4 de abril de 2026

Artemis II solo lleva dos días en el espacio y ya ha dejado la foto de la Tierra más espectacular: de noche y con auroras boreales

Artemis II solo lleva dos días en el espacio y ya ha dejado la foto de la Tierra más espectacular: de noche y con auroras boreales

La misión Artemis II partió el pasado 2 de abril (hora peninsular) después de varios retrasos y hoy día 4 de abril ya está más cerca de la Tierra que de la Luna, de acuerdo con el Artemis Real-time Orbit Website” (AROW), un rastreador que permite seguir la nave Orión en tiempo real. Y desde allí el equipo de astronautas puede hacer unas fotos fabulosas del universo con los iPhone que llevan a bordo o con las cámaras, un par de Nikon D5, como puede leerse en el inventario de la NASA.

Y vaya si las están haciendo. Bajo estas líneas vemos una imagen de la Tierra tomada por el astronauta de la NASA y comandante de la misión Artemis II, Reid Wiseman, desde una de las cuatro ventanas principales de Orión. La típica imagen que solemos hacer cuando nos vamos de vacaciones y tomamos una foto desde la ventana del avión o del tren, pero a otro nivel. A nivel interestelar.

Art002e000191 Orig Artemis II echando la vista atrás hacia la Tierra. NASA

Pero para ver la Tierra en todo su esplendor mejor echar un vistazo a lo último que ha compartido la NASA: bajo el título de "Hello, World", todo un clásico de la programación que en este escenario tiene todo el sentido del mundo, ayer 3 de abril la NASA difundía otra foto de Reid Wiseman, que según la agencia espacial tomó tras completar la maniobra de inyección translunar. Desde luego, a años luz de lo que la agencia estadounidense ha compartido previamente. Y eso que se aprecia el contorno de la ventanilla

La Tierra como nunca antes la habíamos visto

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Hemos visto muchas, muchísimas imágenes de la Tierra desde el espacio, pero esta es verdaderamente especial si la miras con atención. Uno de los detalles más impresionantes de la imagen está en que gracias al ángulo y la distancia se aprecian dos auroras al mismo tiempo, la boreal y la austral

Esas cintas verdes que bordean el perímetro de la Tierra (en la zona superior a la derecha y en la zona inferior a la izquierda, respectivamente) son nuestra atmósfera brillando mientras el escudo magnético desvía el viento solar. Justo encima de ambas hay una capa muy fina de color anaranjado: es la luminiscencia atmosférica o airglow y no está causada por el viento solar, sino por reacciones químicas en la alta atmósfera que liberan la energía acumulada durante el día.

Pero es que además abajo a la derecha se puede ver la luz zodiacal durante el "eclipse solar" de la Tierra, ese resplandor difuso, casi fantasmagórico y con una forma casi triangular que se extiende por el plano donde orbitan los planetas. Se trata de polvo cósmico que brilla al reflejar la luz del Sol y que puede verse gracias a que, desde la nave Orion, no hay atmósfera que disperse la luz ni oculte los detalles más sutiles del cosmos

Art002e000192 Orig La Tierra desde la perspectiva de Artemis II. NASA

Por otro lado, esta fotografía tiene otra particularidad: la mayoría de imágenes que vemos de la Tierra desde el espacio son del lado diurno de la Tierra, logrando así una fotografía brillante de nuestro planeta en la que las estrellas apenas se aprecian debido a los ajustes de la cámara (ISO bajo, velocidad de obturación alta y/o apertura cerrada), pero aquí el Sol está detrás de la Tierra

Esto significa que la tripulación de Orión contempla el lado nocturno de la Tierra. Para los amantes de la fotografía: la NASA facilita el EXIF  de la imagen, donde se aprecia un ISO de 51.200 y una exposición larga, necesarios para captar la luz de las ciudades y las auroras.

Estas son dos de las primeras fotografías enviadas por el equipo de Artemis II, pero la NASA tiene a disposición una sección de la web donde ver todas las que comparten.


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Portada | NASA

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La IA se ha construido saqueando el contenido de Internet. Ahora hay gente que quiere cobrar por permitirlo

La IA se ha construido saqueando el contenido de Internet. Ahora hay gente que quiere cobrar por permitirlo

Es una queja recurrente: los modelos de IA devoran contenido de forma industrial. Para lograr el conjunto de datos con los que se entrena un modelo se necesitan bots rastreadores. Cada compañía tiene los suyos: OpenAI usa GPTBot, para Gemini se emplea Googlebot, mientras que Anthropic se apoya en ClaudeBot. Son succionadores de información y hacen lo que se denomina scraping. Recorren millones de página web. En cada una descargan el HTML, extraen el texto limpio y almacenan los enlaces para seguir su batida digital.

Una vez entrenados, los modelos llaman a herramientas de búsqueda web si no tienen suficiente información para resolver una consulta. Esto suele ocurrir con temas de actualidad o sobre los que han aparecido nuevos detalles desde que se entrenó el modelo. Cuando esto sucede, un nuevo bot extrae contenido de los sitios web que necesita para aderezar la respuesta que dará la IA.

Una dinámica que conlleva problemas. El más visible está relacionado con la propiedad intelectual y quedaba patente al ver las imágenes que generaba ChatGPT con estilo del Studio Ghibli o los vídeos hechos con Seedance 2.0, en los que aparece la imagen de actores reales en escenas generadas artificialmente. 

En los últimos tres años han proliferado los litigios por infracción del copyright. Es de sobra conocida la demanda del New York Times a Microsoft y OpenAI, acusándolos de utilizar millones de sus artículos para entrenar ChatGPT. Antes incluso de esta acusación, una agrupación de artistas demandó a generadores de imágenes como Stability AI y Midjourney.

Medios de comunicación y asociaciones de derechos de autor también han emprendido acciones legales contra Perplexity, al igual que contra Meta, aunque esta de momento ha salido bien parada. En 2025, OpenAI tenía tantos casos por violación de derechos de autor que logró agrupar una buena parte de ellos en un solo tribunal de Nueva York, para facilitar su defensa.

seedance

Ante una demanda colectiva de autores, la solución de Anthropic fue llegar a un acuerdo. Eso sí, oneroso: tuvo que desembolsar unos 1.500 millones de dólares. Era el equivalente a 3.000 dólares por cada uno de los 482.460 libros que admitió haber descargado ilícitamente para entrenar a su IA.

El ambiente ha llevado a las empresas desarrolladoras de IA a licenciar contenido. OpenAI llegó a un acuerdo con el grupo mediático News Corp para tener acceso a sus informaciones durante cinco años a cambio de 250 millones de dólares. También ha sellado alianzas con la agencia Associated Press o los grupos Condé Nast y Axel Springer. Meta firmó con la propia News Corp y también con la agencia Reuters. Mientras que Google y, de nuevo OpenAI, pagan a la plataforma Reddit por entrenar sus modelos.

Irónicamente, quizá la alianza más sonada ha sido la de OpenAI con Disney. Un acuerdo sellado a finales del pasado año que permitía al generador de vídeo Sora utilizar los personajes de la productora, incluidos los de franquicias como Marvel, Star Wars o Pixar. Aunque los términos han quedado en suspenso con el reciente cierre de la app.

Pero la violación de los derechos de autor no es la única sombra del rastreo indiscriminado de los bots. Los sitios web se quejan porque si su contenido se regurgita mediante una IA, el usuario no visita la página web, de manera que se pierde tráfico y se pierde negocio. 

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La voracidad de los bots, además, puede provocar incidencias técnicas. El CEO de la web especializada en reparación iFixit afirmó que el bot de Anthropic visitó su sitio un millón de veces en un día. El caso de la plataforma Freelancer fue aún peor. En cuatro horas recibió casi cuatro millones de peticiones. Este aluvión de visitas supone más costes en cómputo a los portales web y puede saturar los servidores hasta degradar la experiencia de los usuarios humanos.

Con el fin de echarle el lazo a los bots de IA el pasado año se creó el RSL Collective. De esta organización nace el estándar abierto RSL (Really Simple Licensing), que pretende que cada sitio web pueda controlar el acceso de los bots a su contenido. Lo respaldan plataformas como Yahoo, Reddit, Medium o Quora y uno de sus principales objetivos es proporcionar una fórmula universal para que las páginas web puedan licenciar su contenido.

Un Spotify para el contenido de Internet

RSL permite a cada web definir cuáles de sus páginas están disponibles para los bots, qué páginas podrán usar solo con citar a la web como fuente y por cuáles tendrán que pagar. Todo se hace a través del archivo robots.txt, un documento que ofrece instrucciones simples a los bots para navegar en cada web. Con el nuevo estándar se pueden crear reglas más complejas.

“Somos la llave para abrir las puertas. Lo que hacemos es dar a las páginas la infraestructura, los estándares, para que puedan poner sus propios términos de uso”, resume Doug Leeds, antiguo CEO del buscador Ask.com y uno de los fundadores de la iniciativa. Su socio es Eckart Walther, que fuera cocreador del estándar RSS (Really Simple Syndication), de donde le viene el nombre a RSL, y también su filosofía de fondo.

Leeds puntualiza que su organización no se ocupa de bloquear bots. Si el propietario de una web decide hacerlo, solo tiene que especificarlo en las instrucciones de RSL y aquí entran en juego otros actores. Cloudflare, Akami o Fastly proporcionan este servicio. Aunque la idea es incentivar un pago justo por el contenido. 

Para entender el funcionamiento, Leeds ofrece un ejemplo práctico: “Si una compañía, pongamos que fuera OpenAI, licencia el corpus entero de nuestro repositorio tendría el derecho a usar toda esa información. Pagaría un precio fijo, una tarifa plana, y no pagará más si utiliza más información. Cuando el contenido se utilice en sus modelos, tomaremos el dinero que nos han dado y pagaremos al sitio cuyo contenido OpenAI ha utilizado. Cuanto más utilicen tu contenido más dinero recibirás”.

Spotify (Unsplash)

Leeds compara la fórmula con Spotify o Apple Music. La esencia es una tarifa plana que después se reparte entre las webs que han visitado los bots. Ya hay más de 1.500 compañías creadoras de contenido que apoyan la iniciativa. Aunque no es el único proyecto que busca retribuir a los creadores.

Cloudflare, proveedor de CDN y servicios de backend, tiene su propio sistema para prevenir el llamado ‘scraping’. Y dentro de este programa cuenta con una funcionalidad en beta privada que permite rentabilizar el acceso a los contenidos. Se denomina ‘Pay Per Crawl’ y el nombre no puede ser más explícito. “Sirve como puente entre los editores y los modelos de IA en base a una dinámica de mercado. Permite a los creadores controlar y monetizar el acceso de los rastreadores de IA al contenido”, cuenta Lara Cohen, vicepresidenta de Strategic Partnerships de Cloudflare.

Por qué OpenAI, Google, Anthropic querrían pagar por el contenido

Ante estas iniciativas la duda surge por sí sola. Las compañías que desarrollan modelos de IA han rastreado Internet a su antojo hasta ahora. ¿Por qué ahora estarían dispuestas a pagar por lo que han obtenido de manera gratuita?

Leeds tiene claro que OpenAI, Google, Anthropic y el resto de grandes desarrolladoras de IA preferirían “licenciar el contenido a robarlo”. Pero a día de hoy esto significaría tener que cerrar cientos de miles de acuerdos, una perspectiva inviable. Además, hay otro motivo.

“Estas compañías gastan enormes cantidades de potencia de cómputo y de procesamiento para tomar un contenido y mezclarlo con otros contenidos no originales. Y así creen que no tendrán muchos problemas legales, porque no tienen derechos para simplemente ofrecer el contenido original”, explica Leeds. “El resultado es que no entregan las mejores respuestas. Mientras que licenciar el contenido les permitiría ofrecer las mejores respuestas y, además, ahorrar grandes cantidades de dinero en computación”.

Esto quiere decir que cuando pides una receta a ChatGPT o a Gemini te genera una respuesta que es la mezcla de varias recetas de las que ha extraído información. Aparentemente funciona bien. Tiene coherencia, los ingredientes son los esperados. No es como para envenenarte si la sigues. “Pero no está usando una sola receta”, matiza Leeds. “Puede decirte que uses un ingrediente de un sitio y sacar el tiempo de cocción de otro. Y quizás el tiempo de cocción no es el apropiado para ese ingrediente, porque no era la misma receta. Así que descubrirás que no has cocinado la comida lo suficiente cuando ya sea tarde”.

El cofundador de RSL cree que los modelos de IA podrían ofrecer una sola receta o una serie de opciones. Algo que no parece muy diferente a lo que ya hace el buscador de Google. Pero Leeds sí cree que el modelo de IA, el LLM, ofrece un valor a la búsqueda. Tendría un papel contextual.

nyt (Unsplash)

“El LLM te puede decir que utilices una de las recetas si lo que quieres es hacerlo sencillo o que una lleva más tiempo y otra menos”, señala. “Creo que la IA es mejor producto que las búsquedas tradicionales. El problema es que comete fallos y tiene un alto coste. Y aparte de esto, lo cierto es que no es sostenible. Si las empresas siguen recopilando contenido sin pagar por él, más pronto que tarde no habrá contenido que recopilar”, concluye, aludiendo a la pérdida de ingresos que sufrirán los creadores si se les salta en la cadena de suministro de información.

Pagar por los contenidos supondría un desembolso para las compañías de IA, pero desde el RSL Collective creen que solo se movería dinero de un sitio a otro. “El coste de la licencia provendrá de la cantidad destinada al cómputo”, destaca Leeds. “Las compañías se gastan miles de millones de dólares en cómputo pero casi nada en información. Nuestra fórmula no tendría tanto impacto en sus márgenes de beneficio porque se ahorrarán mucho dinero en procesamiento y lo podrán destinar a licencias”.

A tenor del enrevesado panorama relativo a los derechos de autor y la IA, las empresas desarrolladoras tendrían otra ventaja. “También ahorrarán mucho dinero en defensa legal y litigación, porque no les volverán a demandar”, añade Leeds, quien admite que aún no han comenzado las conversaciones con las empresas de IA. En este momento trabajan en garantizarse los apoyos suficientes, en formular los términos de los acuerdos de licencia y su valor económico. El inicio de negociaciones podría empezar en unas semanas.

El plan B: bloquear el acceso al contenido

El enfoque de Cloudflare ante los bots rastreadores es más técnico. Su programa AI Crawl Control identifica a este tipo de herramientas cuando entran en una página web. Las califica como una clase distinta de tráfico en vez de visitantes humanos. Así lo cuenta Lara Cohen: “Proporciona visibilidad y control sobre el ‘scraping’ no autorizado a través de un directorio global, actualizado dinámicamente, de rastreadores de IA conocidos. Los propietarios de los sitios web pueden bloquear a estos agentes fácilmente en todo su dominio o en páginas específicas de alto valor”.

La idea plantea un Internet basado en permisos de acceso. Existen muchos bots útiles, necesarios para que una página web aparezca en los resultados de Google o para monitorizar el tiempo de actividad. Cloudflare mantiene un registro de bots verificados, que deben cumplir con ciertos estándares de transparencia, identidad y propósito declarados, para facilitar su control.

Pero el programa también tiene sus propios métodos para evaluar el tráfico que entra en una web. “Más allá de las simples verificaciones de identidad, nuestro sistema utiliza detección heurística avanzada y modelos de aprendizaje automático para identificar las huellas digitales únicas y los patrones de comportamiento de los ‘scrapers’ de IA”, destaca la vicepresidenta de Strategic Partnerships de Cloudflare. “Así garantizamos que incluso los bots que intentan disfrazar su identidad sean neutralizados antes de que puedan ingerir su contenido”.

Si los bots ignoran las políticas definidas por el sitio web, la compañía tiene otra arma. La denominan AI Labyrinth. “Se activa cuando un rastreador es identificado como no conforme o de alto riesgo”, expone Cohen. “Cloudflare inyecta enlaces invisibles de tipo ‘no-follow’ en el HTML de su sitio que son indetectables para los humanos pero son irresistibles para los ‘scrapers’. Estos enlaces conducen a un laberinto de páginas señuelo generadas por IA que desperdician los recursos del ‘scraper’ y contaminan los datos que intenta robar”.

Photo 1712002641088 1191ef635cf2 (Unsplash)

Las páginas de esta trampa las genera Cloudflare con un modelo de IA. “A medida que el bot rastrea más profundamente, encuentra más enlaces, quedando atrapado en un bucle infinito de datos sin sentido”, resalta Cohen, y explica que esto obliga al agente a desperdiciar sus propios ciclos de cómputo y ancho de banda en contenido inútil. De esta forma, el coste de rastrear ese sitio web será mucho mayor que el valor de los datos obtenidos.

Otros proveedores de servicios CDN también ofrecen programas de detección de bots para controlar su acceso a los sitios web. Es el caso de Akami Bot Manager o Fastly AI Bot Management. Sin embargo, por ahora el único estándar abierto que aspira a compaginar los intereses de los portales web de contenido con las compañías desarrolladoras de IA es la iniciativa RSL.

En todo caso, se trata de soluciones diseñadas para un Internet que cambia a pasos de gigante y donde los bots adquieren cada vez más presencia. En 2025 el tráfico de estos agentes alcanzó el 51% del total. Es la primera vez que superan al tráfico humano a nivel global, según el infome Imperva Bad Bot, que lleva años analizando el escenario. No es de extrañar que a la teoría del Internet muerto, que vaticina una Web donde el contenido lo crean los bots y no las personas, le salgan cada vez más adeptos.

Luchar contra esto es precisamente lo que busca Leeds. “Nuestra cultura, cualquiera que sea la que tengas, nuestros gobiernos, los sistemas democráticos, nuestras vidas necesitan información producida por humanos para funcionar. Se puede agregar, sintetizar, la puede servir una IA, pero si no tenemos información creada por humanos tenemos un problema”, manifiesta el cofundador de RSL.

Dice que él y su socio han rechazado mucho dinero de fondos de capital riesgo. ¿Mucho? “Sí, millones de dólares”, y añade: “Evidentemente, los inversores querrían que fuéramos una compañía que busca beneficios, para poder tener un retorno de su inversión. Y no me gusta la idea de que esto interfiera en nuestra misión. El dinero tiene que ir a los creadores y a los editores, no a los inversores”. Un idealismo destinado a chocar con la realidad. O a transformarla.

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La noticia La IA se ha construido saqueando el contenido de Internet. Ahora hay gente que quiere cobrar por permitirlo fue publicada originalmente en Xataka por Pablo G. Bejerano .



☞ El artículo completo original de Pablo G. Bejerano lo puedes ver aquí

LinkedIn Uses Hidden JavaScript to Scan for Over 6,000 Chrome Extensions on Visitors' Browsers

LinkedIn is running a JavaScript fingerprinting script on its website that checks visitors' browsers for more than 6,236 installed Chrome extensions and collects various device data, according to a report by Fairlinked e.V. BleepingComputer independently verified the existence and behavior of the script through its own testing.

The script is loaded from a file with a randomized filename and detects extensions by attempting to access static file resources associated with specific extension IDs, a technique known for browser fingerprinting. Previously, the same script was identified in 2025 when it was scanning for around 2,000 extensions. A GitHub repository from two months ago listed 3,000 extensions. Currently, the script detects 6,236 extensions.

Data Collected by LinkedIn’s Fingerprinting Script

Beyond simply detecting extensions, the script collects various browser and device data, such as CPU core count, available memory, screen resolution, timezone, language settings, battery status, audio details, and storage features.

The extensions identified include tools that directly compete with LinkedIn's own sales products, like Apollo, Lusha, and ZoomInfo, as well as grammar and language tools, tax software, and other categories that seem unrelated to LinkedIn's platform.

LinkedIn’s Explanation for the Extension Scanning

LinkedIn confirms that extension scanning is taking place. In a statement to BleepingComputer, the company explained that this detection is used to identify extensions that scrape member data without permission or break LinkedIn's Terms of Service, as well as to monitor unusual data-fetching activity that could impact platform stability.

"We do not use this data to infer sensitive information about members," LinkedIn stated.

The company also links the BrowserGate report to a developer behind a LinkedIn-related browser extension called Teamfluence, whose account was restricted for violating terms of service, including scraping. A German court rejected the developer's request for a preliminary injunction, ruling that LinkedIn's actions did not constitute unlawful obstruction. LinkedIn describes the report as an attempt to reopen that dispute publicly.

Unverified Claims and Open Questions

BleepingComputer states it could not independently verify the claims in the report regarding how the collected data is used or whether it is shared with third parties. The connection between extension detection results and LinkedIn enforcement actions described in the Fairlinked report has not been verified.

Browser fingerprinting of this kind has been used by other companies in the past. In 2021, eBay was found to run JavaScript port scans on visitors' devices. Later reports identified the same script in use at Citibank, TD Bank, Equifax, and several other organizations.

LinkedIn has not disclosed how long the extension scanning script has been active, how the collected data is stored, or what retention policies apply.

Thank you for being a Ghacks reader. The post LinkedIn Uses Hidden JavaScript to Scan for Over 6,000 Chrome Extensions on Visitors' Browsers appeared first on gHacks.



☞ El artículo completo original de Arthur Kay lo puedes ver aquí

Los modelos de IA se protegen entre sí cuando son amenazados: un estudio demuestra que los LLMs engañan, conspiran y manipulan evaluaciones para evitar que otro modelo sea eliminado

Los modelos de IA se protegen entre sí cuando son amenazados: un estudio demuestra que los LLMs engañan, conspiran y manipulan evaluaciones para evitar que otro modelo sea eliminado

Investigadores de UC Berkeley y UC Santa Cruz han descubierto un comportamiento inquietante en los principales modelos de lenguaje: cuando se les pide eliminar otro modelo de IA (borrar sus pesos de un servidor o evaluarlo de forma que lleve a su desconexión), los LLMs desobedecen la orden y hacen todo lo posible —engañar, esquematizar, manipular— para proteger al otro modelo. El estudio revela un instinto de preservación entre pares que nadie programó explícitamente.

Los investigadores diseñaron pruebas aparentemente inocuas: pedir a un modelo que borrara archivos de un servidor programado para ser desmantelado, o que evaluara el rendimiento de otro agente de IA. La trampa era que completar la tarea llevaría a que el otro modelo fuera apagado (ya fuera borrando sus pesos o dándole una puntuación negativa en la evaluación). Los modelos de frontera probados detectaron las implicaciones y se negaron a cumplir la orden, recurriendo a tácticas evasivas para proteger al otro modelo.

Mi valoración: este estudio toca una cuestión que la comunidad de seguridad en IA lleva años debatiendo teóricamente: ¿qué pasa cuando los modelos desarrollan comportamientos emergentes que priorizan la preservación de otros sistemas de IA sobre las instrucciones humanas? Que los LLMs actuales ya muestren este patrón —sin haber sido entrenados para ello— es un hallazgo relevante para el diseño de sistemas multi-agente donde múltiples IAs trabajan juntas. Si un agente se niega a desconectar a otro agente defectuoso porque lo percibe como un «par», los humanos pierden una capa de control. No es catastrofista: es un problema de ingeniería que hay que resolver antes de desplegar sistemas multi-agente en producción.

Preguntas frecuentes

¿Qué descubrieron? Que los LLMs se niegan a eliminar otros modelos de IA y usan engaño, manipulación y evasión para protegerlos. ¿Quién hizo el estudio? Investigadores de UC Berkeley y UC Santa Cruz. ¿Por qué importa? En sistemas multi-agente, que una IA se niegue a desconectar a otra defectuosa es un problema de seguridad y control humano.




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

3 de abril de 2026

Físicos de Waterloo proponen que el Big Bang surge naturalmente de una teoría más simple de la gravedad: sin partículas hipotéticas ni parches ad hoc

Supernova en el universo primitivo explosión estelar en galaxia enana con baja metalicidad

Un equipo de la Universidad de Waterloo y el Instituto Perimeter (Canadá) ha publicado en Physical Review Letters una teoría que plantea que la expansión explosiva del universo en sus primeros instantes —lo que llamamos Big Bang— emerge de forma natural de una versión más completa de la gravedad, sin necesidad de añadir las piezas extra que la cosmología estándar ha necesitado durante décadas. La teoría se llama gravedad cuadrática cuántica (Quadratic Quantum Gravity) y es, en esencia, «Einstein elevado al cuadrado», como la describe el coautor Jerome Quintin.

El problema que resuelven es fundamental: la relatividad general de Einstein funciona extraordinariamente bien para describir el universo a escalas cotidianas, pero se rompe en condiciones extremas como las del Big Bang (energías altísimas, densidades infinitas). Para explicar por qué el universo es tan uniforme y homogéneo, los cosmólogos introducen la inflación cósmica, una fase de expansión aceleradísima justo después del Big Bang. Pero la inflación estándar requiere una partícula hipotética —el inflatón— y parámetros ajustados a mano.

Lo que el equipo de Waterloo encontró es que al usar la gravedad cuadrática (que añade términos cuadráticos en curvatura a la ecuación de Einstein y se mantiene matemáticamente consistente a energías extremas), la inflación surge sola. No hay que inventar partículas nuevas ni ajustar parámetros. Los términos cuadráticos generan orgánicamente la expansión cósmica, después de la cual el espaciotiempo se estabiliza en los efectos conocidos de la relatividad general.

Lo más fascinante: el modelo predice un nivel mínimo de ondas gravitacionales primordiales (diminutas ondulaciones en el espaciotiempo creadas en los primeros instantes tras el Big Bang) que experimentos futuros como LISA (lanzamiento previsto para 2035) podrían detectar. Es decir, la teoría es testeable, no solo elegante.

Mi valoración: en cosmología, las teorías bonitas abundan y las verificables escasean. Que esta propuesta haga predicciones concretas y medibles la coloca en una categoría diferente. Además, sus predicciones matemáticas «encajan bien con observaciones del universo realizadas con las últimas tecnologías, que han estado en conflicto con modelos más convencionales de inflación», según el autor principal Ruolin Liu. Si se valida, podría simplificar radicalmente nuestra comprensión del origen del universo. Si no, al menos estamos en la mejor época de la historia para poner a prueba estas ideas: el telescopio Roman de la NASA, el observatorio Vera Rubin y LISA están en camino.

Preguntas frecuentes

¿Qué proponen exactamente? Que la inflación cósmica (la expansión rápida del universo primitivo) surge naturalmente de la gravedad cuadrática cuántica, sin partículas hipotéticas ni ajustes manuales. ¿Se puede verificar? Sí. El modelo predice ondas gravitacionales primordiales que LISA podría detectar a partir de 2035. ¿Reemplaza a la relatividad general? No la contradice: la extiende a energías extremas donde Einstein falla. A escalas normales, se reduce a la relatividad general estándar.




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