30 de julio de 2026

Google lleva su verificación de edad para apps a todo el mundo antes de fin de 2026

Google lleva su verificación de edad para apps a todo el mundo antes de fin de 2026

Google anunció el 29 de julio de 2026 que su Play Signal API — la herramienta que permite a los desarrolladores de Android identificar rangos de edad de los usuarios sin acceder a datos personales como la fecha de nacimiento — estará disponible globalmente antes de que acabe el año. La expansión empezará por Australia y Canadá a mediados de agosto, y el roll-out global completo se completerá antes del 31 de diciembre de 2026.

La tecnología ya funciona en Brasil, donde Google la lanzó como mercado piloto. La mecánica es similar a la que Apple lanzó globalmente en febrero de 2026: el dispositivo comparte con el desarrollador un rango de edad (menor de 13, 13-17, 18 o más) sin que el desarrollador pueda acceder a la fecha de nacimiento ni a identificadores personales. Eso permite al desarrollador ofrecer una experiencia adaptada a la edad del usuario sin manejar datos biométricos sensibles.

Por qué está pasando esto ahora

La presión regulatoria no llega de un solo sitio sino de todos a la vez. En EEUU, COPPA 2.0 pasó el Senado en marzo de 2026 y avanza hacia convertirse en ley federal. En California, el Digital Age Assurance Act con fecha efectiva en enero de 2027 apunta específicamente a los sistemas operativos — es decir, a Google y Apple a nivel de Android e iOS, no solo a las tiendas de apps. En Europa, el AI Act que entró en plena aplicación el 2 de agosto incluye obligaciones de protección de menores para sistemas de IA con los que interactúen.

Diecisiete estados americanos han aprobado leyes que restringen el acceso de menores a redes sociales. La presión regulatoria sobre protección de menores digitales no es una amenaza lejana — es el estado actual y en aceleración del mercado global.

Los Meta Teen Accounts que Meta implementó globalmente en Facebook y Messenger son parte de la misma tendencia: las plataformas están desplegando protecciones para menores no solo porque sea correcto sino porque los reguladores los obligan y porque los juicios como el de Mark Lanier cuestan dinero.

La diferencia entre la verificación de Apple y la de Google

Apple y Google han elegido enfoques similares pero con diferencias técnicas de implementación. Apple usa el sistema de App Store para verificar edades — vincula la información de pago o la cuenta familiar Family Sharing para inferir rangos de edad. Google usa la Play Signal API, que opera en el nivel del sistema operativo de Android, analizando señales del propio dispositivo y la cuenta de Google para inferir el rango de edad.

Ninguno de los dos sistemas requiere que el usuario proporcione activamente su fecha de nacimiento para cada app — la verificación es pasiva, basada en señales que ya existen. La precisión no es perfecta — un adolescente puede acceder a una cuenta de adulto — pero la barrera es suficientemente alta para cumplir con los requisitos regulatorios en la mayoría de jurisdicciones.

Los acuerdos de Meta, YouTube, TikTok y Snap con más de 1.200 distritos escolares en mayo de 2026 son el lado jurídico de lo que la Play Signal API representa desde el lado técnico: la verificación de edad se está convirtiendo en infraestructura obligatoria.

Mi valoración

Lo que más me convence de la Play Signal API es la privacidad by design: no pide la fecha de nacimiento, no accede a datos biométricos, no crea un identificador de menor. Solo devuelve un rango. Ese diseño minimiza la superficie de exposición de datos sensibles mientras cumple la función regulatoria. Es la forma correcta de hacer esto.

Lo que más me preocupa es la efectividad real. Un menor de 14 años que quiere acceder a contenido para adultos tiene opciones: la cuenta de su padre, un dispositivo sin sincronizar con Google, una VPN. Los sistemas de verificación de edad son barreras imperfectas. Su valor es reducir el acceso accidental de menores a contenido inapropiado, no hacer imposible el acceso deliberado. Esa es una expectativa razonable, pero los reguladores a veces piden más.

El debate del scroll infinito como diseño adictivo es el contexto más amplio: los reguladores no solo quieren que los menores no vean contenido para adultos — quieren que las interfaces digitales no estén diseñadas para enganchar a los más vulnerables. La verificación de edad es solo una de las herramientas.

Preguntas frecuentes

¿Tienen que hacer algo los desarrolladores de apps para integrar Play Signal API?

Sí. Los desarrolladores tienen que integrar la API en su código para solicitar la señal de edad del dispositivo y luego adaptar la experiencia según el rango devuelto. Google proporciona documentación y SDK para facilitar la integración, pero requiere trabajo de desarrollo activo por parte del equipo de la app. Para apps que ya tienen flujos de verificación de edad propios (solicitan fecha de nacimiento manual), integrar Play Signal API permite ofrecer una alternativa más cómoda para el usuario.

¿La verificación de edad de Google afecta a todas las apps de Android o solo a las de Google Play?

La Play Signal API es una API de Android disponible para apps distribuidas a través de Google Play. Apps distribuidas fuera de Play (cargadas lateralmente o a través de otras tiendas como Galaxy Store de Samsung en Android) no pueden acceder a la API de la misma forma. Esto es una limitación conocida: la protección que Play Signal API ofrece no aplica a todo el ecosistema Android.

¿Qué pasa en la UE donde el RGPD tiene reglas estrictas sobre datos de menores?

La Play Signal API no almacena datos de menores ni crea perfiles identificables — solo devuelve un rango de edad inferido en el momento de la consulta. El diseño privacidad by design tiene como objetivo cumplir con el RGPD y con la COPPA americana simultáneamente. Sin embargo, la implementación específica en Europa puede requerir adaptaciones según las directrices de cada autoridad de protección de datos nacional.




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Chile apuesta por la innovación Deep Tech para transformar la ciencia en crecimiento económico

startuplab.01 reunió a autoridades, empresas, inversionistas y emprendedores para impulsar la transferencia tecnológica y convertir el conocimiento científico en nuevos motores de desarrollo para el país.

Chile dispone de investigación científica de alto nivel, startups capaces de desarrollar tecnologías de clase mundial y una industria que demanda soluciones cada vez más sofisticadas. Sin embargo, uno de los grandes desafíos continúa siendo transformar ese conocimiento en innovación aplicada, productividad y nuevas oportunidades de crecimiento económico.

Con ese objetivo, startuplab.01, el primer hub de innovación Deep Tech de Chile, impulsado por Corfo y Fundación Chile junto a sus socios fundadores BancoEstado, BID Lab y Codelco, realizó el encuentro «La puerta de entrada a la innovación Deep Tech», instancia que reunió a autoridades, representantes del sector público y privado, grandes empresas, inversionistas y emprendedores para analizar cómo acelerar el desarrollo de tecnologías de base científico-tecnológica y fortalecer la competitividad del país.

Durante la inauguración, Francisca Contreras, directora ejecutiva de startuplab.01, y Julio Pertuzé, presidente de Fundación Chile, destacaron el papel del hub como articulador entre la ciencia y la industria.

Pertuzé señaló que la iniciativa busca convertirse en un punto de encuentro para las empresas interesadas en innovar.

«Queremos que startuplab.01 sea una puerta de entrada para que las empresas puedan relacionarse con la innovación Deep Tech de una manera más directa, sistemática y orientada a resultados; un lugar donde puedan acercarse con sus desafíos, conocer tecnologías con potencial, desarrollar pruebas, adaptar soluciones y construir relaciones de largo plazo con startups y equipos científicos».

Por su parte, José Ignacio Mújica, vicepresidente ejecutivo de Corfo, enfatizó el rol que cumplen estos espacios para fortalecer el ecosistema nacional de innovación.

«startuplab.01 es parte de una red de centros tecnológicos que Corfo apoya y seguirá apoyando para que cualquier emprendedor o empresa que quiera innovar y tenga una idea encuentre un lugar donde prototipar, pilotear e idealmente escalar, transformando ese desarrollo en productividad y crecimiento para el país».

Innovación abierta para resolver desafíos productivos

Uno de los invitados internacionales fue Leandro Teixeira, miembro del Consejo de Mining Hub Brasil y exlíder de innovación de Vale, quien compartió la experiencia de la compañía minera brasileña en la incorporación de innovación abierta y tecnologías emergentes.

Teixeira explicó que la estrategia permitió desarrollar más de 45 soluciones basadas en inteligencia artificial implementadas en distintas etapas de la cadena de valor de Vale, además de iniciativas como el green briquette, un producto de mineral de hierro de bajas emisiones que reduce hasta un 10% las emisiones de CO₂ durante la fabricación de acero.

Asimismo, presentó el modelo de Mining Hub Brasil, plataforma que conecta grandes compañías mineras con startups y centros de investigación mediante programas de aceleración, pilotaje y escalamiento tecnológico.

«Nuestro trabajo abarca desde la alfabetización en innovación hasta la captura, desarrollo, prueba y réplica de soluciones innovadoras para los desafíos prioritarios del negocio», explicó.

Ciencia, industria y financiamiento para impulsar el crecimiento

Uno de los momentos centrales de la jornada fue el panel «¿Cómo construir los próximos motores de crecimiento de Chile?», moderado por Eduardo Valente, Chief Client Officer para Latinoamérica de EY y presidente del Consejo de startuplab.01.

En la conversación participaron José Ignacio Mújica (Corfo), Paulina Yazigi (BancoEstado), Felipe Lagno (Codelco) y Leonardo Ljubetic (Copec), quienes coincidieron en la necesidad de fortalecer la colaboración entre el sistema científico, las empresas, el financiamiento y las políticas públicas para acelerar la transferencia tecnológica, reducir las barreras de adopción de innovación y diversificar la matriz productiva nacional.

La jornada también incluyó un diálogo entre Carolina Carrasco, Lead Specialist de BID Lab, y Leandro Teixeira, quienes analizaron las principales barreras que enfrentan las empresas para incorporar tecnologías Deep Tech y las condiciones necesarias para que una innovación avance desde un piloto hacia una implementación a escala.

Un ecosistema en crecimiento

Desde su puesta en marcha, startuplab.01 se ha consolidado como un espacio de conexión entre ciencia, emprendimiento e industria. Actualmente alberga 23 startups provenientes de cinco países, dedicadas al desarrollo de soluciones para sectores estratégicos como minería, energía, agricultura, alimentos, manufactura y construcción.

Más del 80% de estas empresas ha acelerado su crecimiento comercial y tecnológico mediante levantamiento de capital público y privado, desarrollo de pilotos con compañías y expansión de sus operaciones.

En ese contexto, Francisca Contreras extendió una invitación a nuevos actores del ecosistema.

«La invitación queda abierta para que más empresas se integren a esta comunidad de innovación, acercando sus desafíos al ecosistema emprendedor y contribuyendo a transformar el conocimiento científico en soluciones con impacto para la industria, la productividad y el desarrollo sostenible del país».

El encuentro concluyó con la inauguración del muro de partners de startuplab.01, ceremonia en la que participaron representantes de Corfo, Fundación Chile, BancoEstado, BID Lab y Codelco. Este espacio simboliza el compromiso de las instituciones que impulsan el fortalecimiento del ecosistema Deep Tech y la creación de nuevas capacidades de innovación para Chile.

Acerca de startuplab.01

startuplab.01 es el primer hub de innovación Deep Tech de Chile, impulsado por Corfo y Fundación Chile junto a sus socios fundadores BancoEstado, BID Lab y Codelco. Su misión es acelerar el desarrollo de empresas de base científico-tecnológica mediante infraestructura especializada, programas de aceleración, conexión con corporativos e inversionistas y acceso a pilotos que permitan transformar el conocimiento científico en soluciones de alto impacto para la industria y el desarrollo sostenible del país. Actualmente reúne startups nacionales e internacionales que desarrollan tecnologías para sectores estratégicos como minería, energía, agroalimentos, manufactura y construcción.

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Microsoft va a cerrar la vía más cómoda para "piratear" Windows: los falsos servidores KMS. La escena ya tiene preparada la siguiente

Microsoft va a cerrar la vía más cómoda para "piratear" Windows: los falsos servidores KMS. La escena ya tiene preparada la siguiente

Hubo un tiempo en el que para activar una copia de Windows bastaba con pegar un simple serial, el famoso “FCKGW-RHQQ2-YXRKT-8TG6W-2B7Q8”. Era una clave de licencia por volumen destinada a empresas y, al utilizarse con la edición adecuada, evitaba que el sistema tuviese que contactar con Microsoft. Aquel agujero fue el punto de partida para un Windows mejor protegido: Microsoft rehízo el sistema con Windows Vista y su Volume Activation 2.0. Aquí es donde nacen los servidores KMS para activaciones de gran volumen. Con dichos servidores Microsoft terminó abriendo una puerta inesperada.

Los emuladores KMS hacían “fácil” la activación de Windows. Microsoft desarrolló KMS para el entorno empresarial con la idea de que las grandes compañías pudiesen activar sus equipos de forma sencilla y en gran volumen. Por contra, la escena de Windows encontró la manera de emular dichos servidores para que funcionasen como activadores de Windows. No solo de Windows, también de Office. El resultado: activar una copia no original de Windows era tan sencillo como ejecutar un AutoKMS en el ordenador.

Activación de Windows

Dado que esta vía era demasiado fácil, además de peligrosa para los equipos profesionales equipados con Windows, Microsoft se ha decidido a endurecer el proceso. Para ello cuenta con un elemento de hardware que no puede emularse con software, al menos por ahora: el TPM. El Módulo de Plataforma Segura o TPM va incluido en la placa base y permite firmar una identidad de hardware que Microsoft puede verificar. Sobre el papel, es un plan maestro.

Microsoft pone un cerrojo con hardware. Al necesitar una firma que solo se puede obtener del hardware autorizado, es el servidor KMS el que queda anclado a su propio TPM: tiene que demostrar que corre sobre hardware legítimo antes de poder activar ningún equipo de la red. Microsoft empezará avisando en agosto de 2026, cuando Windows Server 2025 indique si el servidor cumple o no los requisitos, pero la obligación no llega hasta la próxima versión LTSC de Windows Server, previsiblemente en 2028. Y solo valdrán los servidores con un TPM capaz de atestación de claves.

La medida pone un cerrojo, aunque solo a los equipos empresariales: pese a que el chip TPM se hizo indispensable para ejecutar Windows 11, el sistema de verificación para KMS se dirige a servidores con Windows Server. Aun así, podría ser un avance de lo que está por llegar. De hecho, la escena de Windows ya se ha preparado.

Las licencias se han vuelto ridículamente baratas. No las que ofrece directamente Microsoft, claro. El problema es que basta una búsqueda para descubrir decenas de revendedores de claves, anunciadas como OEM aunque suelan ser de países más baratos o reaprovechadas del segmento educativo (y que Microsoft anula de forma periódica). Este mercado paralelo ha hecho casi innecesaria la activación mediante emuladores KMS. Con otro detalle importante: la mayor parte de equipos se venden ya montados y con su propia licencia de Windows.

La escena ya está preparada, como es el caso de TSforge: no emula servidores KMS, ataca directamente la estructura DRM de Windows. Microsoft aún no está restringiendo la vía paralela de activación a particulares, lo que realmente le interesa es asegurar el segmento que le da verdadero dinero: el de empresa. Aunque no sería extraño que el cerrojo por hardware TPM terminase siendo universal.

Imagen de portada | Iván Linares editada con ChatGPT

En Xataka | Satya Nadella, CEO de Microsoft: "Cuando consumes inteligencia estás creando inteligencia, y lo que creas debería pertenecerte"

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La herramienta de inventario con IA de Starbucks no falló en un piloto: falló en 11.300 tiendas ya abiertas

La herramienta de inventario con IA de Starbucks no falló en un piloto: falló en 11.300 tiendas ya abiertas

La investigación de Fast Company publicada el 28 de julio de 2026 reconstruye con detalle cómo Starbucks desplegó una herramienta de inventario con IA llamada Automated Counting en todos sus 11.300 cafés de Norteamérica — y cómo la canceló después, dejando a NomadGo, la startup de 30 personas que la construyó, con su equipo técnico desintegrado en días.

NomadGo era una startup de Redmond, Washington, con 30 empleados. Starbucks les comunicó el 3 de abril de 2026 que cancelaba el proyecto. La startup recortó «una gran parte» de su plantilla en los días siguientes, incluyendo el equipo técnico que gestionaba la cuenta de Starbucks. Los baristas no supieron hasta el 18 de mayo, seis semanas después, cuando les pidieron que quitaran los códigos QR de seguimiento de los estantes y volvieran a contar a mano.

«No hay nada que puedas hacer cuando el liderazgo y la estrategia cambian», dijo David Greschler, CEO de NomadGo. Llamó a la decisión una sorpresa completa.

Qué falló y por qué el modelo de IA no fue el problema

La precisión del modelo de visión computacional de NomadGo era del 99% en pruebas controladas. El problema no fue el modelo. Fueron las condiciones del mundo real.

Un supervisor de turno cerca de Seattle apuntó el iPad a una nevera de acero. La cámara capturó el reflejo y registró diez cartones de leche de avena cuando solo había cinco. En otras ubicaciones, la app marcó leches del tipo equivocado, confundió siropes y en una fotografía contó un contenedor de basura como si fuera comida. En un local de Graham, Texas, el WiFi deficiente borró el conteo a mitad del proceso. Los jefes ya habían prohibido el conteo manual como alternativa. Resultado: ningún número usable para el sistema de pedidos.

Greschler señala la causa más estructural: la visión computacional lucha cuando el inventario cambia constantemente. Los vasos de temporada y los envases de edición limitada de Starbucks podían necesitar hasta seis semanas de reentrenamiento del modelo. Los desarrolladores de NomadGo a veces se enteraban de los nuevos productos solo cuando llegaban a los estantes.

La segunda restricción estructural: el backend de Starbucks corre sobre un sistema IBM AS/400 de la década de 1990, lo que dificulta mover datos de tienda en tiempo real. Ningún modelo de IA moderno puede compensar una infraestructura de datos que no permite la sincronización necesaria.

El coste estimado del programa a lo largo de varios años: más de $10 millones.

El patrón que hace este fracaso diferente al típico «piloto que no escaló»

Los fracasos de IA enterprise se describen habitualmente como pilotos que nunca salieron del laboratorio. Este es el caso opuesto. Automated Counting llegó a los 11.300 cafés en Norteamérica al final de septiembre de 2025. Desapareció antes del 18 de mayo de 2026. No fue un piloto fallido: fue un despliegue completo que falló a plena escala, lo que lo hace significativamente más caro — tanto para Starbucks como para NomadGo.

El MIT NANDA encontró que el 95% de los pilotos de IA generativa enterprise no producen impacto medible en beneficios. La mayoría de las organizaciones siguen teniendo su inversión en IA confinada al laboratorio. Starbucks hizo lo contrario — desplegó directamente a escala nacional — y eso convirtió el error en mucho más costoso de lo que habría sido si hubieran iterado en grupos de tiendas progresivamente.

Las herramientas de creación de contenido y gestión con IA han avanzado rápidamente en 2026, pero el caso de Starbucks ilustra la brecha entre lo que los modelos pueden hacer en condiciones controladas y lo que pueden hacer en entornos físicos caóticos con inventario cambiante, infraestructura heredada y decenas de miles de ubicaciones con condiciones diferentes.

La historia del sponsor ejecutivo que nadie nombra

Greschler culpó a un «cambio de liderazgo y estrategia» sin dar nombres. La secuencia temporal está en el registro público. Deb Hall Lefevre, directora de tecnología de Starbucks, apareció en el comunicado de lanzamiento de NomadGo elogiando la herramienta el 3 de septiembre de 2025. Renunció el 29 de septiembre de 2025, el mismo mes en que el despliegue llegaba a su totalidad. Starbucks contrató a un reemplazante permanente procedente de Amazon en diciembre.

La herramienta sobrevivió a su sponsor ejecutivo por aproximadamente seis meses.

La expansión de Alexa Plus de Amazon a hardware de terceros como los altavoces Bose muestra el tipo de despliegue controlado que Starbucks no hizo: Amazon escala sus herramientas IA gradualmente a través de un ecosistema de partners, no en un salto de todo-o-nada a miles de ubicaciones simultáneamente.

Mi valoración

Lo que más me convence de la investigación de Fast Company es el detalle sobre la visión computacional y el inventario en constante cambio. El fallo de Starbucks no fue de adopción apresurada ni de falta de inversión — fue de desajuste entre lo que la tecnología puede hacer bien (reconocer objetos en catálogos estáticos con alta precisión) y lo que necesitaba hacer (reconocer objetos en catálogos que cambian semanalmente con packaging que el modelo no ha visto antes). Es un problema técnico real que ningún nivel de precisión en pruebas controladas puede predecir completamente.

Lo que más me preocupa es la asimetría de riesgo para las startups. NomadGo construyó exactamente lo que Starbucks necesitaba, alcanzó el 99% de precisión en pruebas, desplegó en 11.300 locales y perdió el contrato cuando cambió el CTO. La factura de ese fracaso la pagó principalmente la startup de 30 personas que no tenía ninguna forma de protegerse de un cambio de estrategia del cliente.

El escáner de ultrasonidos médico de Midjourney demuestra que las startups pueden construir herramientas IA en sectores físicos complejos, pero el caso Starbucks-NomadGo es el recordatorio de que en contextos de despliegue a escala masiva, el riesgo operacional de que el cliente cambie de opinión es tan o más importante que el riesgo técnico.

Preguntas frecuentes

¿Por qué Starbucks desplegó a escala nacional en lugar de expandir gradualmente?

No hay una respuesta oficial de Starbucks a esta pregunta específica. Lo que está en el registro público es que la herramienta tardó varios años en desarrollo antes del despliegue masivo de septiembre de 2025, lo que sugiere que había un nivel de confianza interna suficiente como para ir directamente a escala nacional. El cambio de CTO (Deb Hall Lefevre renunció el mismo mes del despliegue completo) puede haber acelerado la decisión de completar el despliegue antes de que llegara el nuevo liderazgo.

¿Starbucks sigue usando IA en sus operaciones?

Sí. El comunicado de la empresa menciona que mantiene en funcionamiento otras iniciativas de IA, incluyendo Green Dot Assist (herramienta para baristas) y una integración de ChatGPT para clientes. La cancelación de Automated Counting fue específica de esa herramienta, no una retirada general de la IA en operaciones.

¿Qué pasó con NomadGo después de la cancelación de Starbucks?

Según GeekWire, NomadGo recortó una parte significativa de su plantilla en los días posteriores al 3 de abril, incluyendo el equipo técnico que gestionaba la cuenta de Starbucks. No hay información pública sobre si la startup encontró nuevos clientes o si el negocio siguió operando. Greschler, el CEO, no indicó en sus declaraciones públicas si NomadGo continuaría operando con una base de clientes diferente.




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29 de julio de 2026

Llevamos décadas dando por hecho que la expansión del universo se acelera por la energía oscura. Un estudio dice que todo fue un espejismo estadístico

Llevamos décadas dando por hecho que la expansión del universo se acelera por la energía oscura. Un estudio dice que todo fue un espejismo estadístico

Los astrónomos llevan décadas intentando desentrañar los misterios de la materia y la energía oscura. Sin embargo, ahora un equipo de científicos de la Universidad de Oxford ha lanzado la más controvertida de las soluciones: no hay nada que buscar, porque la energía oscura no existe. Y se han quedado tan panchos. Lógicamente, las reacciones no se han hecho esperar. Algunos investigadores creen que es una solución interesante en la que vale la pena seguir indagando. Otros, en cambio, consideran que no tienen pruebas suficientes para tirar por tierra todo un modelo cosmológico. Al fin y al cabo, hay muchos más indicios de la existencia de energía oscura que los que ellos se han encargado de desmentir.

Supernovas demasiado débiles. La materia y la energía oscuras surgieron como solución al problema de la expansión del Universo. Este es un fenómeno por el cual las galaxias están cada vez más lejos unas de otras. Pero no porque se estén moviendo de su sitio, sino porque el espacio entre ellas se ensancha. Ocurre algo así como con un globo en el que pintamos una serie de puntitos. Cuanto más se infla el globo, más se separan los puntitos. Hoy en día no sabemos solo que el Universo se expande. También entendemos que es una expansión acelerada, ya que la velocidad a la que se expande es más rápida si medimos galaxias cercanas que si nos centramos en puntos del Universo más cercanos al Big Bang. 

Todo esto se mide como cualquier velocidad. Distancia entre tiempo. Las distancias se calculan usando como referencia las supernovas Ia, ya que tienen un brillo muy característico que actúa como un faro y sirve para mapear el Universo. Los autores del estudio que se acaba de publicar también usaron supernovas para hacer sus propios cálculos, pero se centraron en uno de los catálogos más actuales que hay sobre ellas. Ahí, vieron que las supernovas más jóvenes tienen un brillo más tenue, que podría haber llevado a los científicos a sobreestimar su distancia, dando lugar a la idea errónea de que el universo se expande de forma acelerada. 

La energía oscura como solución. En realidad, según la Teoría de la Relatividad General, lo esperable sería que la expansión del Universo se ralentizara, ya que las galaxias experimentan el tirón gravitatorio de sus propias vecinas y este debería actuar como freno. Sería algo así como ocurre con la velocidad de una pelota que se lanza hacia arriba. Poco a poco la gravedad terrestre la va ralentizando hasta que llega un punto en el que se para y cae. Sin embargo, eso no pasa. Debe haber algo revirtiendo este efecto y ahí es donde entra en juego la energía oscura, ya que ejercería una presión negativa que evita el colapso por este tirón gravitacional y, de paso, acelera cada vez más la expansión. Ahora bien, ¿de dónde viene esa energía oscura? Nadie lo sabe, como nadie ha encontrado pruebas sólidas sobre la existencia de materia oscura. 

Supernova Las supernovas ayudan a medir distancias en el espacio

No es la primera vez. En realidad, este equipo de científicos de la Universidad de Oxford ya ha ido en contra de la hipótesis de la energía oscura en el pasado. Inicialmente, señalaron que los cálculos sobre la expansión acelerada del Universo tendrían errores estadísticos y que, si estos se solventaran, no habría nada que solucionar con la existencia de la energía oscura. No obstante, no dieron muchas pruebas sobre esos supuestos errores. Ahora, sí que han arrojado algo más de luz con su nuevo estudio, de ahí que la polémica haya sido mucho más intensa.

A favor y en contra. En declaraciones a New Scientist el astrónomo de la Universidad de Bielefeld Dominik Schwarz señala que le parece una investigación muy interesante, ya que podría explicarse el origen de todas las discrepancias que hicieron necesario lanzar la hipótesis de la energía oscura. En cambio, Joshua Frieman, del Laboratorio Nacional de Aceleradores SLAC de Estados Unidos, cuenta en el mismo medio que disponemos de pruebas sobre la aceleración de la expansión del Universo provenientes de múltiples fuentes, incluyendo otros conjuntos de datos de supernovas, mediciones de la estructura a gran escala y la radiación cósmica de fondo de microondas. Por lo tanto, el análisis de supernovas por sí solo no sirve para desmentir nada. 

Lógicamente, serán necesarias más pruebas, tanto a favor como en contra de la energía oscura. De momento, parece que los defensores de su existencia ganan, mientras que los que opinan lo contrario siguen considerándose polémicos. 

Imágenes | DES Collaboration/NOIRLab/NSF/AURA/M. Zamani | NASA/CXC/Rutgers/G.Cassam-Chenaï, J.Hughes et al.; Radio: NRAO/AUI/NSF/GBT/VLA/Dyer, Maddalena & Cornwell; Optical: Middlebury College/F.Winkler, NOAO/AURA/NSF/CTIO Schmidt & DSS

En Xataka | 110 años después, Einstein sigue ganando apuestas: el telescopio Euclid ha descubierto un anillo en el espacio-tiempo


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La noticia Llevamos décadas dando por hecho que la expansión del universo se acelera por la energía oscura. Un estudio dice que todo fue un espejismo estadístico fue publicada originalmente en Xataka por Azucena Martín .



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