Anthropic ha llevado a la Super Bowl la estrategia de Apple contra Microsoft: hacer que usar al rival parezca ridículo

Anthropic ha estrenado la Super Bowl atacando a OpenAI con anuncios que muestran terapeutas virtuales colando publicidad de aplicaciones de citas y entrenadores personales vendiendo alzas para bajitos. El mensaje: "Ads are coming to AI. But not to Claude" ("Los anuncios están llegando a la IA. Pero no a Claude").

Sam Altman ha respondido en X llamándoles "deshonestos" y acusándoles de "doublespeak", "doble discurso" en español, aunque una traducción mejor adaptada podría ser "lenguaje engañoso" o simplemente "hipocresía".

Parece una escaramuza menor, la de dos rivales peleándose por un anuncio. Pero bajo ese capó hay una pregunta de miles de millones: ¿qué tipo de negocio será la IA cuando esté consolidada?

La historia de Internet se resume en dos grandes modelos:

1. Uno gratis sostenido por publicidad: Google, Facebook, YouTube, Instagram, TikTok... independientemente de que tengan versiones premium.
2. Otro de pago directo por suscripción: Netflix, DAZN, Disney+, Apple Music, PSN...

El primero aspira a maximizar la audiencia, el segundo aspira a maximizar el ingreso por usuario. La IA está ahora mismo decidiendo cuál de los dos caminos toma.

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La IA está rompiendo uno de los paradigmas económicos más antiguos de la historia: que lo barato es igual a "malo"

OpenAI ya ha elegido y está empezando a probar a poner anuncios en las cuentas gratuitas de ChatGPT. Altman lo justifica con el clásico argumento de la democratización: "Más tejanos usan ChatGPT gratis que el total de personas que usan Claude en Estados Unidos". Dicho de otro modo: quieren llegar a esas miles de millones de personas que no van a pagar 20 dólares al mes. Y para eso hace falta publicidad.

Anthropic elige lo contrario. "Anthropic ofrece un producto caro a gente rica", le ha recrimina Altman. En cierta forma, es cierto: Claude está apostando ante todo por los contratos con empresas y por las suscripciones premium de 20, 100 y 200 dólares al mes.

Su modelo depende de que la IA sea lo suficientemente valiosa como para que pagues por ella. Y para que mires de vez en cuando al plan superior con la tentación de subir un peldaño más. Sin publicidad, sin enlaces patrocinados y sin que las respuestas estén influidas por los anunciantes.

La diferencia no es sólo de negocio, es de producto. Una IA con publicidad tiene incentivos diferentes a una sin ella.

• ¿Qué ocurre cuando le preguntas al asistente qué coche comprarte y hay un fabricante pagando por aparecer en sus respuestas?
• ¿Qué pasa con los consejos médicos, financieros, legales?

OpenAI ha prometido que "los anuncios no influyen en las respuestas". Es lo que ha dicho en el minuto 0. Pero esa promesa será cada vez más difícil de sostener conforme la presión de monetización aumente.

Anthropic tiene su propio problema: si sólo llega a quienes pueden permitirse pagar, la IA se convierte en una herramienta de élites. Una tecnología que promete democratizar el conocimiento acaba reproduciendo las divisiones de clase que ya existen. Esto lo vimos venir con la llegada de los planes de 200 dólares para acceder a la élite de la IA. Una brecha que crea otra brecha,

El paralelismo con la historia de Internet es inevitable. Las redes sociales gratuitas nos atraparon a (casi) todos en los años diez, pero a cambio construyeron máquinas de vigilancia publicitaria optimizadas para el engagement, no para el bienestar de nadie. Los servicios de pago son más limpios, pero también más excluyentes.

Así que la IA está ahora en ese punto de bifurcación:

• OpenAI apuesta por ser el YouTube de la IA: gratis para todos, sostenido por anuncios y con versiones premium para quien quiera pagar.
• Anthropic quiere ser el Netflix: mejor experiencia y libre de anuncios, pero sólo para quien pague. Es cierto que mantiene un plan gratuito, pero sus límites son una invitación continua a pasar por caja o irse.

Y ahora está en juego qué tipo de relación con esas máquinas que cada vez saben más de nosotros y a las que cada vez les pedimos más. Si serán servicios que nos sirven o si serán plataformas que nos monetizan.

En Xataka | La IA de 2026 trae una verdad incómoda: la más útil será la que más nos vigile

Imagen destacada | Anthropic

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☞ El artículo completo original de Javier Lacort lo puedes ver aquí

Google Plans To Terminate ChromeOS In 2034, Court Documents Reveal

Google is planning to end support for ChromeOS in 2034, according to details that came from court filings in the ongoing U.S. Department of Justice antitrust case. The documents reveal that ChromeOS, which has powered Chromebooks since 2011, now has a defined end-of-life timeline inside Google.

The disclosure does not come from a product announcement or roadmap update, but from legal records tied to remedy discussions after a federal judge ruled that Google holds an unlawful monopoly in web search. Within that context, ChromeOS was noted as a platform with a limited remaining lifespan.

ChromeOS Support Has A Fixed End Date

Court transcripts confirm that Google is required to continue supporting existing ChromeOS devices until at least 2033. This aligns with the company’s long-standing promise to provide up to 10 years of updates for Chromebooks sold to consumers, schools, and businesses.

Once that obligation expires, Google is not required to extend ChromeOS support further. That effectively makes 2034 the earliest point at which ChromeOS could be fully retired.

During proceedings, ChromeOS and related variants were described as systems built primarily around the Chrome browser and Linux, rather than independent operating systems in their own right. That characterization factored into how the platform was treated during the legal review.

Google Is Moving Toward A Unified Android Desktop Platform

Google confirmed in 2025 that it plans to merge ChromeOS with Android into a single desktop-focused platform. Internally, the project is known as Aluminium OS.

References in the court documents suggest that Aluminium OS is already under active development. The platform is expected to be based on Android, adapted specifically for laptops, desktops, and larger screens rather than phones or tablets.

The goal appears to be a unified system capable of running Android apps alongside software adapted from ChromeOS. Some ChromeOS tools are expected to carry over in modified form, optimized for desktop workflows.

Chrome’s rendering engine is likely to remain a core component, continuing the technical lineage from ChromeOS. Support for both Arm and x86 processors is also anticipated, covering education devices, thin clients, and conventional desktop hardware.

What ChromeOS Termination Means For Chromebook Users?

There is no immediate impact for current Chromebook owners. Devices will continue receiving updates for the full duration of their guaranteed support periods, which extend into the early 2030s for newer models.

Schools and organizations that standardize on ChromeOS now have a clearer long-term timeline for planning. Chromebooks purchased before any transition will still receive updates through their full lifecycle, even if ChromeOS development winds down later.

Google has not shared any details on how migrations to Aluminium OS might work, or whether existing ChromeOS devices would be eligible for upgrades.

Why ChromeOS timeline came Out Through An Antitrust Case?

The ChromeOS timeline emerged as part of broader scrutiny over Google’s control of web technologies and distribution channels. While Google retained ownership of the Chrome browser, operating systems built around it were examined separately during the case.

ChromeOS is not being shut down as a direct penalty of the ruling. However, the court records confirm that its long-term future inside Google is limited. For now, the only official guidance remains Google’s existing update policy, with no consumer-facing transition plan announced.

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EEUU tiene un plan para sus ríos: bombardearlos con 6.000 troncos desde helicópteros para arreglar un error de hace décadas

Históricamente, los ríos del Pacífico Noroeste de Estados Unidos eran un caos de madera caída, pozas profundas y corrientes irregulares que impedían el cauce normal. La lógica marcaba limpiarlos y retirar todos los troncos para facilitar el paso de agua y el transporte, algo que no dudaron en hacer. El problema es que posteriormente se ha visto que esto es un error, y han tenido que arreglarlo literalmente lanzando troncos al río con un helicóptero. Algo que puede parecer una locura, pero que la ciencia ha avalado como lo mejor.

Un bombardeo de maderas. El proyecto, liderado por la Nación Yakama en colaboración con organizaciones como The Nature Conservancy ha alcanzado un hito sin precedentes. Han logrado colocar más de 6.000 troncos de abeto Douglas y cedro a lo largo de los 38 kilómetros de ríos y arroyos que hay en Washington central. 

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El río más corto de España nace en una espectacular cascada, es un paraíso del barranquismo y tiene escasos 21 kilómetros

Con helicópteros. Una tarea que no era fácil, y para la que han requerido helicópteros, puesto que el acceso por tierra a estas zonas vírgenes es casi imposible sin construir carreteras que destruirían el ecosistema que se intenta salvar, de manera paradójica, 'ensuciando' los ríos. 

Es por ello que el uso de helicópteros de carga han permitido depositar la madera con una precisión quirúrgica sin tocar el suelo del bosque que lo rodea para hacer el menor daño posible. Una imagen que la verdad ha llamado mucho la atención en redes sociales por la impresión de ver un helicóptero vertiendo madera en un río. 

Un río sucio. Aunque ver miles de troncos amontonados en un río puede parecer un desastre natural, para un biólogo es una obra de ingeniería perfecta. Y es que estos apilamientos reciben el nombre de 'Engineered Log Jams' y tienen un sentido muy claro. 

El primero de ellos es que los troncos crean pozas profundas y sombras donde el agua se mantiene fría, lo que es vital para la supervivencia del salmón y la trucha toro ante el aumento de las temperaturas globales. 

Frenando la corriente. Esta es otra de las razones por las que la ciencia justifica la necesidad de tener estos troncos en el río, puesto que al ralentizar el agua se permite que la grava se asiente para que el salmón ponga sus huevos. Algo que se complementa con la posibilidad de refugio que dan los troncos para esconderse de los depredadores. 

Además, al forzar al agua a rodear los obstáculos, se recupera la complejidad del cauce, evitando la erosión acelerada de las orillas.

El respaldo. Como hemos dicho antes, no ha sido una decisión política unilateral, sino que ha contado con el respaldo de la ciencia con diferentes estudios. En estos se apuntó a una tasa de supervivencia del 78% de la fauna tras grandes inundaciones, cumpliendo con creces los objetivos de protección. 

Y el éxito ha sido tal que ya se están replicando en otras parte del país. La propia administración pública está financiando proyectos similares en la península Olímpica y en condados como Cowlitz han redoblado su apuesta, colocando hasta 8.000 troncos en el río Grays. 

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En Perú hay un río de leyenda: aguas a 86 grados capaces de cocinar a quien caiga dentro

El regreso del salmón. Este proyecto no es solo una cuestión de estética fluvial. Es una batalla por la soberanía alimentaria y la biodiversidad. Las investigaciones en el río Elwha ya confirman una respuesta positiva inmediata con la presencia de salmones jóvenes ante estas estructuras. 

De esta manera, lo que hace décadas se eliminó por considerarse "basura" u obstáculos para el progreso, hoy se reinserta con helicópteros de alta tecnología. Es el reconocimiento de que, a veces, para que la naturaleza funcione correctamente, necesitamos que los ríos vuelvan a estar "sucios" y llenos de obstáculos. 

Imágenes | Job Vermeulen Magnus Mandrup

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La noticia EEUU tiene un plan para sus ríos: bombardearlos con 6.000 troncos desde helicópteros para arreglar un error de hace décadas fue publicada originalmente en Xataka por José A. Lizana .

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Cuando el peligro no termina con el primer temblor

Un terremoto fuerte suele sentirse como el final de un episodio, pero en sismología muchas veces es solo el principio. Las réplicas son esos temblores posteriores que llegan cuando la gente intenta salir, cuando los equipos de rescate entran en edificios dañados o cuando se restablecen servicios críticos. En ocasiones, el daño añadido de una réplica puede ser tan grave —o más— que el del evento principal, porque encuentra estructuras ya debilitadas y comunidades en pleno esfuerzo de respuesta.

El problema práctico es que, tras un sismo relevante, autoridades y servicios de emergencia necesitan una idea rápida y razonable de qué puede ocurrir en las siguientes horas. Es como si, después de una tormenta, tuvieras que decidir en minutos si conviene cerrar una carretera por riesgo de desprendimientos: no esperas el informe perfecto de varios días si puedes disponer de un pronóstico fiable en el momento.

De horas o días a segundos: el salto operativo

Hasta ahora, los métodos habituales para estimar el riesgo de réplicas podían requerir mucho tiempo de cálculo. Un ejemplo clave es el modelo ETAS (Epidemic-Type Aftershock Sequence), uno de los sistemas más utilizados para describir y prever secuencias de réplicas y que se emplea de forma operativa en países como Italia, Nueva Zelanda y Estados Unidos, según explica el British Geological Survey (BGS) en una nota de prensa fechada el 25 de noviembre de 2025.

La lógica de ETAS es potente, pero su coste computacional no es trivial: necesita ejecutar muchas simulaciones para generar pronósticos, y eso puede traducirse en esperas de varias horas o incluso días en un ordenador de gama media, especialmente tras ciertos eventos. En un contexto de crisis, esa demora es como tener un mapa excelente que llega cuando ya te has tenido que poner en marcha sin él.

Frente a esa limitación, un equipo del BGS, la Universidad de Edimburgo y la Universidad de Padua ha desarrollado herramientas de inteligencia artificial capaces de producir estimaciones de réplicas casi en tiempo real. La idea central no es “adivinar” el futuro con magia, sino aprender patrones a partir de grandes volúmenes de datos sísmicos históricos para acelerar cálculos que, por vías tradicionales, requieren más recursos.

Cómo se entrena una herramienta de aprendizaje automático para réplicas

En estos modelos, la materia prima es el registro de terremotos pasados. Los investigadores entrenaron sus sistemas de aprendizaje automático con datos reales de regiones con actividad sísmica frecuente y características tectónicas distintas: California, Nueva Zelanda, Italia, Japón y Grecia. Esa diversidad es importante porque la Tierra no se comporta igual en todas partes: no es lo mismo una “bisagra” tectónica que una “cremallera” de fallas; ambos mecanismos pueden generar secuencias de réplicas con ritmos y distribuciones diferentes.

Con un entrenamiento que combina experiencias de varios “paisajes” tectónicos, los autores sostienen que estas herramientas podrían aplicarse en la mayoría de zonas del mundo expuestas a terremotos. Dicho de forma cotidiana: si solo aprendes a conducir en calles tranquilas, la autopista te intimida; si practicas en ciudad, carretera y lluvia, tu conducción se adapta mejor. Con los modelos ocurre algo parecido: más variedad de escenarios ayuda a que el sistema generalice.

Qué se evaluó exactamente: magnitud y ventana de 24 horas

Para medir el rendimiento, el equipo analizó la capacidad de sus modelos de prever cuántas réplicas ocurrirían durante las 24 horas posteriores a terremotos de magnitud 4 o superior. Ese detalle no es menor. Elegir una ventana de un día tiene sentido operativo porque es cuando se toman muchas decisiones urgentes: despliegue de recursos, perímetros de seguridad, evaluación de daños, accesos a infraestructuras y protección del personal que trabaja “a pie de calle”.

Después compararon el desempeño con el modelo ETAS. El resultado, según el comunicado del BGS, es que ambos enfoques ofrecen una calidad de pronóstico similar en términos de estimación del riesgo de réplicas. La diferencia crítica está en el tiempo: mientras ETAS puede tardar mucho por su enfoque basado en simulaciones múltiples, los modelos de inteligencia artificial generan su salida en segundos y con un coste computacional bajo.

En la práctica, esto abre un enfoque híbrido muy atractivo: usar una herramienta rápida para orientar decisiones tempranas y, si es necesario, complementar con métodos más intensivos cuando haya tiempo y capacidad de cálculo. No se trata de reemplazar por reemplazar, sino de sumar herramientas que encajan en distintos momentos de la emergencia.

Por qué la velocidad importa tanto en una crisis sísmica

La rapidez no es un capricho tecnológico: es una ventaja tangible para la gestión del riesgo. Si un pronóstico llega en segundos, puede integrarse en flujos operativos que funcionan en tiempo real, justo cuando la información es más valiosa. Las autoridades pueden evaluar dónde conviene restringir accesos, qué zonas priorizar para inspecciones estructurales o cómo distribuir equipos de rescate, especialmente si hay incertidumbre sobre la estabilidad de edificios e infraestructuras.

Imagínalo como el aviso de tráfico que aparece en el móvil antes de salir: no elimina el atasco, pero te permite elegir mejor la ruta. Con las herramientas de pronóstico de réplicas, el objetivo es parecido: reducir exposición al peligro en las horas más delicadas y asignar recursos con mayor criterio.

Catálogos sísmicos más finos y modelos que aprenden: un círculo virtuoso

En la publicación científica asociada, difundida por el BGS como aparecida en la revista Earth, Planets and Space, se destaca un punto que ayuda a entender el potencial futuro: la combinación de modelos de aprendizaje automático con catálogos sísmicos de alta resolución que se actualizan casi en tiempo real. Si los catálogos son como el “diario” detallado de lo que está ocurriendo bajo los pies, un modelo rápido puede leer ese diario al vuelo y ajustar su pronóstico mientras la crisis evoluciona.

La líder del estudio, Foteini Dervisi, doctoranda en el BGS y en la School of GeoSciences de la Universidad de Edimburgo, subraya precisamente esa idea: pronósticos de réplicas en segundos con una calidad comparable a ETAS y con un coste computacional bajo, lo que facilitaría su uso operativo y mejoraría la monitorización de crisis sísmicas conforme se desarrollan.

Esta visión encaja con una tendencia más amplia en ciencias de la Tierra: pasar de análisis “de despacho” que llegan tarde, a sistemas capaces de acompañar el evento casi en directo, sin perder rigor.

Financiación y colaboración internacional

El trabajo no nace en el vacío. El BGS indica que la investigación contó con apoyo del programa Horizon 2020 de la Unión Europea, dentro de una red de formación e innovación Marie Skłodowska-Curie denominada SPIN Innovative Training Network. Este tipo de iniciativas suele impulsar colaboraciones entre centros, movilidad de investigadores y desarrollo de capacidades, algo especialmente útil en un campo donde los datos, los métodos y las necesidades operativas cruzan fronteras.

También es relevante el carácter internacional del propio entrenamiento de los modelos: usar terremotos de regiones distintas no solo aporta variedad tectónica, sino que conecta prácticas y estándares de datos entre comunidades científicas.

Qué cambia para el futuro de la predicción de réplicas

Conviene ser precisos con las expectativas. Estas herramientas no “evitan” terremotos ni prometen certezas absolutas, porque la sismología trabaja con probabilidades y con sistemas naturales complejos. Lo que sí proponen es mejorar el pronóstico de réplicas en el periodo de mayor urgencia, con una relación coste-tiempo muy favorable.

Si la comparación con ETAS se mantiene en diferentes escenarios y con implementaciones operativas, el impacto más visible será práctico: decisiones más rápidas con información cuantitativa, menor dependencia de grandes recursos de computación y capacidad de actualizar estimaciones a medida que se registran nuevos eventos.

En otras palabras, es como pasar de hacer pan a mano en una cocina improvisada a tener un horno eficiente que mantiene la calidad y acelera el proceso. La receta sigue siendo científica y exigente; lo que cambia es la velocidad con la que puedes servir el resultado cuando más hace falta.

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La noticia Cuando el peligro no termina con el primer temblor fue publicada originalmente en Wwwhatsnew.com por Natalia Polo.

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

Siete nuevos materiales cerámicos nacen al quitar oxígeno: una lección de termodinámica aplicada

La investigación en materiales cerámicos avanzados suele asociarse a procesos complejos, largos y llenos de ensayo y error. Un equipo de científicos de la Penn State University ha demostrado que, en ocasiones, el camino más directo es también el más eficaz. Su trabajo ha permitido sintetizar siete nuevos óxidos cerámicos de alta entropía simplemente controlando algo tan aparentemente básico como la cantidad de oxígeno presente durante la fabricación. El estudio, publicado en la revista Nature Communications, abre nuevas posibilidades para crear materiales que hasta ahora se consideraban inestables o directamente inalcanzables.

Cerámicas de alta entropía: orden dentro del caos

Las cerámicas de alta entropía, conocidas como HEO por sus siglas en inglés, se caracterizan por combinar cinco o más metales distintos en una sola estructura cristalina. A primera vista, esta mezcla parece una receta para el desorden, como intentar que demasiadas personas distintas compartan una cocina diminuta. Sin embargo, la física juega a favor de estos materiales. La alta entropía actúa como un pegamento estadístico que estabiliza la estructura y le confiere propiedades mecánicas, térmicas y eléctricas muy atractivas para aplicaciones tecnológicas.

El reto histórico ha sido lograr que ciertos metales, como el hierro o el manganeso, se mantengan estables dentro de estas estructuras. En condiciones normales, estos elementos tienden a reaccionar con el oxígeno de forma excesiva, lo que altera la arquitectura del material y lo vuelve inutilizable.

El papel decisivo del oxígeno en la síntesis

La clave del avance está en algo tan cotidiano como el aire. Durante la síntesis en un horno tubular, los investigadores redujeron cuidadosamente la cantidad de oxígeno disponible. Este ajuste impidió que el hierro y el manganeso captaran más oxígeno del deseado, obligándolos a permanecer en un estado químico concreto, conocido como estado de oxidación 2+, compatible con la estructura cristalina tipo sal gema o rock salt.

Puede compararse con cocinar a fuego lento en lugar de a máxima potencia. El plato es el mismo, pero el resultado cambia radicalmente. Al limitar el oxígeno, los átomos se comportan de forma más predecible y aceptan convivir en una estructura estable que antes parecía imposible.

Termodinámica como guía práctica

Durante años, la síntesis de estos materiales se trató como un rompecabezas demasiado complejo. El enfoque del equipo de Penn State fue volver a los fundamentos y usar la termodinámica como brújula. En lugar de probar combinaciones al azar, se analizaron las condiciones energéticas que favorecen la estabilidad de cada elemento dentro del material.

Este marco teórico permitió identificar, en un solo paso experimental, siete combinaciones diferentes capaces de formar cerámicas estables. El hallazgo demuestra que comprender bien las reglas básicas de la química de materiales puede ser más potente que añadir capas de complejidad técnica.

La ayuda de la inteligencia artificial

Una vez validada la idea inicial con una primera composición experimental, el trabajo se aceleró gracias a herramientas de aprendizaje automático. Estos sistemas, entrenados para evaluar miles de combinaciones posibles en segundos, actuaron como un filtro inteligente. De este modo, se identificaron rápidamente otras seis composiciones con altas probabilidades de éxito antes incluso de entrar al laboratorio.

La inteligencia artificial funcionó aquí como un mapa antes de iniciar una expedición. No sustituye al trabajo experimental, pero evita caminar a ciegas y reduce drásticamente el número de intentos fallidos.

Confirmar lo invisible: ver estados atómicos

Comprobar que el hierro y el manganeso se mantenían en el estado químico correcto requería técnicas avanzadas. Para ello, el equipo colaboró con investigadores de la Virginia Tech, utilizando métodos de absorción de rayos X capaces de revelar el comportamiento electrónico de cada elemento.

Estas mediciones confirmaron que los nuevos materiales conservaban la estructura deseada y que el control del oxígeno había funcionado como se esperaba. En ciencia de materiales, ver lo que ocurre a nivel atómico es esencial para confiar en que un material funcionará también a gran escala.

De la teoría al pellet cerámico

El trabajo no se quedó en simulaciones o muestras microscópicas. Los investigadores fabricaron pellets cerámicos macroscópicos, sólidos y manipulables, demostrando que los materiales no solo existen en teoría, sino que pueden producirse de forma práctica. En este proceso participaron estudiantes de grado, que se encargaron de prensar, sinterizar y caracterizar las muestras, una experiencia formativa poco habitual en investigaciones de este nivel.

Este aspecto educativo refuerza la idea de que la ciencia de materiales no es solo un campo de laboratorio, sino también una escuela donde se forman las próximas generaciones de investigadores.

Aplicaciones que miran al futuro

Aunque el estudio se centró en la síntesis y estabilización, el potencial práctico es amplio. Estas cerámicas de alta entropía podrían emplearse en almacenamiento de energía, electrónica avanzada, revestimientos protectores y sistemas donde la resistencia al calor y al desgaste es crítica. El siguiente paso del equipo será estudiar propiedades magnéticas, un aspecto clave para aplicaciones en sensores y dispositivos electrónicos.

La metodología desarrollada también se plantea como una plantilla adaptable a otros tipos de materiales complejos que hoy se consideran demasiado inestables para fabricarse.

Reconocimiento y proyección científica

El impacto del trabajo ha sido notable dentro de la comunidad científica, con miles de accesos al artículo poco después de su publicación. Parte del equipo presentó los resultados en el congreso anual de la American Ceramic Society, un reconocimiento poco habitual para estudiantes de grado y una señal clara de la relevancia del avance.

Más allá de los nuevos materiales concretos, el mensaje de fondo es claro. A veces, innovar en ciencia no implica añadir más ingredientes, sino aprender a retirar el justo. En este caso, quitar oxígeno ha permitido abrir una puerta a materiales que estaban esperando, literalmente, a respirar menos.

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La noticia Siete nuevos materiales cerámicos nacen al quitar oxígeno: una lección de termodinámica aplicada fue publicada originalmente en Wwwhatsnew.com por Natalia Polo.

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