22 de agosto de 2026

Pensábamos que el mejor ejercicio a los 60 años era caminar. La ciencia apunta a la piscina como el "blindaje" definitivo

Pensábamos que el mejor ejercicio a los 60 años era caminar. La ciencia apunta a la piscina como el "blindaje" definitivo

Cuando comenzamos a hacernos mayores, hay una recomendación que comienza a generar mucho protagonismo, que es la necesidad de mantenerse activo. Sin embargo, el desgaste articular, el miedo a las caídas o la pérdida de masa muscular suelen complicar la elección del deporte ideal. Y es aquí donde la piscina emerge no como una alternativa más, sino como el entorno biomecánico perfecto. 

Cada vez más importancia. Durante los últimos años, la ciencia ha dedicado un buen espacio para analizar los efectos que tiene la natación en nuestro organismo. Y el veredicto es que nadar o hacer gimnasia en el agua a partir de los 60 años produce una transformación integral que abarca desde la musculatura hasta el cerebro. 

Es un blindaje. Cuando nos sumergimos en el agua, la flotabilidad reduce drásticamente el impacto en las articulaciones, lo que convierte a la piscina en un santuario para personas con artritis o limitaciones musculoesqueléticas. Pero que el agua sea amable no significa que no sea exigente.

En este caso, un análisis publicado en 2026 analizó a más de 1.100 adultos mayores y demostró que el ejercicio acuático mejora de forma integral la función física. Además, la resistencia natural del agua actúa como una máquina de pesas fluida, logrando aumentos significativos en la fuerza tanto del tren inferior como del superior. Algo que es fundamental para evitar el riesgo de caídas y una ganancia de flexibilidad que es fundamental para cuando nos hacemos mayores. 

Corazón de atleta. El impacto que tiene la natación sobre el sistema cardiovascular y metabólico está al nivel de los mejores tratamientos preventivos. Aquí un estudio publicado en 2025 apuntó que el ejercicio acuático combate la rigidez arterial y mejora la función endotelial con una eficacia igual al ejercicio que se puede hacer en un gimnasio en tierra firme. 

Y por si fuera poco, la revista Nature publicó recientemente una revisión de 22 estudios que confirma el poder del agua sobre nuestro perfil lipídico. Aquí quedó en evidencia que en la piscina de forma regular reduce el colesterol total, los triglicéridos y el colesterol "malo", mientras eleva el "bueno". 

El impacto cerebral. Uno de los descubrimientos más importantes está en los beneficios psicosociales y cognitivos de la natación en los adultos mayores. Aquí la ciencia ha visto que el ejercicio acuático es la modalidad más efectiva para potenciar la función cognitiva, haciendo que se pueda mejorar la memoria, el tiempo de reacción y la atención. Puntos fundamentales cuando se llega a cierta edad. 

Además, la interacción social de la hidroginástica y el propio efecto relajante del agua funcionan como un potente antidepresivo y ansiolítico natural, elevando la autoestima y mejorando la calidad de vida general.

La cantidad. Con este pretexto no hace falta ir a un gimnasio a coger mucho peso, sino que yendo 2-3 veces a la semana a una piscina durante unos cuarenta minutos y con una intensidad moderada puede ser más que suficiente. Aquí es donde entra también el hacerlo correctamente, puesto que la receta ideal sería mezclar trabajo de resistencia con ejercicio aeróbico en el agua. 

Imágenes | Miguel Guerra

En Xataka | Los beneficios de echarte al agua son mayores de lo que solemos imaginar, al menos si es para nadar

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La noticia Pensábamos que el mejor ejercicio a los 60 años era caminar. La ciencia apunta a la piscina como el "blindaje" definitivo fue publicada originalmente en Xataka por José A. Lizana .



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Un tercio de las páginas web publicadas desde el lanzamiento de ChatGPT tienen rastros de autoría IA, según Pew Research

Un tercio de las páginas web publicadas desde el lanzamiento de ChatGPT tienen rastros de autoría IA, según Pew Research

Pew Research Center publicó hoy un estudio que cuantifica lo que muchos intuían pero nadie había medido a escala: el 35% de las páginas web publicadas desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022 muestran indicios significativos de haber sido escritas o editadas sustancialmente por IA. El dato proviene del análisis de cerca de medio millón de páginas en inglés recopiladas del archivo de Common Crawl, utilizando la tecnología de detección de Open Pangram para identificar la autoría artificial.

El número necesita contexto para no malinterpretarse. Si se toma una muestra aleatoria de 10.000 páginas del archivo web de julio de 2026 —que incluye tanto contenido reciente como páginas anteriores a ChatGPT— solo el 10% muestra rastros de autoría IA. Esa diferencia entre el 10% y el 35% es la que importa: la web pre-ChatGPT apenas tiene contenido generado por IA, como cabría esperar. La web post-ChatGPT lo tiene en proporciones significativamente mayores. El 35% describe la realidad de lo que se está publicando ahora, no del archivo acumulado.

¿Qué tipos de sitios tienen más contenido IA?

Los dominios .com muestran autoría IA a una tasa diez veces mayor que los dominios .edu o .gov, que rondan ambos el 1%. Los dominios .org están en el 4,6%. La distribución no es sorprendente: los dominios comerciales tienen más incentivos de publicación a volumen y menos restricciones editoriales, mientras que los dominios educativos y gubernamentales tienen procesos de revisión más estrictos y culturas institucionales que penalizan el plagio.

Pew también identificó indicadores secundarios que han aumentado en el contenido web post-ChatGPT: el uso de rayas largas (—), las comas de Oxford, y las construcciones del tipo «no es X, es Y». Son marcas estilísticas que los modelos de lenguaje han aprendido de los textos en los que fueron entrenados —muchos de ellos de alta calidad editorial— y que tienden a reproducir con una frecuencia mayor a la estadísticamente esperable en texto humano promedio.

La metodología tiene limitaciones reconocidas por los propios autores. Pangram, como cualquier detector de IA, puede clasificar erróneamente texto humano muy pulido como IA, y puede no detectar contenido de IA que haya sido suficientemente parafraseado o editado. A escala de medio millón de páginas, sin embargo, las tendencias son probablemente correctas aunque los números individuales no sean perfectos.

¿Qué significa esto para la web como fuente de información?

Cloudflare ya había informado de que el tráfico de bots superó al tráfico humano en algún punto de 2026 —un hito que la empresa dijo que había llegado antes de lo esperado. El estudio de Pew añade la otra cara de esa ecuación: no solo los lectores son bots, sino que una parte creciente del contenido que leen también fue generado por herramientas automáticas.

La consecuencia más directa es para los modelos de lenguaje que se entrenen en el futuro. Si el 35% del corpus web publicado desde 2022 fue generado por LLMs, los modelos entrenados sobre ese corpus absorben sus propios outputs como datos de entrenamiento. Es el fenómeno conocido como «colapso de modelo» o «model collapse»: la calidad y diversidad del output tiende a degradarse cuando los modelos se entrenan sobre datos generados por modelos anteriores. Pew no aborda este punto directamente, pero es la implicación más técnicamente preocupante del hallazgo.

Para los editores y creadores de contenido, el estudio añade urgencia a la pregunta de cómo diferenciarse. Los motores de búsqueda y los algoritmos de distribución ya están penalizando el contenido que marca como IA. El uso de rayas largas y comas de Oxford como señales de autoría IA que Google o Cloudflare podrían usar como criterio de clasificación tiene consecuencias directas en visibilidad. Escribir de forma más personal, más específica y menos formulaica no es solo una elección editorial; empieza a ser una decisión de supervivencia en los rankings.

El episodio del Vaticano que cubrimos hoy —donde la Santa Sede tuvo que contratar a una empresa para demostrar que su encíclica sobre los riesgos de la IA era de autoría humana— ilustra la paradoja: el documento que advertía sobre los peligros de la automatización fue acusado de ser automático. La facilidad con que Gemini en Google Docs acepta instrucciones personalizadas para adaptar su estilo de redacción en empresas y organizaciones sugiere que la línea entre «asistencia de escritura» y «autoría de IA» va a seguir siendo borrosa. Y la capacidad de Gemini para la publicidad y el marketing de contenidos sugiere que esa proporción del 35% puede seguir creciendo en los próximos trimestres.

¿Qué implica esto para el futuro de los modelos de lenguaje?

El hallazgo de Pew lleva directamente a la pregunta que más preocupa a los investigadores de IA teórica: el «colapso del modelo» o model collapse. Si los LLMs se entrenan sobre datos generados por LLMs anteriores, la distribución estadística del lenguaje en el corpus de entrenamiento se estrecha. Los modelos resultantes tienden a ser menos diversos en sus outputs, a favorecer los patrones estilísticos más frecuentes en el corpus sintético —exactamente esas rayas largas y comas de Oxford que Pew identifica como marcadores— y a perder la riqueza de variación que hacía útil el texto humano como dato de entrenamiento.

Es un problema con solución técnica —curación de datos, filtrado del corpus, datar las fuentes y preferir las más antiguas— pero sin solución estructural mientras el 35% del nuevo texto publicado tenga origen en herramientas de IA. Los modelos que dominen el mercado en 2027 o 2028 estarán entrenados con un corpus que incluye cantidades significativas de texto post-ChatGPT. Los efectos de ese bucle de retroalimentación son todavía difíciles de predecir con precisión, pero los primeros estudios sobre model collapse sugieren que la calidad del output en tareas de razonamiento complejo es la primera en degradarse cuando el corpus de entrenamiento tiene demasiado texto sintético. El estudio de Pew no es alarmista sobre esto —el método Pangram tiene sus limitaciones— pero sí confirma una tendencia que los equipos de datos de los principales laboratorios de IA ya están gestionando activamente: la necesidad de curar el corpus de entrenamiento con criterios de calidad que van más allá del volumen bruto de texto disponible.




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Hemos necesitado 13 años para crear el mayor mapa 2D del universo. Tiene 5,6 billones de píxeles y casi 4.000 millones de objetos

Hemos necesitado 13 años para crear el mayor mapa 2D del universo. Tiene 5,6 billones de píxeles y casi 4.000 millones de objetos

El equipo de los DESI Legacy Imaging Surveys acaba de publicar el mayor mapa bidimensional del universo creado hasta la fecha. Contiene casi 4.000 millones de objetos celestes entre estrellas, galaxias y otros fenómenos, y cubre cerca del 75% del cielo en longitudes de onda visibles y del infrarrojo cercano. Estamos ante un enorme mosaico construido mediante la combinación de 263.000 exposiciones obtenidas durante 13 años de observaciones desde distintos telescopios.

El mapa del universo, desde tu navegador. El conjunto de datos es público y disponemos de la herramienta Lgacy Survey Sky Viewer, que funciona como una especie de Google Maps del cosmos en el que cualquiera puede desplazarse y hacer zoom sobre el cielo y ese mapa espacial, que por cierto, no es el único esfuerzo de este tipo en los últimos años. Para los astrónomos este recurso es ya bastante más que una curiosidad. David Schlegel, codirector del proyecto, afirma que se ha convertido en parte de la infraestructura cotidiana de la investigación astronómica. Como él apunta, cuando alguien estudia en la actualidad un objeto celeste, una de las primeras cosas que puede hacer es buscarlo en este mapa para comprobar qué hay alrededor.

El origen es curioso. Una de las historias llamativas que rodean a este proyecto es que el mapa 2D nació con el objetivo de ser la base para crear un mapa 3D. En DESI necesitaban primero saber dónde estaban las galaxias y los cúasares interesantes a los que debían apuntar sus telescopios. Así que este recurso funciona como una enorme guía de objetivos para las 5.000 fibras robóticas del instrumento DESI, instalado en el telescopio Mayall de cuatro metros de Arizona. Cada una de ellas puede recoger la luz de un objeto concreto para obtener mucha más información de la que hay disponible en una simple imagen.

Cómo lograr la tercera dimensión. El truco está en la luz. DESI analiza el espectro de cada galaxia y o cuásar y mide el llamado redshift o desplazamiento al rojo. Es decir, cuánto se ha "estirado" su luz debido a la expansión del universo, lo que permite estimar a qué distancia se encuentra. Así, un punto que en el gigantesco mapa 2D simplemente tiene unas coordenadas en el cielo de repente adquiere profundidad. Si se repite el proceso millones de veces acaba apareciendo una estructura tridimensional del cosmos, como si pasáramos de contemplar un mapamundi a disponer de las coordenadas espaciales de cada ciudad.

DESI ya ha hecho ese trabajo. El proyecto fue diseñado para obtener los espectros de 34 millones de galaxias y cuásares durante cinco años, pero ha superado ampliamente ese objetivo. En abril había observado más de 47 millones de galaxias y cuásares y unos 20 millones de estrellas de la Vía Láctea, terminando además el trabajo de proceso en la zona originalmente prevista antes de lo esperado. El resultado es también el mayor mapa tridimensional de alta resolución del universo construido hasta la fecha.

Hola, energía oscura. Uno de los principales objetivos de este proyecto era estudiar la energía oscura, ese misterioso fenómeno asociado a la expansión acelerada del universo. Al observar cómo estaban distribuidas las galaxias en distintas épocas —la luz de los objetos más lejanos lleva miles de millones de años viajando hasta nosotros—, los investigadores pueden reconstruir cómo ha cambiado esa expansión a lo largo de unos 11.000 millones de años de historia cósmica. Los resultados recientes de DESI refuerzan además una posibilidad especialmente interesante: que la energía oscura no sea constante, sino que pueda evolucionar con el tiempo.

Un atlas que es un sueño para los astrónomos. Los casi 4.000 millones de objetos forman además una gigantesca base de datos para buscar galaxias inusuales, supernovas, lentes gravitacionales y otros fenómenos poco frecuentes. También permite comparar nuevas observaciones e incluso entrenar modelos de IA que nos ayuden a encontrar patrones en esas vastas cantidades de información que sería casi imposible revisar manualmente. Versiones anteriores de esos datos ya han contribuido a producir más de 1.800 trabajos científicos, así que los 5,6 billones de píxeles se convierten en un colosal atlas con el que los astrónomos podrán hacer ciencia durante años. Maravilloso.

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La noticia Hemos necesitado 13 años para crear el mayor mapa 2D del universo. Tiene 5,6 billones de píxeles y casi 4.000 millones de objetos fue publicada originalmente en Xataka por Javier Pastor .



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La NASA da por fracasada la misión de rescate del observatorio espacial Swift

El pasado 3 de julio un cohete Pegasus XL lanzado desde su avión nodriza Stargazer ponía en órbita el satélite LINK de la empresa Katalyst Space Technologies con la idea de que se acoplara al observatorio espacial Swift con el objetivo de subir la altitud de su órbita. Pero la NASA ha dado por fracasada la misión.

Y es que una vez en órbita ha resultado ser imposible mantener el control de la actitud –su orientación en el espacio– del satélite de socorro, con lo que ni van a intentar acoplarse al observatorio. Esto hará que Swift termine por desintegrarse en la atmósfera según siga perdiendo altitud, proceso que se ha acelerado en los últimos años debido a una mayor actividad del Sol. La fecha exacta está por determinar porque depende de la actividad solar pero la NASA dice que será antes de que termine el año.

La idea de esta misión, planeada y ejecutada en muy pocos meses, era que por relativamente poco dinero –30 millones de dólares– se pudiera extender la vida de un observatorio que ha dado grandes resultados. Para ello había que subir su órbita de tal forma que disminuyera el rozamiento con la atmósfera que la está haciendo bajar. La forma de hacerlo era acoplar LINK al observatorio y empujar, tal y como se puede ver en el vídeo. Pero no ha podido ser. Claro que tampoco hay que olvidar que Swift fue lanzado en 2004 para una misión de dos años y ha durado más de diez veces más. Así que dentro de lo malo ha sido un buen intento.

En principio Swift estaba dedicado a la medición de brotes de rayos gamma, aunque con el tiempo pasó a ser utilizado para hacer observaciones en múltiples longitudes de onda, especialmente para el seguimiento rápido y caracterización de fenómenos astrofísicos transitorios de todo tipo. Así, cuando otro observatorio, ya sea espacial o terrestre, detectaba un fenómeno nuevo, podía pedir a Swift que lo observe para complementar los resultados.

Pero desde el 11 de febrero de 2026 NASA suspendió la mayor parte de las operaciones científicas para mantener el observatorio en una orientación de mínima resistencia atmosférica y frenar su descenso orbital a la espera de que LINK pudiera hacer lo suyo.

Katalyst, por su parte, seguirá maniobrando el satélite de rescate para poder aprender lo máximo posible de esta misión, de cara a otras posibles misiones futuras con objetivos similares.

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Los físicos creían conocer la estructura de los protones. Ahora saben que son mucho más asombrosos de lo que pensaban

Los físicos creían conocer la estructura de los protones. Ahora saben que son mucho más asombrosos de lo que pensaban

Durante décadas el conocimiento que han recabado los físicos acerca de la estructura interna de los protones se ha afianzado sobre la física clásica. Sin embargo, desde hace más de un siglo sabemos que la descripción más precisa que tenemos del mundo de las partículas nos la entrega la física cuántica. La siempre exótica y apasionante mecánica cuántica.

Los modelos tradicionales tratan a los quarks y los gluones, las partículas que cohabitan en el interior de los protones, como partículas esencialmente independientes. Esta descripción implica que cada una de ellas es responsable de una fracción del momento total del protón con una probabilidad determinada. Aunque en la práctica funciona bien, esta aproximación no captura las correlaciones cuánticas entre estas partículas, y, en realidad, los quarks y los gluones son objetos estrictamente cuánticos.

Esto significa que pueden existir superposiciones entre ellos y que pueden comportarse con un único sistema entrelazado. Hasta hace poco era muy difícil llevar a cabo una comprobación experimental de la caracterización cuántica de estas partículas, pero, afortunadamente, los aceleradores permiten a los físicos encarar su estudio con una perspectiva inédita. Y lo que han comprobado tres investigadores recientemente es apasionante: el protón tiene una naturaleza cuántica mucho más profunda de lo que se creía.

Interferencias cuánticas entre quarks y gluones

Los físicos Alexey Vladimirov, de la Universidad Complutense de Madrid; Guillermo Portela, de DESY Hamburgo (Alemania); y Simone Rodini, de la Università degli Studi di Pavia (Italia), han publicado un artículo en Physical Review Letters en el que demuestran haber encontrado la primera evidencia experimental de un tipo de interferencia cuántica entre los quarks y los gluones del protón. Este fenómeno había sido predicho por la teoría, pero hasta ahora no se había observado experimentalmente.

Este fenómeno había sido predicho por la teoría, pero hasta ahora no se había observado experimentalmente

De hecho, el logro de estos tres científicos consiste en que han conseguido obtener por primera vez esta evidencia experimental a partir de los datos recogidos por los aceleradores de partículas. Sea como sea, una de las conclusiones a las que han llegado es que las magnitudes que codifican la interferencia cuántica entre los quarks y los gluones son unas funciones de distribución muy diferentes de las funciones habituales.

Esto es, precisamente, lo que les ha llevado a aceptar que la naturaleza cuántica del protón es más compleja de lo que se había observado experimentalmente hasta ahora. De hecho, curiosamente, los físicos han tardado en llegar a esta descripción porque habían aceptado a partir de los preceptos clásicos la existencia de una estructura bidimensional que, en realidad, no es tal.

En cualquier caso, este nuevo conocimiento acerca de la estructura interna de los protones es importante porque arroja nueva luz sobre la crisis del espín del protón. Los quarks solo explican entre el 4% y el 24% del espín total del protón, y ahora los físicos saben que también está determinado por el espín de los gluones y el momento angular orbital de los quarks y los gluones. Es mucha información nueva.

Y, sobre todo, como hemos visto, se sostiene sobre datos experimentales y no únicamente sobre modelos teóricos. Aun así, los autores de este artículo reconocen que los datos actuales no son suficientes para identificar qué modelo teórico explica mejor cómo se distribuye la interferencia dentro del protón.

Imagen | Generada por Xataka con Gemini

Más información | Physical Review Letters

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La noticia Los físicos creían conocer la estructura de los protones. Ahora saben que son mucho más asombrosos de lo que pensaban fue publicada originalmente en Xataka por Laura López .



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