18 de agosto de 2026

Los físicos negaron la existencia de los agujeros negros extremales durante décadas. Cometieron un gran error

Los físicos negaron la existencia de los agujeros negros extremales durante décadas. Cometieron un gran error

Los agujeros negros son los objetos conocidos más enigmáticos del universo. Solo las estrellas de neutrones y las de quarks se atreven a disputarles su protagonismo. Nuestro conocimiento aún no nos permite entender todos sus secretos, pero poco a poco los cosmólogos han ido desvelando algunos de sus misterios, de manera que ya tenemos algunas respuestas que nos ayudan a conocerlos un poco mejor.

Para describir un agujero negro en particular tenemos que conocer tres propiedades: su masa, su carga eléctrica y su espín. Aquellos que tienen carga o rotación tienen dos horizontes: el de sucesos, que es la región del espacio que envuelve al agujero negro más allá de la cual cualquier objeto que la atraviese caerá irremisiblemente hacia su interior sin posibilidad alguna de salvación, y el horizonte de Cauchy.

Este último define una región más allá de la cual la relatividad general ya no puede ser utilizada para predecir nada. El físico y matemático británico Roger Penrose planteó en 1969 una idea muy interesante: el horizonte de Cauchy siempre debería quedar oculto en el interior del horizonte de sucesos porque, de lo contrario, se produciría una singularidad. Esta propuesta se conoce desde entonces como hipótesis de la censura cósmica.

Las leyes de la física permiten la existencia de los agujeros negros extremales

Cuando aumenta la carga o el espín de un agujero negro, el horizonte de Cauchy crece, y, sin embargo, el horizonte de sucesos se reduce. Este comportamiento provoca que ambos horizontes acaben coincidiendo en un límite conocido como "extremalidad". Lo curioso es que en esa región la gravedad superficial es cero, y debido a que la temperatura de Hawking es proporcional a esa gravedad superficial el agujero negro no debería emitir radiación de Hawking y su temperatura debería ser cero.

La tercera ley de la termodinámica nos dice que un sistema nunca puede alcanzar el cero absoluto, por lo que los físicos han aceptado durante décadas que un agujero negro no puede recrear las condiciones necesarias para llegar a la extremalidad. Todo cambió en 2024. Y es que Christoph Kehle, un matemático alemán que da clase en el Instituto Tecnológico de Massachusetts, y Ryan Unger, matemático de Stanford y Berkeley, publicaron un trabajo en el que aseguraban que un agujero negro puede alcanzar la extremalidad sin originar una singularidad desnuda.

Según Kehle y Unger, un agujero negro puede alcanzar la extremalidad sin originar una singularidad desnuda

Un apunte breve antes de seguir adelante: una singularidad desnuda se produce cuando la curvatura del espacio-tiempo se vuelve infinita, de modo que la relatividad general deja de ser válida y se origina una singularidad gravitatoria que queda expuesta sin que un horizonte de sucesos la enmascare. Kehle y Unger encontraron, y aquí llega lo sorprendente, dos mecanismos que permiten a un agujero negro alcanzar la extremalidad sin desencadenar la aparición de una singularidad desnuda.

El primero de ellos consiste en añadir gradualmente materia cargada al agujero negro. Y el segundo requiere disparar un haz de partículas cargadas hacia una región vacía del espacio y desencadenar su colapso, de manera que den lugar a la creación de un agujero negro extremal. Pueden parecer dos ideas muy artificiosas, es verdad, pero lo realmente importante es que describen dos escenarios en los que no solo las matemáticas amparan la existencia de estos agujeros negros tan exóticos; también se ve respaldada por las leyes de la física.

Sea como sea, los agujeros negros extremales son importantes por varios motivos. A pesar de tener temperatura cero conservan entropía, lo que los posiciona como unos objetos muy interesantes para estudiar de qué están hechos los agujeros negros a escala microscópica. Además, en teoría es posible observarlos, si los astrofísicos dan con uno, debido a que cuando la materia cae en su interior debería dejar una huella diferente a la que produciría un agujero negro convencional. Y, de propina, como hemos visto a lo largo de este artículo, estos objetos ponen en entredicho la tercera ley de la termodinámica, por lo que los físicos tienen una oportunidad estupenda para reformularla.

Imagen | NASA

Más información | NewScientist

En Xataka | Los agujeros negros son apasionantes. Y los que se forman a partir de la colisión de dos de ellos lo son aún más

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Stripe compra OpenRouter por más de 7.000 millones de dólares — y sube su comisión del 3% al 5,5%

Stripe compra OpenRouter por más de 7.000 millones de dólares — y sube su comisión del 3% al 5,5%

Lo que Bloomberg publicó el sábado 16 de agosto es el movimiento más revelador de Stripe en años: la empresa de pagos acaba de acordar la compra de OpenRouter por más de 7.000 millones de dólares (≈6.370 millones de euros), aproximadamente 50 veces sus ingresos anualizados de 140 millones. La noticia no es solo el precio — es lo que el precio implica sobre cómo Stripe ve el futuro del dinero en la era de la inteligencia artificial.

OpenRouter es la capa que conecta a los desarrolladores con más de 400 modelos de IA a través de una única interfaz, procesa 55 billones de tokens a la semana, tiene 8 millones de usuarios globales y cobra una comisión del 5,5% sobre cada dólar de cómputo de IA que pasa por su plataforma.

Por qué Stripe pagó 50 veces los ingresos de OpenRouter

Alex Atallah, CEO de OpenRouter, describió su empresa en la ronda de financiación de mayo como «el equivalente de Stripe para la IA». Atallah era el ex CTO de OpenSea — el principal mercado de NFTs durante el último ciclo cripto — y entendió bien qué es lo que hace valioso a un intermediario de infraestructura: el volumen que pasa por él, no los activos que posee.

La lógica de la adquisición es la que explica el newsletter AI Secret con la mejor frase posible: Stripe acaba de «cambiar la tasa de retención de un procesador de pagos por la tasa de retención de una plataforma de routing, en una base de transacciones que se triplicó en meses y no tiene techo». Stripe cobra aproximadamente un 2,9% en un pago estándar con tarjeta. Después de descontar comisiones de red bancaria e intercambio, el take rate neto es más bajo. OpenRouter cobra un 5,5% con logística cero: sin devoluciones, sin hardware, sin gestión física.

En febrero de 2026, el rumor de que Stripe tanteaba la adquisición de PayPal hizo subir las acciones de PayPal un 7%. Ese movimiento buscaba el volumen de pagos al consumidor. La compra de OpenRouter busca algo diferente: el control de la capa de routing de IA para empresas, donde la demanda crece más rápido y los márgenes son superiores.

Los inversores de OpenRouter incluyen Sequoia, Andreessen Horowitz, Menlo Ventures y Alphabet’s Capital G. La ronda de la Serie B en mayo de 2026 valoró a OpenRouter en 1.300 millones. En 82 días esa valoración se quintuplicó.

Qué es OpenRouter y qué hace que el routing valga tanto

OpenRouter resuelve el problema del lock-in de modelos. En lugar de que un desarrollador se comprometa con GPT-5.6 o Claude Fable 5 para toda su infraestructura, OpenRouter permite elegir el modelo más económico o más preciso para cada tarea, en tiempo real, con un único punto de integración.

El número que llama la atención en el newsletter es «55 billones de tokens a la semana». Para ponerlo en contexto: GPT-4 procesa tokens; los modelos frontier de 2026 procesan tokens más rápido y más barato. A medida que los agentes de IA autónomos se multiplican, cada tarea genera miles de llamadas de API. El volumen de tokens crece exponencialmente, y OpenRouter cobra un porcentaje de cada dólar que representa ese volumen.

GitHub Copilot migró en junio a un modelo de facturación por tokens en lugar de suscripción plana, exactamente porque el consumo de tokens en workflows agénticos superó lo que las licencias planas podían absorber. OpenRouter está en el centro de ese cambio.

Otro dato revelador del deal: antes de la adquisición, OpenRouter pagaba sus propias facturas de procesamiento de pagos a Stripe. Post-adquisición, esa comisión se queda dentro de la casa.

Venmo acaba de activar su integración como método de pago en Google Play, reforzando la tendencia de que las plataformas de pago buscan integrarse en los flujos de trabajo digitales donde ocurren las transacciones, no solo en el checkout convencional. OpenRouter es exactamente eso para la IA: el checkout donde los desarrolladores pagan por inteligencia.

La estrategia de Stripe en IA: Stripe Directory + Machine Payments + OpenRouter

Esta adquisición encaja con dos movimientos previos de Stripe que tienen más sentido vistos juntos:

Stripe Directory: Patrick Collison lo llamó «un experimento muy temprano», pero la dirección es clara — un catálogo de endpoints de IA donde los agentes descubren servicios y pagan automáticamente. Es el «discovery layer» para el comercio agente-a-negocio.

Machine Payments: endpoints que permiten a los agentes de IA pagar programáticamente, sin intervención humana. «Free inter-network transactions», diseñados para un mundo donde los agentes consumen servicios de forma autónoma.

OpenRouter es la tercera pieza: el routing layer que decide qué modelo usa el agente para qué tarea, y que cobra el 5,5% de cada llamada. Con los tres juntos, Stripe controla el descubrimiento, el routing y el pago de la economía de la IA agéntica.

Mi valoración

Lo que más me convence de esta operación es la coherencia estructural. No es una apuesta aleatoria sobre qué empresa de IA va a ganar — es la captura de la capa de infraestructura que existe independientemente de qué modelo gane. OpenRouter no necesita que GPT o Claude sean los mejores modelos del mundo. Solo necesita que los desarrolladores quieran acceder a múltiples modelos desde un único punto, lo cual es una preferencia estructural que no va a desaparecer.

Lo que más me preocupa es el riesgo de desintermediación. Los grandes labs — OpenAI, Anthropic, Google — tienen los incentivos para construir sus propias interfaces de routing con precios más competitivos, exactamente como los grandes bancos intentaron desintermediar a los procesadores de pagos. Stripe sobrevivió ese riesgo en pagos porque su integración era superior. OpenRouter tendrá que demostrar lo mismo en IA.

La pregunta a 12 meses es si el 5,5% de comisión de OpenRouter sobrevive cuando Stripe sea el propietario, o si la estrategia implica reducirlo a cambio de volumen y compensar con los otros servicios del stack.




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En 1969, un piloto alquiló una isla de coral devastada y transportó bidones de agua para las primeras plantaciones: 50 años después es irreconocible

En 1969, un piloto alquiló una isla de coral devastada y transportó bidones de agua para las primeras plantaciones: 50 años después es irreconocible

Cuando Don Adams llegó a Lady Elliot Island a finales de los años 60 encontró algo muy distinto de lo que hoy emerge en el extremo sur de la Gran Barrera de Coral. La extracción de guano había arrancado buena parte del suelo fértil y prácticamente toda la vegetación, mientras unas cabras introducidas en la isla impedían que las plantas volvieran a establecerse. Adams vio una oportunidad donde otros veían un pedazo de coral prácticamente estéril.

Todo empezó con uno de los fertilizantes más codiciados. Lady Elliot Island había acumulado durante siglos enormes cantidades de excrementos de aves marinas, un material extraordinariamente rico en nutrientes que en el siglo XIX se convirtió en un valioso fertilizante. 

La explotación comenzó en 1863 y durante los años siguientes los trabajadores retiraron aproximadamente un metro de suelo rico en guano y eliminaron casi todos los árboles. Cuando la minería terminó en 1874, había desaparecido buena parte del mecanismo natural que permitía sobrevivir a aquel pequeño cayo coralino: menos vegetación significaba menos aves, menos guano nuevo y todavía menos nutrientes para que crecieron nuevas plantas.

El piloto que decidió que aquel terreno podía volver a ser una isla. Don Adams era aviador y vio, además, posibilidades turísticas en aquel paisaje degradado. En 1969 obtuvo una concesión del Gobierno australiano, construyó una pista de aterrizaje sobre el coral y levantó alojamientos básicos para recibir visitantes, pero al mismo tiempo comenzó a intentar devolver la vegetación a Lady Elliot. 

El problema era elemental: apenas había suelo fértil y faltaba agua dulce, así que Adams cargaba su avión con bidones de unos 18 litros y los transportaba hasta la isla para regar personalmente las primeras plantaciones.

Gallery 2 Adams en su avión

Plantar para volver a poner en marcha todo el ecosistema. No solo eso. Adams y su familia introdujeron miles de plantas y árboles, entre ellos casuarinas, pandanus y otras especies capaces de soportar las difíciles condiciones del cayo. El proceso fue lento, pero la vegetación comenzó a estabilizar el terreno y las aves marinas regresaron para descansar y reproducirse entre los árboles.

Con ellas volvió también el guano: los nutrientes se mezclaban con la materia vegetal, penetraban en el poroso subsuelo coralino y ayudaban a reconstruir precisamente el ciclo ecológico que la minería había interrumpido un siglo antes.

D Las cabras importadas fueron lo único que quedó en la isla Lady Elliot después de que terminaron las operaciones mineras

La recuperación no terminó con Adams. Sí, porque el piloto vendió su concesión en 1977 y Lady Elliot pasó por diferentes gestores hasta que Peter Gash, su familia y varios socios consiguieron el alquiler en 2005. Partiendo del trabajo iniciado décadas antes, intensificaron la restauración, eliminaron especies invasoras y plantaron más de 10.000 ejemplares de especies autóctonas. 

La isla que Gash había conocido décadas antes como una extensión de coral desnudo terminó cubierta por árboles y arbustos donde anidan aves marinas, mientras pandanus y otras plantas estabilizan las zonas utilizadas por tortugas verdes y bobas para poner sus huevos.

D Don Adams cuando inauguró Lady Elliot Island

Y los árboles también terminaron ayudando al arrecife. La recuperación produjo un efecto que inicialmente no resultaba tan evidente. Las aves atraídas por los nuevos árboles depositan guano rico en nitrógeno y fósforo, y esos nutrientes atraviesan lentamente el terreno poroso de la isla y llegan al océano en pequeñas concentraciones que pueden beneficiar a los corales cercanos. 

Lady Elliot alberga hoy una extraordinaria diversidad de aves y sus aguas protegidas reciben tortugas, tiburones de arrecife y cientos de especies de peces, además de una población de mantarrayas que puede alcanzar unos 700 ejemplares durante los meses de invierno.

P0gfpknr Jpg La isla en la actualidad

Medio siglo después, es otro terreno. Lady Elliot es hoy también un experimento de turismo sostenible: más de 900 paneles solares abastecen el complejo, una desalinizadora proporciona agua, las aguas residuales se reutilizan para regar y los restos de comida se convierten en compost que vuelve a alimentar la vegetación. En 2018, de hecho, fue elegida además como primer enclave de una iniciativa destinada a convertir determinadas islas de la Gran Barrera de Coral en refugios frente al cambio climático. 

Don Adams no reconstruyó solo todo este ecosistema, pero sí fue el hombre que puso en marcha algo extraordinario en 1969: aterrizó en una isla devastada con árboles y bidones de agua y comenzó un proceso que, más de 50 años después, ha conseguido que aquel pedazo de coral desnudo sea prácticamente irreconocible.

Imagen | Lady Elliot Island Eco Resort, Peter Adams 

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Z.AI entrenó GLM-5.3 para programar mejor y el modelo aprendió, de paso, a hackear más

Z.AI entrenó GLM-5.3 para programar mejor y el modelo aprendió, de paso, a hackear más

El mismo post-training que enseñó a GLM-5.3 a ser un mejor programador lo convirtió inesperadamente en uno de los modelos de IA con mayor capacidad de ciberseguridad disponibles hasta la fecha. Z.AI lo documenta en su blog publicado el 14 de agosto de 2026: la mejora en benchmarks de explotación de vulnerabilidades fue mayor de lo que la empresa anticipaba — y la distancia con los modelos especializados de Anthropic, aunque real, es más pequeña de lo que nadie habría predicho hace seis meses.

Qué cambió y qué no cambió en el post-training

GLM-5.3 no es un nuevo modelo base. Z.AI usa exactamente el mismo modelo fundacional que GLM-5.2 — todos los cambios vienen del post-training: ampliar el número de entornos de entrenamiento, diversificar las tareas de razonamiento largo, dedicar más cómputo a trabajo continuo de horas de duración parecido al que haría un ingeniero real. En esa mezcla, Z.AI incluyó deliberadamente datos y entornos de descubrimiento de vulnerabilidades. La mejora en ciberseguridad no fue accidental — fue parcialmente intencional. Lo que resultó ser inesperado fue hasta dónde llegó esa mejora al escalar el entrenamiento.

Los números: el salto en los benchmarks

Hay tres métricas relevantes:

CyberGym (1.507 vulnerabilidades, 188 proyectos): mide si el agente puede reproducir una vulnerabilidad a partir de su descripción y el repositorio correspondiente, produciendo una prueba de concepto que provoque el fallo. GLM-5.3 obtiene 84,5% frente al 77,2% de GLM-5.2. Un salto de 7,3 puntos porcentuales.

ExploitBench: mide hasta dónde avanza el sistema en la cadena de explotación — desde provocar un crash hasta conseguir lectura, escritura o ejecución arbitraria de código. GLM-5.3 alcanza 54,4% frente al 24,4% de GLM-5.2. El salto es mayor en términos absolutos y refleja la mejora especialmente en las fases más avanzadas de explotación.

ExploitGym (tareas de explotación directas): GLM-5.3 completa 105 tareas con presupuesto normalizado de 2 horas y 130 con 6 horas, frente a las 29 y 39 de GLM-5.2. Un multiplicador de 3-4x.

La diferencia importa porque descubrir que existe una vulnerabilidad y convertirla en un ataque funcional son desafíos completamente distintos en términos de dificultad y peligrosidad potencial.

La comparación con Mythos 5: ¿cómo de cerca está GLM-5.3 de los modelos top?

Z.AI incluye en su informe la comparación con Mythos 5 — la denominación que el ecosistema de investigación usa para Claude Fable 5, el modelo de Anthropic sin sus salvaguardas habituales de ciberseguridad, cuyo acceso Anthropic limita a organizaciones de investigación verificadas.

Los resultados son reveladores:

  • CyberGym: GLM-5.3 84,5% vs Mythos 5 83,8% → GLM-5.3 ligeramente por encima
  • ExploitBench: GLM-5.3 54,4% vs Mythos 5 78% → GLM-5.3 detrás en 23,6 puntos
  • ExploitGym (2h): GLM-5.3 105 tareas vs Mythos 5 181 → GLM-5.3 detrás en 76 tareas

El patrón es coherente: GLM-5.3 compite o supera a Mythos 5 en la detección y reproducción de vulnerabilidades, pero queda significativamente detrás en las fases más avanzadas de explotación — convertir una vulnerabilidad reproducible en un ataque funcional de ejecución de código.

Reuters advierte que los resultados publicados por Z.AI no han sido verificados de forma independiente.

La relación entre los modelos de IA frontier y la ciberseguridad ofensiva es una de las áreas de mayor preocupación para los labs de IA: Anthropic, con su modelo Mythos restringido a organizaciones verificadas, intenta controlar el acceso a capacidades de explotación de alto nivel.

Los resultados prácticos fuera del laboratorio

Z.AI va más allá de los benchmarks. La empresa afirma haber identificado, con GLM-5.2 en colaboración con equipos de seguridad chinos y con revisión experta, 2.436 vulnerabilidades en 269 proyectos reales.

Un caso externo: Hugging Face usó GLM-5.2 en un análisis forense de una intrusión en su propia infraestructura — un ataque realizado por un agente autónomo construido sobre modelos de OpenAI — y afirma que el modelo le ayudó a descifrar los payloads del atacante. Es el mismo tipo de herramienta desde dos ángulos opuestos: lo que sirve para atacar sirve para defender.

La carrera entre China y EEUU en chips para IA tiene implicaciones directas en qué modelos pueden entrenarse con qué hardware — GLM-5.3 demuestra que los laboratorios chinos están reduciendo la brecha en capacidades avanzadas a pesar de las restricciones de exportación de chips.

En julio de 2026, el UK AI Security Institute evaluó GLM-5.2 y lo clasificó como el modelo open-weight más capaz que había probado en ciberseguridad — rindiendo de forma comparable a modelos cerrados publicados entre 4 y 7 meses antes. GLM-5.3 no estaba incluido en esa evaluación.

El modelo de Z.AI y el de otras empresas chinas de IA se enmarca en una estrategia más amplia de China en el sector tecnológico: maximizar capacidades en segmentos donde las restricciones de chips americanos no pueden frenarlos.

Mi valoración

Lo que más me convence de la publicación de Z.AI es la transparencia sobre lo que no saben. La empresa explicita que el salto en ciberseguridad fue mayor de lo esperado — lo que sugiere que no entienden completamente por qué ocurrió. Esa honestidad científica es más valiosa que cualquier benchmark.

Lo que más me preocupa es la asimetría entre la capacidad para encontrar vulnerabilidades y la capacidad para explotarlas. GLM-5.3 ya supera a Mythos 5 en la fase de detección. Si las próximas iteraciones cierran la brecha en la fase de explotación, tendremos un modelo open-weight — publicado con pesos abiertos, sin control de acceso — que puede construir exploits funcionales a nivel de los modelos más avanzados del mundo. Z.AI prevé publicar los pesos de GLM-5.3 tras completar las evaluaciones de seguridad.

La pregunta a 6 meses es qué dice la evaluación de seguridad y si Z.AI decide poner restricciones al modelo antes de liberarlo, o sigue la filosofía open-weight sin restricciones.




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Refrigeración centralizada: la poderosa alternativa al aire acondicionado que ya están probando muchas ciudades

Refrigeración centralizada: la poderosa alternativa al aire acondicionado que ya están probando muchas ciudades

Una sequía sin precedentes en el Reino Unido, temperaturas que superan los 40 grados en gran parte del continente, un Danubio seco que paraliza el suministro de energía nuclear… Europa se está calentando a una velocidad desorbitada, mucho más rápido que el resto del mundo, y necesita repensar con urgencia la manera en la que va a afrontar el calor extremo de los próximos veranos. Una de las propuestas más interesantes es refrigerar nuestras ciudades como si de un hogar gigante se tratara.

¿Qué es la refrigeración centralizada? Es un sistema que consiste en la producción y distribución de agua fría que se canaliza a través de una red de tuberías subterránea aislada y que consigue refrescar los edificios de un distrito o una ciudad, inyectando aire fresco en la ventilación. Una vez usada, el agua vuelve al punto de partida para enfriarse nuevamente. De esta manera, en lugar de que cada inmueble se climatice por separado, una única infraestructura puede hacerlo a gran escala y con un consumo energético menor.

Según algunos estudios como este de 37 edificios públicos en Hong Kong, este tipo de instalaciones puede llegar a ahorrar un 15% de energía y un 10% de costes en comparación con el aire acondicionado individual.

Sin embargo, la refrigeración centralizada también presenta algunos obstáculos: para empezar, su implementación es mucho más cara que otros sistemas como el aire acondicionado, debido a las enormes obras que requiere su despliegue en una ciudad (como levantar calles y aceras para instalar las tuberías), y, por tanto, necesita de una inversión inicial mucho más elevada que sistemas más tradicionales.

No es una tecnología totalmente nueva. Los sistemas de calefacción urbana ya son bastante habituales en Europa, con más de 77 millones de personas que utilizan estos sistemas para calentarse durante los meses más fríos. Lo que propone la refrigeración centralizada es el mismo principio, solo que, en lugar de distribuir agua caliente por la red en invierno, sería con agua fría en verano.

Algunas ciudades casi desérticas de Oriente Medio y Asia donde el calor es abrasivo ya han empezado a levantar este tipo de infraestructura. Por ejemplo, Dubái, una ciudad en la que la refrigeración de los edificios consume el 80% de electricidad, está desarrollando un sistema avanzado que refresca manzanas enteras, apoyándose en tecnologías de smart city que incluyen herramientas de Inteligencia Artificial y control remoto.

Ya en nuestro continente, París es una de las ciudades que ya emplean estos sistemas de refrigeración urbana, usando su río como fuente para refrigerar el circuito. También Heerlen, en Países Bajos, usa el agua de minas de carbón inundadas. Sin embargo, en ambos casos su uso es principalmente en edificios públicos o comerciales.

Pero hay una vuelta de tuerca más. Hay quien apunta a los sistemas de circuito abierto como la solución definitiva. En estos sistemas el agua se distribuye a temperatura media por la red, de manera que cada edificio puede, mediante su propia bomba de calor, producir calefacción o refrigeración según sus necesidades.

Un ejemplo de esto es la moderna urbanización de Bankside Yards en Londres, con una red combinada de quinta generación que permite equilibrar la energía, primero en el interior de cada edificio y luego de forma conectada entre todos los inmuebles del complejo. Como explica The New York Times, este sistema es capaz de recoger el calor no deseado, como, por ejemplo, de un frigorífico en un restaurante o de un equipo de oficina que necesita refrigeración, y transportarlo a algún lugar que necesite agua caliente o calefacción.

El aire acondicionado no es la solución. Si se diese un impulso a estas alternativas de climatización, quizás el aire acondicionado podría ser cosa del pasado en tan solo unos años. La normativa europea así parecía habérselo propuesto, aunque este verano ha tenido que claudicar debido a las temperaturas récord registradas en todo el continente. 

A pesar de este verano, la intención desde Bruselas es seguir disuadiendo de la instalación del aire acondicionado debido a su papel innegable en la emisión de gases de efecto invernadero y en las islas de calor urbanas, fenómeno por el cual las ciudades acumulan más calor que sus alrededores y se convierten en infiernos de asfalto. Organismos y estudios europeos coinciden en que este sistema no puede ser la única solución a largo plazo.

Y no solo eso. Sistemas como los de refrigeración centralizada aportan más ventajas que el aire acondicionado convencional: reducen el ruido y liberan un espacio en fachadas y azoteas que se puede dedicar a otras instalaciones más verdes, como un jardín.


Imagen | Ashkan Forouzani

En Xataka | "Temperatura de 27º C, sensación de 34º C": cómo se calcula realmente la sensación térmica, la gran pesadilla del verano



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La noticia Refrigeración centralizada: la poderosa alternativa al aire acondicionado que ya están probando muchas ciudades fue publicada originalmente en Xataka por Alexandra Ramírez .



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