5 de mayo de 2026

Llevamos décadas pensando en un solo camino para ir a Marte. Un grupo de científicos acaba de encontrar un "atajo"

Llevamos décadas pensando en un solo camino para ir a Marte. Un grupo de científicos acaba de encontrar un "atajo"

Si viajar a la Luna es todo un reto, el siguiente escalón es solo para valientes. A día de hoy nadie ha viajado a Marte e incluso los viajes sin tripular se encuentran con múltiples inconvenientes. El primero de ellos es la duración del propio viaje, pues se puede extender hasta 8,5 meses, solo ida. Casi nueve meses de ruta espacial, con todos los inconvenientes que pueden presentarse durante la misma. Por eso es tan interesante el atajo que acaba de proponer un equipo de científicos de la Universidad Estatal de Río Janeiro. Con él, el viaje podría acortarse hasta los 153 días, ida y vuelta. 

La clave está en los asteroides. Los autores de este estudio han buscado atajos en la ruta hacia Marte de una forma bastante interesante: fijándose en otros viajeros. Tras estudiar las trayectorias de varios asteroides, se han centrado en aquellos cuya órbita se cruza tanto con la de Marte como con la de la Tierra. 

Hasta ahora, las trayectorias se diseñan desde el plano orbital de la Tierra. Si se tiene en cuenta también el plano orbital de uno de estos asteroides, en concreto del 2001 CA21, se abren nuevos caminos, que estaban ocultos desde nuestro planeta. Uno de esos caminos, según el estudio, reduciría drásticamente la duración de los viajes a Marte.

El asteroide no es un vehículo. Es importante tener en cuenta que este estudio no propone usar los asteroides como vehículo a Marte. Simplemente los usan para abrir horizontes a otras trayectorias. Nosotros desde la Tierra vemos solo unas pocas “carreteras”, pero los asteroides como este cuentan con otras opciones. Al buscar los puntos de conexión entre el plano orbital terrestre y el de estos asteroides, se puede enlazar con esos otros recorridos, de los cuales algunos resultan ser más directos.

Recorridos tradicionales. Normalmente, para viajar de la Tierra a Marte se recurre a algo conocido como trayectoria de Hohmann. Esta consiste en comenzar a hacer un giro alrededor del Sol en nuestra propia órbita elíptica; para, llegado el momento, aprovechar su tirón gravitacional y alargar la elipse hasta la órbita marciana. A grandes rasgos, la nave no se dirige en línea recta a donde está el planeta destino, sino que viaja a donde estará este en un momento determinado. No es un recorrido corto, pero con él, al aprovechar el tirón gravitacional, se reduce bastante el consumo de combustible.

Exomars 2022 Journey Pillars Trayectoria planeada para ExoMars, de la ESA

Para que esto pueda llevarse a cabo, se deben aprovechar las ventanas de lanzamiento en las que la Tierra, el Sol y Marte están alineados de la forma adecuada. Todo esto alarga muchísimo los viajes. 

Un cambio de plano. Las órbitas de los distintos objetos que giran en torno a otros no están todas en el mismo plano. Cada uno tiene su propio plano. Como una hoja de papel por la que va girando. El plano terrestre no es exactamente el mismo que el de Marte, pero sí muy parecido. El del asteroide de este estudio, en cambio, es muy diferente y está mucho más inclinado. Es por eso por lo que permite abrir la ventana a nuevas trayectorias. Como explican en Wired, es algo así como abrir una ventana secundaria en un videojuego para ver un escenario que no vemos en la principal. 

Varias ventanas de lanzamiento. Teniendo en cuenta la necesidad de tener una alineación adecuada entre la Tierra, el Sol y Marte, próximamente existen tres ventanas de lanzamiento interesantes para viajar al planeta rojo: 2027, 2029 y 2031. Al estudiarlas una a una, los autores de este estudio vieron que es en 2031 cuando se produce la mejor alineación con el plano del asteroide y, por lo tanto, una oportunidad mucho más rápida de viaje. 

En el mejor caso se podría llegar a Marte en 33 días. El viaje completo sería de 153 días, aunque en casos menos optimistas podría ser de 226 días. Sea como sea, sigue siendo muchísimo menos que esos 9 meses, solo ida, que se tarda ahora. 

Otros asteroides. Aunque el estudio se ha llevado a cabo con los datos concretos de un solo asteroide, estos científicos creen que, en realidad, se podrían tomar los planos orbitales de otros cuyas trayectorias también se crucen con la Tierra y Marte. Básicamente, la clave está en mirar fuera de la caja. O, mucho más literalmente, fuera de plano. Hay muchas rutas interesantes ahí fuera. 

Sistemas de propulsión más potentes. Todo esto suena precioso, pero hay un gran inconveniente que debemos tener en cuenta. Y es que, para poder llevar a cabo este proceso, se necesita mucha más energía. Por lo tanto, habría que recurrir a cantidades prácticamente inviables de combustible o a nuevos sistemas de propulsión más potentes. Hoy en día esto no es posible, por lo que los avances en este sentido deberían ir en paralelo al desarrollo de avances en los sistemas de propulsión. Ya se están investigando muchos ejemplos, como el uso de energía nuclear. Incluso se ha propuesto utilizar láseres, aunque es un proyecto que está muy en pañales. 

Aún queda mucho camino, nunca mejor dicho, pero si el futuro está en estas trayectorias cortas y alternativas también debe estarlo en nuevos sistemas de propulsión que dejen atrás a los tradicionales. 

Imagen | NASA | ESA

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Greg Brockman dice que la IA escribe el 80% del código de OpenAI. Lo que esa cifra no dice es igual de importante

Ilustración surrealista de un robot y un humano programando juntos usando inteligencia artificial

El presidente de OpenAI, Greg Brockman, declaró el 1 de mayo de 2026 en la conferencia AI Ascent 2026 de Sequoia Capital que la inteligencia artificial escribe ya aproximadamente el 80% del código de su empresa. Lo publica Ana Maria Constantin en The Next Web con una mirada más matizada de lo habitual en este tipo de titulares: el artículo analiza no solo la cifra, sino qué significa exactamente y por qué hay razones para tratarla con escepticismo.

La declaración de Brockman es parte de un patrón que merece atención. En las últimas semanas, el presidente de OpenAI ha repetido variaciones del mismo argumento en el pódcast Big Technology, en The Knowledge Project y ahora en Sequoia. El mensaje central: la IA ha cruzado un umbral de productividad en ingeniería de software, la AGI está «al 70-80% del camino» según su definición personal, y la escasez de cómputo —no de capacidad de los modelos— es el límite real de lo que los laboratorios de IA pueden hacer.

¿Qué dice exactamente la cifra del 80%?

El problema con el dato es que admite dos interpretaciones muy distintas, y Brockman no especifica cuál de las dos está usando.

La primera interpretación es una afirmación de productividad: la IA escribe el 80% de las líneas de código que se incorporan al repositorio de OpenAI. Si esto fuera cierto en sentido estricto, implicaría que los ingenieros humanos solo son responsables de un quinto del código base.

La segunda es una afirmación de uso: la IA está involucrada —como autocompletado, sugerencia de refactorización, generación con revisión humana posterior— en el 80% del trabajo de programación. Esto es radicalmente diferente, porque incluye casos en los que el humano es el autor real del código y la IA juega un papel auxiliar.

La propia frase de Brockman es reveladora: «Es difícil saber qué porcentaje no está siendo escrito por IA». Esa formulación se alinea más con la segunda interpretación —uso amplio— que con la primera. Y la diferencia entre ambas es grande enough to materially alter what the figure means, como señala The Next Web.


El patrón de las cifras de los laboratorios de IA

Brockman no está solo en este tipo de declaraciones. Dario Amodei, CEO de Anthropic, afirmó el año pasado que la IA escribía el 90% del código de su empresa, con el objetivo de llegar al 100% en meses. GitHub Copilot tiene 4,7 millones de suscriptores de pago y una adopción del 90% entre las empresas del Fortune 100. Cursor llegó a 2.000 millones de dólares en ingresos anualizados en menos de tres años.

Los números son consistentes: los laboratorios que producen los modelos de IA reportan que esos modelos son transformadores para la ingeniería de software. Esa consistencia, sin embargo, no es necesariamente tranquilizadora. Es exactamente lo que cabría esperar aunque las cifras estuvieran infladas por incentivos internos.

Brockman describió en el podcast Big Technology de principios de abril una «inflexión de diciembre de 2025» en la que los modelos pasaron de poder hacer el 20% de las tareas de ingeniería típicas al 80%. Un ingeniero de OpenAI que antes no conseguía que la IA resolviera problemas de ingeniería de sistemas de bajo nivel ahora le entrega un documento de diseño y observa cómo el modelo implementa, instrumenta y lleva a producción el sistema resultante.

Eso es un salto real si es verdad. Pero la evidencia académica independiente cuenta una historia diferente. Un paper de febrero de 2026 del National Bureau of Economic Research encontró que el 80% de las empresas que usan activamente IA reportan cero impacto medible en productividad. Un estudio del MIT de 2025 concluyó que el 95% de los proyectos piloto corporativos de IA generativa no generaron retorno sobre la inversión. Y un estudio del grupo de investigación METR encontró que los desarrolladores que usan herramientas de IA tardan, de media, un 19% más en completar sus tareas, debido principalmente a la necesidad de revisar y corregir errores del modelo.

En wwwhatsnew.com cubrimos ya en septiembre de 2025 las promesas infladas de la IA en programación y la brecha entre expectativas y realidad, y los datos que manejábamos entonces apuntaban exactamente en la misma dirección que este paper del NBER.


Por qué el contexto financiero importa

La declaración de Brockman no es neutral. Hay dos elementos de contexto que la rodean y que cambian cómo interpretarla.

El primero es la escala del capital en juego. OpenAI captó 122.000 millones de dólares en financiación en 2026 y está apuntando a una OPI que podría valorar la empresa en 1 billón de dólares (≈ 940.000 millones de euros al cambio actual de 1 USD ≈ 0,94 €). Brockman ha sido explícito: el problema central para OpenAI ya no es la capacidad de los modelos sino la escasez de cómputo, y prácticamente todo el capital disponible va a cómputo. Esa estrategia de despliegue de capital se justifica, en parte significativa, exactamente con el tipo de afirmaciones de productividad que está haciendo.

El segundo es el mercado laboral. Las grandes empresas tecnológicas han despedido a miles de ingenieros en los últimos dos años, citando ganancias de productividad derivadas de la IA como justificación. Si la IA genera realmente el 80% del código, las consecuencias en el empleo son enormes. Si el 80% refleja un uso auxiliar más que una sustitución, los despidos están corriendo por delante de los datos reales.

Hay un detalle adicional que The Next Web señala y que me parece la observación más aguda del artículo: Brockman, por su propio relato y según su perfil en la lista TIME 100 de personas influyentes en IA, dedica aproximadamente el 80% de su tiempo de trabajo a programar, entre 60 y 100 horas semanales. El hombre que afirma que la IA escribe el 80% del código de OpenAI es también, por reputación, su programador humano más prolífico. Eso no invalida su argumento, pero añade una capa de complejidad al análisis del testigo.

En wwwhatsnew.com cubrimos el lanzamiento de Codex, el agente de programación autónomo de OpenAI, que es precisamente la herramienta que ejemplifica el tipo de automatización a la que Brockman se refiere: tareas que antes requerían horas ahora se delegan al agente, que trabaja en un entorno aislado siguiendo las reglas del repositorio.


Mi valoración

Llevo siguiendo el debate sobre el impacto real de la IA en programación desde las primeras versiones de Copilot, y la declaración de Brockman encaja en un patrón que identifico claramente: los CEO y presidentes de los laboratorios son al mismo tiempo los testigos más creíbles y los más interesados en creer en la transformación que describen.

Lo que más me convence es que hay algo real en el salto descrito. Los modelos de razonamiento de finales de 2025 son cualitativamente mejores que los de principios de año para tareas de ingeniería acotadas y bien definidas. El cambio no es lineal.

Lo que más me preocupa es la ausencia de auditoría independiente. Las cifras de los laboratorios —80% en OpenAI, 90% en Anthropic— se producen internamente para cumplir objetivos de adopción que nadie puede auditar desde fuera. La crítica del ingeniero Han-Chung Lee, citada en el artículo de The Next Web, señala exactamente esto: esas métricas se construyen para justificar decisiones ya tomadas.

La pregunta a 12 meses no es si la IA seguirá mejorando en programación —lo hará— sino si el mercado laboral de los ingenieros estará respondiendo a los datos reales de productividad o a las narrativas de los laboratorios. La diferencia es si los despidos anticipan una transformación real o la preceden por meses o años.

Mi predicción: en 2027 tendremos los primeros estudios independientes con acceso a datos reales de repositorios corporativos. Cuando eso ocurra, la cifra del «80%» se refinará hacia algo más preciso y, probablemente, más matizado. El debate no va a resolverse con declaraciones en conferencias de capital riesgo.


Preguntas frecuentes

¿Qué significa que la IA «escriba» el 80% del código?

Depende de cómo se mida. La interpretación más estricta —que la IA es el autor de 4 de cada 5 líneas de código en el repositorio— es diferente de la interpretación más amplia: que la IA participa de alguna forma (autocompletado, refactorización, generación con revisión) en el 80% del trabajo. Greg Brockman no especificó qué interpretación usa, y su propia formulación sugiere que se trata de la segunda, más amplia.

¿Qué dice la evidencia académica sobre la productividad de la IA en programación?

Los estudios independientes son más pesimistas que los reportes internos de los laboratorios. Un paper del National Bureau of Economic Research de febrero de 2026 encontró que el 80% de las empresas que usan IA activamente reportan cero impacto en productividad. Un estudio del MIT de 2025 concluyó que el 95% de los proyectos piloto corporativos no generaron retorno sobre la inversión. Otro estudio del grupo METR encontró que los desarrolladores con herramientas de IA tardan un 19% más en tareas concretas.

¿Por qué importa quién hace estas declaraciones?

El contexto financiero es relevante. OpenAI captó 122.000 millones de dólares en 2026 y apunta a una OPI valorada en 1 billón de dólares. Las afirmaciones de productividad de Brockman justifican parte de esa estrategia de inversión. Eso no significa que sean falsas, pero sí que deben leerse con el mismo escrutinio que cualquier claim corporativo en un contexto de valoración.




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

Alguien ha estudiado a 20 millones de personas para saber si el horóscopo acierta con el amor. La respuesta ya la conocíamos

Alguien ha estudiado a 20 millones de personas para saber si el horóscopo acierta con el amor. La respuesta ya la conocíamos

A la hora de buscar un nuevo amor, hay muchas personas que buscan la mejor compatibilidad posible, pero no solo en lo que a gustos o hobbies respecta, sino al signo zodiaco que corresponde a cada una de las personas. A día de hoy hay aplicaciones de citas que permiten filtrar por signo zodiacal, puesto que no es raro ver o escuchar que ser del signo Leo o Escorpio es algo catastrófico. Pero aquí la ciencia tiene algo que decir. 

Demostrándolo. Ante la pregunta de si el signo zodiacal afecta en algo a la compatibilidad que existe en una pareja, el investigador David Voas quiso darle una respuesta para ver si es una herramienta definitiva o no. Y para hacerlo analizó una muestra de 20 millones de personas del censo de Inglaterra y Gales, lo que equivale a 10 millones de parejas. De esta manera, si hay alguna relación en una muestra tan grande, se tiene que ver de alguna manera. 

Y aquí no se quería ver si los signos de fuego se llevan bien entre sí, sino algo más básico: ¿existe alguna combinación de signos que ocurra con más o menos frecuencia de lo que dicta el puro azar?

Los primeros resultados. En un primer vistazo a las diferentes parejas analizadas, parecía que los astrólogos tenían razón y que las personas se agrupaban según la afinidad de sus signos zodiacales. Pero la verdad es que el investigador no se quedó con esto y siguió excavando en los datos con el objetivo de ver si había algo más. 

Los resultados reales. Al profundizar, descubrió que esa "señal astrológica" no venía del cosmos, sino de los errores de imputación y los sesgos en la recogida de los datos censales. Aquí observó que en los registros donde faltaba el día exacto de nacimiento, los funcionarios solían asumir que se trataba del día 1 del mes por defecto, por lo que se generaban acumulaciones artificiales de personas en ciertos signos y creando unos patrones que no eran reales. 

Con todo esto, se vio que muchas parejas aparentemente compatibles simplemente compartían errores de registro o fechas de nacimiento redondeadas, que es algo bastante común dentro de la administración. Y una vez que se corrigieron estos artefactos estadísticos y se separaron las coincidencias por mes de nacimiento de las coincidencias que realmente cruzaban el límite entre signos zodiacales, el efecto desapareció por completo. En definitiva, no había ni rastro de una "fuerza" que uniera a los signos.

Siempre es lo mismo. Esta nueva investigación se sitúa en una larga tradición de intentos científicos por validar la astrología de alguna manera, y la verdad es que siempre se llega a la misma conclusión: no hay relación. 

Como explica Carlos Orsi en su obra publicada por Columbia University Press, el problema de la astrología de pareja es que ni siquiera los propios astrólogos se ponen de acuerdo, ya que no existe una teoría homogénea sobre qué combinaciones son "buenas". Y ante esa falta de consenso, la prueba de Voas es la más justa posible: buscar cualquier desviación respecto al azar. Y el azar ganó por goleada.

Imágenes | Unsplash

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La noticia Alguien ha estudiado a 20 millones de personas para saber si el horóscopo acierta con el amor. La respuesta ya la conocíamos fue publicada originalmente en Xataka por José A. Lizana .



☞ El artículo completo original de José A. Lizana lo puedes ver aquí

Ceguera y esquizofrenia

Ceguera / ChatGPT 5.5Hace ya más de medio siglo dos investigadores se percataron de algo interesante: entre las personas ciegas de nacimiento no había ninguna que desarrollara esquizofrenia en la etapa adulta. Según parece, la esquizofrenia parece estar relacionada (al menos en parte) con errores de predicción del cerebro: el cerebro intenta interpretar el mundo, pero a través de señales débiles, ambiguas e incluso aleatorias.

Una explicación es que en las personas que padecen ceguera cortical congénita la parte visual del cerebro no recibe información desde el nacimiento. Así que esa parte se reorganiza muy pronto para otras funciones: audición, lenguaje, memoria, razonamiento, etcétera. Esa reorganización temprana podría hacer que el sistema de interpretación de la realidad sea más estable y menos propenso a las predicciones erróneas, lo que explicaría que la esquizofrenia no aparezca. Por esa misma razón, perder la vista por accidente o enfermedad ya de adultos no protegería del mismo modo contra ese trastorno mental. [Fuente: Base rates, blindness, and schizophrenia vía The Conversation.]

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☞ El artículo completo original de alvy@microsiervos.com (Alvy) lo puedes ver aquí

April 2026 Windows Update Breaks Third-Party Backup Software by Blocking Vulnerable Driver

Microsoft has confirmed that the security update scheduled for April 2026 will include the psmounterex.sys driver in its Vulnerable Driver Blocklist. This change causes some third-party backup programs that depend on the driver for mounting images and creating VSS snapshots to fail. The block was introduced to fix CVE-2023-43896, a high-severity buffer overflow vulnerability that could allow privilege escalation or arbitrary code execution.

Affected software includes Macrium Reflect, Acronis Cyber Protect Cloud, UrBackup Server, and NinjaOne Backup, all running on Windows 11, Windows 10, and Windows Server.

What Fails and What Does Not

Full image backup creation may still succeed on affected systems. The failures happen specifically during image-mount operations, which means browsing backups or restoring from them will not work. Users might see the error message "The backup has failed because Microsoft VSS has timed out during the snapshot creation" or the error code VSS_E_BAD_STATE.

Event Viewer will display Code Integrity errors indicating that psmounterex.sys was blocked from loading. The relevant event to look for is Event ID 3077 with Policy ID {D2BDA982-CCF6-4344-AC5B-0B44427B6816} in the Code Integrity Operational log.

How to Check If Your System Is Affected

  1. Right-click the Start button and choose Event Viewer.
  2. Navigate to Applications and Services Logs> Microsoft > Windows > CodeIntegrity > Operational.
  3. Look for Event ID 3077 in the center pane.

If the event appears and mentions the psmounterex.sys driver in enforcement mode, your system is affected.

Microsoft’s Recommended Fix for Backup Failures Caused by the April 2026 Update

Microsoft recommends updating to a newer version of the affected backup application that utilizes drivers not listed on the blocklist. Uninstalling or pausing the April update is not advised, as the block addresses an actively exploitable vulnerability. Backup software vendors are expected to release updated versions with compliant drivers.

The April 2026 update has led to several issues, including problems beyond the backup driver block. Microsoft has confirmed that some Windows Server 2025 devices may boot into BitLocker recovery mode after installing KB5082063.

In addition, out-of-band updates were released to fix Windows Server update failures and restart loops on domain controllers caused by the April security updates.

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