tipo de prácticas se remonta a hace 4.000 años, puesto que ha sido ahora cuando un equipo de investigadores ha encontrado la primera prueba biológica irrefutable de una unión sexual entre un padre y su propia hija en la prehistoria europea

El estudio. Aunque pueda parecer una auténtica locura, el hecho de que un padre y su propia hija estaban unidos más allá del lazo familiar, la realidad es muy diferente. La investigación publicada en Communications Biology ha llegado a esta conclusión tras analizar unos restos de una comunidad de la Edad de Bronce en Calabria. 

Lo descubierto. El hallazgo se centra en la Grotta della Monaca, un sitio arqueológico en el sur de Italia utilizado tanto para la minería como para enterramientos durante la Edad del Bronce (entre 1780 y 1380 a.C.). 

Allí, los arqueólogos recuperaron restos de varios individuos, pero dos de ellos llamaron poderosamente la atención de los genetistas al analizar su ADN. En concreto, un varón adulto con el código GMO022 y un niño preadolescente con el código GMO007.  

El material genético. Sin duda guarda una gran cantidad de secretos, y el hecho de que se mantenga con el paso del tiempo para conocer todos sus detalles. Al secuenciar los genomas de estos dos sujetos, los investigadores vieron el parentesco que tenían con una gran claridad, y es que el sujeto con el número 22 no era solo padre del niño. El análisis reveló que la madre de niño también era la hija del sujeto 22.

Es decir, el niño GMO007 era fruto de una unión de primer grado entre padre e hija. Según los investigadores, liderados por paleogenetistas de la Universidad de Bolonia y el Instituto Max Planck, esta es la evidencia más antigua de este tipo de incesto jamás secuenciada en Europa.

Detrás del hallazgo. ¿Cómo pueden estar tan seguros los investigadores de esto? La clave está en una medida genética llamada ROH o "tramos de homocigosidad". Para entenderla, hay que saber que cuando dos padres están estrechamente relacionados, su descendencia va a heredar bloques genéticos idénticos de ambos lados, y no diferentes, como es lo normal en las relaciones con dos personas diferentes genéticamente. Cuanto más cercano es el parentesco, más largos son estos bloques. 

En el caso del niño GMO007, los investigadores encontraron tramos de ADN idéntico inusualmente largos, que ocupaban una porción masiva de su genoma. Esto a través de los modelados informáticos consiguió descartar que fuera una unión entre hermanos, y confirmó que los marcadores encajaban en una relación padre-hija. 

¿Costumbre? Sin duda es la idea que se nos puede venir a la cabeza al ver algo que a día de hoy puede ser una auténtica aberración. De esta manera, buscando las razones, se vio que esta comunidad no contaba con un estado de aislamiento que justificara que tuvieran que procrear entre los propios familiares, puesto que la población era de unos 5.000 individuos. De esta manera, había muchas opciones disponibles para no tener que optar por tener una relación entre padre e hija. 

Esto lleva a los autores del estudio a una conclusión importante: esto no era una práctica cultural aceptada. A diferencia de las dinastías egipcias posteriores o los incas, donde el incesto real era sagrado, en esta comunidad de la Edad del Bronce el caso de GMO007 parece ser un evento único.

No era normal. De esta manera, parece que esto fue un evento fortuito o una violación de un tabú, que por alguna razón ocurrió en esta familia. Las razones no se conocen, pero en ese momento no era algo aceptado por las normas sociales, pese a estar hablando de una comunidad con 3.700 años de antigüedad. 

Su importancia. Hasta ahora, la evidencia de incesto de primer grado (padres-hijos o hermanos completos) era casi inexistente en el registro genético europeo fuera de casos muy puntuales. Teníamos datos de uniones entre hermanos en neandertales o casos distantes en el Neolítico irlandés (Newgrange), pero nada tan explícito entre generaciones directas en este periodo. De esta manera, este estudio nos recuerda que el ADN de los más antiguos nos sirve incluso para ver sus detalles más íntimos.

Imágenes |  Sangharsh Lohakare 

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La inteligencia artificial se alía con la física para anticipar eventos climáticos extremos

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La predicción meteorológica ha vivido un cambio profundo en los últimos años gracias al uso de inteligencia artificial (IA). Lo que antes requería días de cálculos con modelos numéricos ahora puede resolverse en cuestión de minutos, gracias a la capacidad de la IA para aprender de datos históricos y proyectar futuros escenarios. Sin embargo, uno de los mayores desafíos ha sido anticipar eventos extremos poco frecuentes, como olas de calor sin precedentes o lluvias torrenciales que sobrepasan cualquier récord.

Este problema surge porque los modelos de IA suelen entrenarse con apenas unas pocas décadas de datos. Si un evento solo ocurre una vez cada mil años, es muy probable que no aparezca en ese conjunto de datos. Es como intentar predecir una tormenta nunca vista a partir de otoños tranquilos: la IA no tiene memoria de lo imposible. Por eso, investigadores como Pedram Hassanzadeh, de la Universidad de Chicago, están explorando enfoques mixtos que combinan IA con física del clima para resolver esta limitación.

La potencia de un enfoque híbrido

La estrategia más prometedora hasta ahora ha sido fusionar tres componentes: un modelo de IA, un modelo climático tradicional basado en leyes físicas, y una herramienta matemática que analiza eventos raros. Este trío de herramientas permite generar pronósticos más fiables, incluso para situaciones extremas nunca antes vistas.

Un ejemplo revelador lo encontramos en el uso de Pangu-Weather, un modelo de IA desarrollado por Huawei Cloud. Al combinarlo con modelos climáticos clásicos y un análisis estadístico de rarezas meteorológicas, los científicos lograron prever olas de calor en latitudes medias con una precisión sorprendente. La gran ventaja es que este sistema logra resultados similares a los modelos convencionales, pero en mucho menos tiempo.

Lecciones desde el pasado y promesas para el futuro

La dificultad de prever extremos climáticos no es nueva. Casos como la ola de frío en Texas en 2021 o la intensa ola de calor en Moscú en 2010 han demostrado cuán vulnerables pueden ser las sociedades cuando la ciencia del clima no logra anticiparse. Y aunque las computadoras han mejorado, los eventos raros siguen siendo un punto ciego.

Una de las pruebas recientes más destacadas fue el evento de lluvia extrema en Dubái en abril de 2024. En un solo día, cayó más agua que la que normalmente se acumula en un año entero. Un grupo de investigadores liderado por Qiang Sun y Hassanzadeh analizó el evento usando dos modelos de IA, entre ellos GraphCast de Google DeepMind. Lo sorprendente fue que este modelo habría sido capaz de predecir con exactitud la magnitud de la lluvia ocho días antes del evento. Esto representa una ventaja significativa en términos de preparación y respuesta ante desastres.

Obstáculos aún por superar

Sin embargo, no todos los modelos funcionan igual de bien. El modelo FourCastNet de NVIDIA, por ejemplo, tuvo dificultades para anticipar ciclones tropicales de gran intensidad cuando no había ejemplos similares en su base de datos de entrenamiento. Esta debilidad pone en evidencia que la IA, por sí sola, todavía no está lista para reemplazar completamente a los enfoques tradicionales.

A pesar de ello, surgieron indicios alentadores. Aunque FourCastNet falló en predecir algunos eventos extremos, demostró una capacidad interesante para aprender de patrones en una región del planeta y aplicarlos a otra. Por ejemplo, ciclones en el Atlántico sirvieron de base para mejorar predicciones en el Pacífico. Este tipo de «transferencia de aprendizaje» podría abrir la puerta a mejoras globales en los pronósticos.

Aplicaciones prácticas y potencial transformador

Este enfoque híbrido no solo mejora la precisión, sino que también permite tomar decisiones más rápidas y mejor informadas. Imaginemos una ciudad costera que, gracias a un modelo de este tipo, se entera con una semana de anticipación que una ola de calor peligrosa está por llegar. Esto le permitiría preparar sus hospitales, reforzar servicios de emergencia y lanzar campañas de prevención. La IA podría convertirse en una especie de «alarma temprana» potenciada por la ciencia.

Para los responsables de formular políticas públicas, estas herramientas representan una forma de reducir el riesgo sin necesidad de esperar a que ocurra un desastre. Aunque el cambio climático seguirá empujando los límites de lo que consideramos normal, tener sistemas que anticipen lo inesperado podría marcar la diferencia entre una crisis manejable y una catástrofe.

Colaboración internacional e intercambio de modelos

El desarrollo de estos sistemas no está ocurriendo de forma aislada. Google DeepMind, Huawei Cloud y NVIDIA, junto con universidades como Boston y Chicago, están participando activamente en una carrera colaborativa. A diferencia de otras áreas tecnológicas donde la competencia prima, en este caso hay un esfuerzo visible por compartir modelos y datos, lo que acelera el progreso general.

Conferencias como la reunión de la American Geophysical Union sirven como punto de encuentro para estos equipos, donde se comparten resultados preliminares y se ajustan metodologías. El objetivo común es claro: lograr predicciones más rápidas, más precisas y adaptables a un clima que ya no se comporta como lo hacía antes.




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Todas las empresas tech están metiendo IA en todos sus productos. El problema es que nadie los quiere

Todas las empresas tech están metiendo IA en todos sus productos. El problema es que nadie los quiere

Hace un año y medio y parece que han pasado 10. En mayo de 2024 Microsoft anunciaba el lanzamiento de Windows Recall, una opción de inteligencia artificial que permitía recordar y recuperar cosas que habíamos hecho en nuestro PC. 

Parecía una idea interesante, pero pronto se le criticó su enfoque de privacidad y seguridad y la empresa tuvo que retrasarlo para luego relanzarlo sin hacer demasiado ruido. Aquella era una de esas funciones de IA que prometían transformar nuestra experiencia con el PC, pero tres años después del lanzamiento de ChatGPT, una cosa es cierta:

La IA no ha supuesto ninguna revolución.

No al menos en el PC, insistimos. Microsoft, eso sí, no ha parado de añadir más y más funciones de IA a Windows 11. Tenemos copilotos y funciones teóricamente revolucionarias para aburrir, y esa obsesión con meter la IA hasta en la sopa se ha demostrado con el legendario Bloc de Notas, que ha pasado de ser una app minimalista a otra que está perdiendo el foco. 

Las razones de Microsoft son legítimas: han invertido un verdadero dineral en IA y querrán sacarle partido. Seguramente la intención era buena (al menos, en parte) a la hora de ofrecer nuevas formas de trabajar y disfrutar con nuestro PC. 

El problema es que las buenas intenciones han provocado justo lo contrario de lo que pretendía Microsoft. En lugar de que queramos usar cada vez más Windows 11, está consiguiendo que queramos usarlo cada vez menos. Lo hemos visto con el renovado interés por algunas distribuciones Linux, pero también con la aparición de una app que está exclusivamente dedicada a erradicar de Windows 11 cualquier rastro de funciones con IA.

La fatiga de la IA

Lo mismo está ocurriendo con los navegadores con IA. Comet, Dia y Atlas son dos propuestas llamativas por esa integración de funciones de IA, pero ninguno de ellos parece haber cuajado, y Microsoft Edge —que por supuesto ha integrado Copilot— tampoco ha planteado ningún cambio de tendencia: los navegadores que queremos usar, al menos de momento, siguen siendo los tradicionales, sin IA.

Y ahí está la clave. En que los usuarios no hemos pedido tanta IA

Esa es precisamente la gran crítica a estos esfuerzos de la industria por presumir de que sus productos tienen IA. Esas dos letras mágicas ya no consiguen expectación. Lo que están empezando a conseguir es rechazo. 

Firefox es el último ejemplo. Mozilla acaba de estrenar nuevo CEO, y en su primera declaración pública apuntó a su intención de transformar Firefox en un producto en el que la IA fuera eje central. Los usuarios de este navegador —y me cuento entre ellos— no lo ven nada claro, y el mensaje de respuesta unificado ha sido claro: "Firefox no necesita IA, sino escuchar a sus usuarios".

Lo que ha pasado y está pasando con Windows 11 y de Firefox demuestra que estamos pasando a vivir una nueva etapa en la que la IA ya no ilusiona, sino que fatiga. Está por todos lados: 

La lista es por supuesto mucho más larga, y en muchos casos hay otro problema añadido más: que la IA es la excusa para subir precios. Microsoft es aquí de nuevo un ejemplo notable con Microsoft 365, pero también lo hemos visto en Adobe, que subió el precio a sus clientes de buenas a primeras porque ahora ya podían disfrutar de una IA que no habían pedido.

Está pasando por doquier porque la prometida revolución de la IA sigue sin producirse. Hay desde luego ámbitos en los que ha demostrado ser transformadora —la programación es el caso claro—, pero en muchos otros ese acrónimo ha perdido su sentido. 

El empeño de la industria en que esto funcione es lógico: las empresas han invertido cientos de miles de millones de dólares invertidos con la idea de que esto iba a explotar... y de momento no lo ha hecho. 

Pero ellas siguen llenándolo todo de IA. Y como suele pasar, eso es lo malo. 

Lo mucho cansa... Y si no lo hemos pedido, más.

En Xataka | Adobe se ha presentado como la campeona de los derechos de autor en plena era IA. Ahora sabemos que quizá no tanto

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La noticia Todas las empresas tech están metiendo IA en todos sus productos. El problema es que nadie los quiere fue publicada originalmente en Xataka por Javier Pastor .



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Chatear con la inteligencia artificial sin pantallas es posible… usando una máquina de escribir. Así lo ha logrado este ingeniero

Chatear con la inteligencia artificial sin pantallas es posible… usando una máquina de escribir. Así lo ha logrado este ingeniero

En una época dominada por pantallas táctiles y asistentes virtuales, llama la atención que haya proyectos dirigidos a poder conversar con la IA recurriendo al papel de toda la vida. Pero exactamente eso es lo que ha logrado el ingeniero y 'maker' Ben James: integrar el modelo de lenguaje Claude en una máquina de escribir eléctrica Brother AX-10 de finales del siglo XX pasado, obteniendo así un terminal físico 'retrofuturista' capaz de 'conversar' con una IA moderna.

Un diálogo sin pantallas

El funcionamiento del invento es, en realidad, bien sencillo: el usuario escribe una pregunta en la máquina de escribir, presiona la tecla 'Enter' y, tras una breve pausa, la propia máquina comienza a responder, letra por letra, de manera autónoma. Y todo esto sin pantallas, notificaciones ni copy&paste: sólo recurriendo a tinta y papel... y acompañado del sonido rítmico de unas teclas que se mueven solas.

Pero es que la Brother AX-10, aunque se percibe como una máquina puramente mecánica, es en realidad un dispositivo electrónico que interpreta las pulsaciones del teclado mediante una matriz de filas y columnas, muy similar a la de un teclado de computadora. Esta característica fue clave para el proyecto.

El corazón del sistema: Arduino + Raspberry Pi

Para interceptar y reproducir las pulsaciones del teclado, James utilizó un Arduino Nano, encargado tanto de leer las teclas presionadas por el usuario como de simular las pulsaciones 'fantasma' que permiten a la máquina escribir por sí sola. El microcontrolador se conecta a la matriz del teclado mediante multiplexores, lo que le permite escanear entradas y generar salidas con total control.

A su vez, el Arduino se comunica con una Raspberry Pi Zero W, que actúa como intermediaria entre el mundo físico y la nube. En la Raspberry Pi se ejecuta un script en Python que envía los textos escritos por el usuario a la API de Claude y recibe las respuestas generadas por el modelo.

Estas respuestas se devuelven al Arduino, que las traduce en pulsaciones de teclas simuladas, haciendo que la máquina de escribir imprima la respuesta de la IA en tiempo real.

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Más que un experimento técnico

Aunque el proyecto es, en esencia, un ejercicio de ingeniería y hacking de hardware, también pretende ser una reflexión sobre cómo interactuamos con la IA. Y así, en lugar de una interfaz digital efímera, este sistema produce un registro físico permanente de cada conversación: páginas mecanografiadas que pueden archivarse, releerse o incluso exhibirse como documentos históricos.

Desde otro ángulo, el proyecto también plantea una especulación histórica: ¿cómo habría sido la IA generativa si hubiera existido antes de la era de los ordenadores personales?

Retro y lúdico

Este proyecto no pretende, obviamente, reemplazar a los chatbots tradicionales ni ofrecer una solución práctica para el día a día. Su valor reside en lo simbólico: demuestra que la innovación no siempre avanza en línea recta y que, a veces, mirar hacia atrás permite replantear cómo queremos que sea el futuro.

Por supuesto, cuando James compartió su proyecto en comunidades como Reddit, rápidamente se volvió viral. Cuenta que incluso ha ofrecido la posibilidad de que personas interesadas prueben el dispositivo en persona, si se encuentran en Londres.

Vía | Ben by Fax

Imagen | Ben James

En Genbeta | Las mejores distribuciones de Linux para tener un sistema operativo completo en la Raspberry Pi


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La noticia Chatear con la inteligencia artificial sin pantallas es posible… usando una máquina de escribir. Así lo ha logrado este ingeniero fue publicada originalmente en Genbeta por Marcos Merino .



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De usuario local a SYSTEM: la cadena de explotación que afecta a RasMan

La vulnerabilidad principal ya tiene parche de Microsoft, pero el vector que facilita el ataque quedó sin corregir en el hallazgo inicial.

Un fallo de seguridad crítico relacionado con el Windows Remote Access Connection Manager (RasMan) ha puesto el foco en un escenario de escalada de privilegios local que puede terminar en ejecución de código con permisos de System, el nivel más alto en Windows.

La investigación comenzó alrededor del CVE-2025-59230, una vulnerabilidad corregida por Microsoft en las actualizaciones de seguridad de octubre de 2025. Según el análisis de 0patch, el problema principal se encuentra en la forma en que el servicio RasMan gestiona y registra ciertos endpoints RPC (puntos finales de comunicación). En condiciones normales, cuando RasMan arranca, registra un endpoint específico en el que confían otros servicios privilegiados del sistema. El riesgo aparece si RasMan no está en ejecución: en ese caso, un atacante con acceso local podría registrar primero ese endpoint y hacer que, posteriormente, servicios con privilegios se conecten sin sospecharlo al proceso del atacante.

En la práctica, esta condición es difícil de aprovechar porque RasMan suele iniciarse automáticamente con el sistema, dejando muy poco margen para adelantarse. Ahí es donde entra la segunda pieza del hallazgo: 0patch describe un fallo adicional no divulgado previamente que permite a un usuario sin privilegios provocar el cierre inesperado del servicio RasMan. El problema se originaría por un error lógico vinculado a una estructura de datos tipo lista enlazada circular y al manejo incorrecto de punteros nulos, provocando una violación de acceso a memoria.

Microsoft ya ha parcheado la vulnerabilidad de elevación de privilegios (CVE-2025-59230), pero el vector de “crash” usado para facilitar la cadena no estaba corregido oficialmente en el momento del descubrimiento. Por su parte, 0patch publicó microparches para mitigar este componente en varios sistemas, incluyendo Windows 11 y Windows Server 2025.

La recomendación para administradores es clara: aplicar cuanto antes las actualizaciones de octubre de 2025, revisar políticas de endurecimiento y limitar el acceso local no confiable en equipos críticos.

Más información:

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