Ucrania ha logrado la ilusión óptica definitiva: que los misiles hipersónicos rusos no alcancen el blanco creyendo que están en Perú

El Kinzhal, presentado por el Kremlin como un misil hipersónico “invencible” capaz de superar cualquier defensa occidental, ha experimentado una serie de mejoras técnicas destinadas a elevar aún más su letalidad y reducir las posibilidades de interceptación. De hecho, hasta hace tres meses era un auténtico dolor de muelas para las defensas ucranianas. 

Hasta que se les ha ocurrido una idea... y una canción. 

Evolución de un misil. Derivado del Iskander-M y lanzado desde plataformas aéreas como el MiG-31K o el Tu-22M3, el misil combina velocidades que pueden rozar Mach 10 con un perfil terminal profundamente maniobrado, capaz de ejecutar descensos abruptos, cambios laterales súbitos y trayectorias diseñadas para romper el enganche de radar de los Patriot ucranianos. 

Su capacidad para ocultarse dentro de salvas mixtas, confundiéndose entre misiles más lentos, ha reducido drásticamente las tasas de interceptación: del 37% en agosto a apenas un 6% en septiembre. Esto ha hecho que, en teoría, misiles antes interceptables se conviertan en amenazas muy difíciles de detener, especialmente cuando son empleados en ataques masivos que combinan cientos de drones y decenas de misiles balísticos o de crucero.

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La debilidad oculta. Sin embargo y pese a su velocidad y maniobrabilidad, el Kinzhal arrastra un talón de Aquiles técnico: depende del sistema de navegación por satélite GLONASS para corregir los errores naturales del sistema inercial, cuya precisión tiende a degradarse con el tiempo. A diferencia del INS, el enlace satelital puede ser manipulado, interferido o suplantado. Y aquí radica el avance ucraniano.

Música como arma de precisión. Ante la caída de la eficacia de los Patriot, Ucrania ha apostado por un arma completamente distinta: Lima, un sistema de guerra electrónica que no solo bloquea las comunicaciones satelitales del Kinzhal, sino que sustituye su flujo de navegación por datos falsos. Este sistema crea una amplia zona de negación electrónica en la que los misiles pierden su referencia espacial, pero lo hace con una precisión suficiente como para inducir errores muy controlados. 

El desvío controlado. Los resultados del sistema Lima son visibles en los patrones de impacto: cráteres que aparecen a decenas o incluso cientos de kilómetros de los objetivos previstos, en ocasiones hasta 200 km fuera de trayectoria. El cambio en la precisión es drástico. Aunque Rusia asegura que el CEP del Kinzhal ronda los 10 metros, imágenes filtradas por analistas militares muestran misiles cayendo con errores de más de 140 metros incluso en ataques recientes. 

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Velocidad vs información. En definitiva, el enfrentamiento entre el Kinzhal y el sistema Lima EW es un recordatorio de que la superioridad militar ya no depende solo de velocidad, blindaje o potencia explosiva, sino de quién controla el flujo de información. El misil puede volar a Mach 10 y ser casi imposible de interceptar físicamente, pero si su sistema de guiado interpreta que ha sido “teletransportado” a Perú, toda su energía cinética se vuelve contra sí mismo. 

Para Ucrania, este logro supone la apertura de una vía defensiva barata, adaptable y profundamente disruptiva. Para Rusia, evidencia que incluso sus sistemas más avanzados siguen anclados a subsistemas vulnerables. Y para el resto del mundo, muestra que el futuro de la guerra se decidirá tanto en la electrónica y el software como en el acero y los explosivos, con el spoofing como herramienta central en las contiendas de la próxima década. 

Imagen | Kyiv City State Administration, Air Force Command of UA Armed Forces

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Mensaje de Sagan a los primeros visitantes de Marte

Corría el año 1996 en Ithaca, Nueva York. Un hombre enfermo grababa un mensaje destinado a gente que nunca conocerá, en un planeta que quizás ni llegue a verse pisado en su época. Carl Sagan, ya con el cáncer en etapa avanzada, se sentaba frente a un micrófono pensando en exploradores del futuro. No es ciencia ficción. Es, literalmente, lo que pasó.

El mensaje se grabó en un disco mini-DVD de vidrio de sílice, diseñado para perdurar cientos o miles de años, que formaba parte de un proyecto llamado Visions of Mars impulsado por The Planetary Society. En 2008, ese disco viajó hacia Marte dentro de la sonda Phoenix. Y ahí sigue, en la superficie marciana, cerca del polo norte, esperando pacientemente a que alguien con traje espacial y mucho gusto por los arqueológica lo encuentre y lo active.

Lo interesante aquí no es solo que Sagan grabara un mensaje para el futuro —muchas figuras públicas lo hacen, generalmente con resultados bastante olvidables—, sino lo que dijo. Sagan empieza contando cómo desde su despacho se oía una cascada, cómo la naturaleza le recordaba constantemente lo pequeños que somos. Luego salta a reflexionar sobre esa frontera borrosa entre la ciencia y la ciencia ficción, cómo ambas han estado bailando juntas durante décadas, adelantándose, corrigiéndose, inspirándose mutuamente. Menciona a Edgar Rice Burroughs y Robert Goddard, reconociendo que sin sus historias disparatadas de Marcianos y cohetes, muchas de las tecnologías que hoy utilizamos nunca habrían existido.

Pero la pregunta central es simple y brutal: ¿por qué habéis venido a Marte? La plantea como si se la formulase a alguien que se acaba de quitar el traje espacial y todavía respira entrecortado. Y luego especula: tal vez porque aprendimos a mover asteroides para salvarnos de un desastre y decidimos seguir viajando. O porque la ciencia, con su curiosidad fundamental, nos fue empujando cada vez más lejos de casa. O quizás porque, en lo más profundo de nuestro ADN, seguimos siendo nómadas. Antepasados que van de valle en valle sin saber que están escribiendo la historia de la especie.

Lo que hace especial este mensaje es su tono. No hay grandilocuencia. No hay ese acento épico que esperarías de alguien hablando al futuro. Sagan cierra con una sinceridad casi cotidiana: habría querido estar allí con vosotros. Habría querido verlo. Y la voz se quiebra un poco, aunque de manera tan sutil que casi tienes que reconstruirla en tu cabeza.

El verdadero detalle fascinante es que el disco no está archivado en un servidor. Está físicamente en Marte, esperando a que una mano humana lo encuentre, lo sostega, lo ponga en funcionamiento. La Phoenix no tiene forma de reproducirlo por sí misma. El mensaje está literal y físicamente pendiente de que alguien lo active. La primera persona que lo haga será, por definición, la primera en escuchar a Sagan en Marte.

Piénsalo un segundo: la última reflexión grabada de un tipo que pasó su vida explicando nuestro lugar en el cosmos podría ser la primera bienvenida que reciban los exploradores de un mundo nuevo. En una sonda varada en un planeta rojo, esperando como una botella lanzada al océano espacial.

Sagan murió en 1996, el mismo año en que grabó ese mensaje. Nunca vio a la Phoenix despegar hacia Marte. Nunca pudo verificar que su voz realmente llegara a otro mundo. Pero está ahí. Congelada, sí. Pero intacta. Esperando el momento en que alguien finalmente la escuche y comprenda lo que quiso decirnos: que seguimos siendo exactamente los mismos humanos curiosos que hace miles de años miraron el cielo y se preguntaron qué había más allá. Y que esa curiosidad, al final, nos llevó a planetas que ni siquiera podíamos ver directamente.

Cuando alguien abra ese disco en Marte —y es probable que suceda durante este siglo—, descubrirá que Carl Sagan llegó antes que él a ese destino. No lo hizo en persona, pero su voz, su pensamiento, su esperanza de que llegaríamos algún día, sí. Y eso, de una forma que trasciende la nostalgia romántica, es quizás el viaje más largo que jamás ha hecho un mensaje humano. Un científico que vivió en Ithaca, grabando desde su despacho en 1996, susurrando palabras de ánimo a exploradores que no nacían todavía, en un planeta donde esas palabras aguardan, pacientes, el momento en que finalmente alguien esté lo bastante lejos de casa como para necesitarlas.

Carl Sagan message to Mars

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Electrones en estado cuántico: un nuevo hallazgo que podría cambiar la electrónica del futuro

Cuando los electrones se ordenan en patrones geométricos estáticos, forman lo que se conoce como cristales de Wigner, una fase sólida que impide el flujo de corriente. Este comportamiento, aunque parezca un contratiempo para la conducción eléctrica, ha resultado clave para entender las interacciones entre partículas cuánticas. La transición entre este estado ordenado y el movimiento líquido convencional ha sido durante décadas objeto de especulación teórica.

El descubrimiento del cristal de Wigner generalizado

El equipo de investigación, formado por los físicos Aman Kumar, Hitesh Changlani y Cyprian Lewandowski, ha logrado identificar los «botones cuánticos» que permiten alternar entre diferentes fases de los electrones. Gracias a simulaciones avanzadas, descubrieron un tipo de cristal de Wigner mucho más versátil que el tradicional. Esta versión «generalizada» permite que los electrones se acomoden en patrones distintos al clásico entramado triangular. En este nuevo escenario, emergen formas como franjas o estructuras similares a un panal.

Este hallazgo fue posible gracias a complejas simulaciones cuánticas, ejecutadas con herramientas como la diagonalización exacta, redes tensoriales y algoritmos de Monte Carlo. Estas técnicas, implementadas en el Centro de Cómputo de FSU y con recursos del programa ACCESS de la National Science Foundation, permitieron estudiar el comportamiento colectivo de cientos de electrones bajo condiciones precisas.

Datos cuánticos en escala masiva

Cada electrón contiene dos informaciones fundamentales en el contexto cuántico. Cuando se intenta analizar simultáneamente cientos o miles de ellos, el volumen de datos se dispara de forma exponencial. Para afrontar este reto, los investigadores recurrieron a algoritmos capaces de comprimir y representar la información en redes manejables, sin perder el detalle necesario para extraer conclusiones fidedignas.

Estas simulaciones permiten no solo anticipar resultados experimentales, sino también entender por qué ciertos estados son energéticamente favorecidos sobre otros. Como explica Kumar, las técnicas empleadas ofrecen una «fotografía» precisa de la energía total de estos sistemas, algo fundamental para comprender cómo emergen estos estados cristalinos y cuáles son sus propiedades diferenciales.

El extraño fenómeno del estado pinball

Durante el estudio del cristal generalizado, el equipo tropezó con un comportamiento inesperado. En ciertas condiciones, los electrones no se limitaban a permanecer estáticos ni a moverse todos al unísono. Algunos quedaban atrapados en el entramado del cristal, mientras otros circulaban libremente, como si fueran pelotas de pinball rebotando entre obstáculos.

Este estado pinball representa una fase cuántica mixta, donde coexisten propiedades de aislamiento y conducción. Se trata de un descubrimiento sin precedentes para la densidad electrónica estudiada. Es como si en una pista de baile, algunos electrónicos decidieran quedarse quietos mientras otros bailan sin cesar, pero todos siguen formando parte del mismo sistema.

Según Lewandowski, este hallazgo abre una vía nueva para explorar materiales con comportamientos híbridos, lo que podría ser especialmente últil en dispositivos que requieran alternancia rápida entre estados de aislamiento y conducción.

Aplicaciones en tecnologías cuánticas emergentes

Saber qué determina que un material conduzca, aísle o incluso exhiba propiedades magnéticas es una de las grandes preguntas de la física de materiales. El estudio aporta nuevas herramientas conceptuales para abordar esta cuestión desde una perspectiva cuántica. Al igual que se puede hervir agua subiendo la temperatura, los científicos buscan entender qué «perillas cuánticas» permiten transformar un material sólido en líquido o en otra fase intermedia.

Estas «perillas» no son otra cosa que parámetros ajustables dentro de la escala energética del sistema, como la densidad de electrones, la disposición de los átomos o la interacción entre partículas. Jugar con estas variables podría ser clave para construir futuros ordenadores cuánticos, mejorar la eficiencia de dispositivos electrónicos, o desarrollar tecnologías de spintrónica, un campo que explora el uso del espín del electrón para almacenar y procesar información con un consumo energético mucho menor.

El estudio, publicado en la revista npj Quantum Materials, marca un paso adelante en la comprensión de las fases de la materia cuántica y ofrece una base para futuras investigaciones experimentales y teóricas.

El potencial del control cuántico en materiales 2D

La investigación se centró en materiales bidimensionales con estructuras de moiré, donde los átomos se disponen en patrones repetitivos que pueden generar interferencias geométricas, similares a lo que ocurre al superponer dos mallas. Estos sistemas ofrecen un laboratorio perfecto para estudiar interacciones cuánticas de forma controlada.

El potencial de manipular el comportamiento de los electrones con tal precisión abre caminos hacia materiales cuyas propiedades puedan adaptarse según la necesidad del dispositivo. Desde superconductores que funcionen a temperatura ambiente hasta relojes atómicos de ultra alta precisión, los resultados podrían tener impacto en múltiples áreas.

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Google presenta Nested Learning, un nuevo enfoque para resolver el problema de memoria en la IA

Aunque estos modelos pueden hacer «aprendizaje en contexto», es decir, adaptarse momentáneamente a la información que se les da en un prompt, no retienen ese conocimiento. Todo lo aprendido se pierde al finalizar la conversación o superar el límite de su ventana de contexto. No existe una consolidación de la memoria, como ocurre en el cerebro humano durante el sueño, cuando las experiencias del día se convierten en recuerdos duraderos.

Nested Learning: una estructura de aprendizaje a múltiples niveles

El nuevo enfoque que propone Google, llamado Nested Learning (NL), parte de una idea radical pero intuitiva: tratar el entrenamiento de modelos no como un proceso lineal, sino como una serie de problemas de optimización anidados, cada uno con su propia velocidad y nivel de abstracción. Esta estructura se asemeja al modo en que los humanos procesamos información a corto, medio y largo plazo.

En lugar de separar el modelo de su algoritmo de aprendizaje, NL los considera como un sistema integrado donde cada componente puede aprender y adaptarse a ritmos distintos. Por ejemplo, mientras una parte del sistema se encarga de recordar eventos recientes, otra podría estar consolidando patrones más abstractos con base en experiencias acumuladas.

Esta idea convierte la arquitectura de aprendizaje en una especie de memoria asociativa dinámica, capaz de registrar qué tan inesperada fue una entrada y actualizar el modelo en consecuencia. Incluso los mecanismos de atención, característicos de los transformers, son reinterpretados como unidades que construyen asociaciones entre palabras o conceptos.

Hope: la IA que se modifica a sí misma

Para validar este nuevo paradigma, Google ha creado un modelo experimental llamado Hope, una arquitectura basada en NL que introduce un sistema llamado Continuum Memory System (CMS). Esta estructura se comporta como una serie de bancos de memoria que se actualizan a distintas velocidades, permitiendo al modelo gestionar información tanto inmediata como abstracta.

Hope está diseñado para ser un modelo auto-modificable, es decir, puede ajustar sus propios parámetros en función de la información que recibe, creando un bucle de aprendizaje continuo. Es como si un estudiante pudiera reorganizar sus apuntes y adaptar su forma de estudiar en tiempo real, dependiendo de lo que necesita recordar en ese momento.

Esta arquitectura se basa en una versión previa llamada Titans, presentada por Google a principios de año, pero va más allá al permitir un aprendizaje sin límites. Mientras Titans diferenciaba entre memoria a corto y largo plazo, Hope introduce niveles ilimitados de aprendizaje, adaptados a diferentes escalas temporales.

Resultados prometedores en tareas complejas

Hope ha sido evaluado en tareas de modelado de lenguaje, razonamiento común y lectura de contexto extenso. En todos los casos, ha mostrado mejores resultados que los modelos actuales, incluyendo transformers tradicionales y modelos recurrentes más recientes.

Una de las pruebas más desafiantes fue la tarea «Needle-in-a-Haystack«, donde el modelo debe encontrar y utilizar una pieza específica de información escondida en un texto muy largo. Hope no solo logró identificar la información correcta, sino que la usó de manera más eficiente que sus competidores, lo que sugiere que su CMS permite una gestión más efectiva de secuencias extensas.

Además, alcanzó una menor «perplejidad», un indicador que mide cuán bien predice un modelo la siguiente palabra en una frase. Una perplejidad baja significa que el modelo entiende mejor el contexto y mantiene una mayor coherencia en su generación de texto.

Desafíos para su adopción generalizada

Pese a sus avances, Nested Learning aún enfrenta retos importantes. La mayoría del hardware y software actual está optimizado para arquitecturas clásicas de deep learning, especialmente transformers. Integrar este nuevo paradigma requerirá cambios profundos en las herramientas y frameworks utilizados en el desarrollo de modelos.

Además, la gestión de múltiples niveles de memoria implica una complejidad computacional significativa. Se necesitarán mejoras en eficiencia y escalabilidad para que modelos como Hope puedan ser desplegados en entornos reales sin requerir recursos excesivos.

Aun así, el potencial de NL es evidente, especialmente para aplicaciones empresariales que exigen adaptabilidad constante. Desde asistentes virtuales que deben aprender de cada interacción, hasta sistemas de análisis que necesitan ajustarse a nuevos patrones de datos, la posibilidad de un aprendizaje continuo abre un abanico de posibilidades hasta ahora inalcanzables.

Un paso hacia IA más flexible y humana

Nested Learning no solo propone una solución técnica, sino que representa un cambio de filosofía en la forma en que entendemos el aprendizaje automático. Al imitar los principios de la memoria humana, este enfoque acerca la inteligencia artificial a una forma de razonamiento más fluida y contextual.

Otros intentos similares incluyen el modelo HRM de Sapient Intelligence, que usa estructuras jerárquicas para facilitar el razonamiento, o TRM de Samsung, que optimiza esa idea para hacerla más eficiente. Todos apuntan hacia un mismo objetivo: construir sistemas capaces de aprender como lo hacemos las personas, de forma acumulativa y reflexiva.

Nested Learning podría ser la clave para desbloquear esa capacidad en los modelos del futuro.

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El microprocesador que adelantó al Intel 4004 no estaba en un ordenador, sino un lugar secreto: un F-14

Estamos acostumbrados a pensar que la historia de los microprocesadores empieza con el Intel 4004. Incluso quienes no son expertos lo tienen asociado como el primer gran chip que inauguró la era de la computación personal. Pero esa no es la única historia posible. Hubo otro diseño, menos conocido y fuera de los circuitos comerciales, que empezó a funcionar antes de que el 4004 llegara al mercado. No apareció en un ordenador ni en una calculadora, sino en un F-14 Tomcat, y durante casi treinta años fue invisible para el público.

Lo que aquel avión llevaba en su interior era un procesador diseñado para hacer algo que ningún chip comercial hacía entonces: calcular automáticamente velocidad, altitud o posición de las alas mientras el piloto maniobraba. Ese sistema, conocido como MP944, estaba en servicio desde 1970, cuando el 4004 aún no se había presentado. Su contexto era completamente distinto al de Intel, porque no estaba pensado para el mercado ni para ser licenciado, sino para cumplir un requisito del programa militar marcado por las tensiones de la Guerra Fría.

Un microprocesador secreto en las entrañas de un F-14

La novedad no era solo que hiciera cálculos, sino que lo hiciera de forma automática y digital, algo poco habitual en sistemas embarcados de finales de los sesenta. El MP944 procesaba lecturas de sensores, aplicaba ecuaciones aerodinámicas y entregaba datos que influían en el comportamiento del avión, reduciendo la carga de trabajo del piloto. No era un asistente pasivo, sino un módulo capaz de interpretar esas lecturas y proporcionar resultados con la velocidad suficiente como para integrarse en el control de vuelo real. Por eso se consideró una tecnología adelantada a su tiempo.

Los documentos desclasificados en los noventa muestran que el MP944 combinaba tecnología MOS avanzada con una arquitectura paralela de 20 bits capaz de ejecutar cálculos en pipeline, algo poco habitual para su época. Su frecuencia era de 375 kHz y podía procesar operaciones matemáticas específicas con suficiente eficiencia como para integrarse en sistemas de vuelo reales. Según las cifras recogidas en el trabajo de Holt y en el repaso posterior de Tom’s Hardware, ese rendimiento situaba al MP944 claramente por delante del 4004 en número de instrucciones ejecutadas, aunque nunca se planteó como un chip comercial de propósito general. Eran dos enfoques distintos: uno para un avión militar, el otro para un dispositivo comercial.

Cuando el trabajo de Holt salió a la luz décadas después, él defendió que el MP944 debía considerarse el primer microprocesador, aunque no estuviera en un único chip ni se hubiera comercializado. Los ingenieros de Intel, como Ted Hoff y Federico Faggin, discreparon y argumentaron que el 4004 fue el primero en integrar todas las funciones esenciales de una CPU en una sola pieza de silicio y con un uso generalista. Russell Fish, exingeniero de Motorola, revisó la documentación del MP944 y lo calificó como microprocesador avanzado para su época, mientras Richard Belgard lo veía como un sistema demasiado específico, pensado solo para mantener un avión en vuelo.

Holt sostuvo que la razón por la que nadie conoció el MP944 durante años fue que su trabajo había estado clasificado y sujeto a restricciones militares. Afirmó que pasó décadas solicitando la liberación de los documentos y que solo pudo hacerlo cuando, en 1997, consiguió el apoyo de la congresista Zoe Lofgren para que el Navy autorizara su publicación. Con la documentación ya disponible, la Marina matizó esa versión y sostuvo que el trabajo de Holt en realidad no había estado clasificado, sino que lo que faltaba era la autorización de la empresa para liberar los registros. Desde Garrett AiResearch admitieron que ya no tenían claro qué había ocurrido, porque las personas que gestionaron el caso habían dejado la compañía.

Cuando la información pasó a estar disponible, Russell Fish afirmó que el MP944 era tan avanzado para su tiempo que, de haberse conocido, podría haber acelerado el desarrollo del sector hasta cinco años. Los creadores del 4004, como Federico Faggin y Stan Mazor, discrepaban abiertamente y señalaban que el mérito del microprocesador comercial fue integrar todos los elementos esenciales en un solo chip y hacerlo viable para múltiples aplicaciones. Richard Belgard matizaba esa posición: reconocía el valor técnico del MP944, pero lo veía como un sistema diseñado para un único propósito, sin capacidad para abrir un mercado propio.

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El debate sobre cuál fue el primer microprocesador no se resuelve con una fecha, sino con una definición. El 4004 fue el primero en llegar al mercado como chip comercial, integrado y programable, y ese mérito explica su lugar en los manuales. El MP944, en cambio, demostró antes que era posible procesar datos digitalmente y alimentar sistemas de control en tiempo real, aunque lo hiciera encerrado en un avión y fuera del espacio público. Uno abrió una industria; el otro anticipó capacidades. Ambos representaron formas distintas de entender lo que podía ser un microprocesador.

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