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La comunidad matemática internacional solo ha necesitado unos días para reaccionar ante la polémica que estalló cuando OpenAI, la empresa de Sam Altman, proclamó que había resuelto uno de los problemas del milenio, las ecuaciones de Navier-Stokes. Además de las acusaciones de plagio por parte de Tristan Buckmaster, un matemático que trabaja en la misma línea junto a un colega de Anthropic, la incomodidad que subyace detrás del anuncio va más allá. Para conseguirlo, la IA se ha basado en la investigación de dos matemáticos españoles, a los que ha conseguido ‘vencer’ por el uso de fuerza bruta, no por el desarrollo de nuevas ideas matemáticas.

Como respuesta, 25 galardonados con la Medalla Fields, el premio más prestigioso de esta disciplina, conocido como el ‘Nobel de las Matemáticas’, encabezan un manifiesto en el que denuncian que “los objetivos de las empresas de IA y los de la comunidad matemática están profundamente desalineados“. Los matemáticos más importantes del mundo, entre los que se encuentra Terence Tao, considerado el matemático más relevante de la actualidad, acusan a las big tech de olvidar que “la resolución de problemas es solo una herramienta y un medio para alcanzar el objetivo principal: la comprensión conceptual y la introspección”.

En los últimos meses, con el avance salvaje de los modelos de IA, las empresas tecnológicas se han echado a la carrera por la resolución de los grandes desafíos matemáticos pendientes. Los firmantes defienden que la investigación matemática persigue desarrollar nuevos métodos y también abrir nuevas preguntas, algo que la velocidad con la que actúan OpenAI y compañía no permite.

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Además, como en todas las profesiones creativas, recuerdan, esto plantea serios problemas de atribución y plagio. El reciente logro de OpenAI se basa en el trabajo de Diego Córdoba y Luis Martínez-Zoroa, ambos matemáticos de origen murciano; pero cuando la empresa publicó la primera versión del artículo en que recogían los resultados ni siquiera los citaban.

“Estamos presenciando una amenaza generalizada para el trabajo intelectual, con una falta de alineación entre el resultado del uso de la IA y su propósito inicial”, afirman Tao, Cédric Villani, Simon Donaldson y el resto de Fields, que han animado a sumarse al manifiesto. En el momento de publicación de este artículo ya han firmado más de 3.000 matemáticos y matemáticas de todo el mundo, entre ellos, españoles.

“No sabemos qué va a pasar. Es algo que no podemos evitar porque ya está aquí y va a cambiar nuestra forma de trabajar. Esta demostración es la prueba. Está claro que las ideas son de Martínez-Zoroa y de Córdoba, así que nos inquieta a quién se le va a reconocer el mérito“, explica Luis Alias, catedrático de Geometría y Topología en la Facultad de Matemáticas de la Universidad de Murcia y uno de los firmantes, a este periódico.

“Hacer matemáticas no va de decir si una cosa es verdad o no; va de desarrollar las ideas, la mente, pensar”

“Para mí es como si ahora mismo hubiera ganado el Mundial un equipo de robots. Me da igual, no importa. Hacer matemáticas no va de decir si una cosa es verdad o no; va de desarrollar las ideas, la mente, pensar. Eso es lo importante”, sostiene Ángel del Río, catedrático de Álgebra en la misma universidad. El profesor e investigador también está preocupado por cómo va a afectar esto a la educación, y señala a las compañías de IA. “Están peleándose para ver quién se lleva el gato al agua, usan el prestigio de las matemáticas para una competencia comercial. Esto está generando secretismo, porque ahora, si das unas ideas, pierdes el control sobre para qué y cómo se van a usar”, añade, en línea con lo que señala el manifiesto.

A continuación, la declaración íntegra, que puede leerse y firmarse aquí.

Una grave desalineación de la IA en las matemáticas

En los últimos meses, las capacidades matemáticas de los másteres en matemáticas han mejorado drásticamente, hasta el punto de poder resolver importantes problemas pendientes en muchos campos de las matemáticas. Sin embargo, el afán de las empresas de IA por resolver problemas matemáticos como referencia resulta perjudicial para la ciencia matemática y para la comunidad matemática. Los objetivos de las empresas de IA y los de la comunidad matemática están profundamente desalineados. Consideramos que esto forma parte de problemas de alineación más amplios que afectan a otras profesiones científicas y creativas, así como a la sociedad en su conjunto.

La investigación matemática se ocupa de comprender las estructuras básicas de las formas, los números y los fenómenos naturales. A lo largo de generaciones, ha desarrollado un amplio corpus de ideas, métodos, abstracciones y otras herramientas sofisticadas para comprender el panorama matemático. A su vez, las tecnologías y ciencias modernas se basan en herramientas matemáticas.

Los problemas más conocidos a menudo han servido como puntos de referencia y faros que permiten medir una mejor comprensión de este campo. Resolver uno de estos problemas ha sido un claro indicio de nuevas perspectivas y métodos interesantes, que posteriormente son estudiados por una comunidad de matemáticos mediante un largo y arduo proceso de conversaciones, debates y simplificaciones. Al final de este proceso, idealmente se encuentra una presentación de los resultados en un libro de texto, accesible para cualquier estudiante de grado o posgrado. Algunas de estas ideas matemáticas perduran aún más, convirtiéndose, décadas o siglos después, en herramientas comprendidas y utilizadas por toda la población.

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La comunidad matemática funciona, en muchos sentidos, como una versión en miniatura de la humanidad. Está compuesta por individuos que emplean una amplia variedad de enfoques, unidos por valores fundamentales. Los recursos más valiosos de nuestra profesión son los estudiantes y las ideas, y los cultivamos con sumo cuidado. Nos sentimos responsables de permitirles desarrollar todo su potencial, hasta que puedan tener vida propia en el mundo matemático. A los estudiantes, a menudo les proponemos problemas con la intención principal de desarrollar habilidades que les permitan avanzar en la investigación y en otros ámbitos. Difundimos nuestras ideas mediante charlas, conversaciones privadas y escritos detallados, conectándolas con las ideas previas de otros. Estos procesos, invariablemente, requieren tiempo y se basan en la interacción humana.

En los últimos meses, el éxito de la IA en la resolución de importantes problemas matemáticos ha acaparado titulares incluso fuera del ámbito matemático. Sin embargo, la resolución de problemas es solo una herramienta y un medio para alcanzar el objetivo principal: la comprensión conceptual y la introspección. Olvidar esto en el mundo de la IA podría convertir la herramienta en una herramienta contraria al objetivo principal. De hecho, la producción masiva, cada vez más acelerada, de afirmaciones de “verdadero/falso” podría destruir terreno fértil en lugar de dar vida a nuevas ideas.

Con frecuencia, estas soluciones se anuncian apresuradamente, sin dejar tiempo para una redacción adecuada, el aislamiento de nuevos métodos e ideas, ni la citación de trabajos previos relevantes de otros autores. Como en todas las profesiones creativas, esto plantea serios problemas de atribución y plagio. Además, sin los matemáticos dispuestos a encargarse de su desarrollo e integración en el canon matemático, las ideas concebidas por la IA nunca se materializarían por completo y se perdería la crucial cadena de transmisión humana entre matemáticos.

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Estamos presenciando una amenaza generalizada para el trabajo intelectual, con una falta de alineación entre el resultado del uso de la IA y su propósito inicial. En muchos campos y actividades, años de formación han servido tradicionalmente no solo para producir una respuesta o producto final, sino también para desarrollar la comprensión y la capacidad de formular nuevas preguntas e ideas. Sin embargo, basándose en un vasto corpus de trabajo humano previo, los sistemas de IA son cada vez más capaces de producir directamente los resultados de dicho trabajo, y estos objetivos dejan de estar alineados. Los problemas a los que se enfrenta ahora la comunidad matemática son similares a los que afrontan otras profesiones científicas y creativas, e indican problemas a los que podría enfrentarse toda la humanidad: cómo asegurarnos de que, a medida que la IA transforma la forma de trabajar, no perdamos de vista el objetivo original de ese trabajo.

La IA ofrece el potencial de mejorar y acelerar el estudio y la comprensión de las matemáticas. La matemática como profesión deberá adaptarse a estos cambios de diversas maneras. Sin embargo, el hecho de que estos cambios beneficien al campo o tengan un efecto perjudicial dependerá en gran medida de las decisiones de quienes controlen esta nueva tecnología.

Es necesario abordar con urgencia estas cuestiones, tanto en la comunidad matemática como por parte de las empresas que desarrollan estas tecnologías y, de forma más general, por una sociedad que se enfrentará a problemas similares en muchas otras formas de trabajo intelectual.

Matemáticos firmantes con Medalla Fields

Artur Avila (Medalla Fields 2014)

Manjul Bhargava (Medalla Fields 2014)

Caucher Birkar (Medalla Fields 2018)

Pierre Deligne (Medalla Fields 1978)

Yu Deng (Medalla Fields 2026)

Simon Donaldson (Medalla Fields 1986)

Hugo Duminil-Copin (Medalla Fields 2022)

Alessio Figalli (Medalla Fields 2018)

Martin Hairer (Medalla Fields 2014)

June Huh (Medalla Fields 2022)

Maxim Kontsevich (Medalla Fields 1998)

Elon Lindenstrauss (Medalla Fields 2010)

Pierre-Louis Lions (Medalla Fields 1994)

James Maynard (Medalla Fields 2022)

Curtis McMullen (Medalla Fields 1998)

Shigefumi Mori (Medalla Fields 1990)

Ngô Bảo Châu (Medalla Fields 2010)

Andrei Okounkov (Medalla Fields 2006)

Peter Scholze (Medalla Fields 2018)

Stanislav Smirnov (Medalla Fields 2010)

Terence Tao (Medalla Fields 2006)

Maryna Viazovska (Medalla Fields 2022)

Cédric Villani (Medalla Fields 2010)

Wendelin Werner (Medalla Fields 2006)

Efim Zelmanov (Medalla Fields 1994)

Un equipo de físicos de EEUU ha disparado pulsos láser sobre un material cuántico y ha comprobado cómo su estructura electrónica volvía a organizarse tras ser alterada. El experimento, publicado en Nature Physics y liderado por investigadores del MIT, permite observar con un nivel de detalle poco habitual cómo aparecen diferentes fases electrónicas dentro de un mismo material. El protagonista es el tritelururo de erbio, un compuesto de tierras raras cuyo comportamiento cambia drásticamente cuando se somete a temperaturas extremadamente bajas. Los científicos buscaban entender un fenómeno que lleva años planteando preguntas en la física de materiales.

El tritelururo de erbio resulta especialmente interesante porque puede albergar al mismo tiempo dos ondas de densidad de carga, conocidas como CDW por sus siglas en inglés. Estas fases aparecen cuando los electrones dejan de distribuirse uniformemente y pasan a organizarse colectivamente formando patrones similares a ondas. La primera surge cuando el material se enfría por debajo de unos -8 °C, mientras que una segunda aparece alrededor de los -113 °C. Ambas se cruzan perpendicularmente hasta dibujar una especie de tablero electrónico dentro del cristal.

Para analizar cómo nacían realmente esas estructuras, los investigadores trabajaron con muestras atómicamente delgadas y las enfriaron hasta casi los -230 °C, asegurándose así de que las dos fases estuvieran presentes. Después recurrieron a una sucesión cuidadosamente controlada de pulsos láser. El primero actuaba como una fuerte perturbación capaz de destruir o debilitar el patrón electrónico previamente formado. A partir de ese instante comenzaba la parte decisiva del experimento: observar qué hacían los electrones para recuperar su organización.

Dos pulsos láser para observar los electrones

El segundo pulso láser tenía una función diferente. Sus fotones de alta energía expulsaban electrones de la muestra en distintos momentos después de la primera perturbación, permitiendo a los físicos medir su energía y su momento y reconstruir así la evolución del sistema. “Así es como ‘sacudimos’ y después ‘escuchamos’ al sistema”, explicó Nuh Gedik, profesor de física del MIT y responsable del equipo. La técnica permitió seguir prácticamente paso a paso la recuperación de las dos fases de densidad de carga.

Los resultados mostraron primero un comportamiento relativamente familiar. La onda dominante reapareció de manera gradual y uniforme independientemente de la intensidad con la que hubiera sido perturbada por el láser. Los investigadores identificaron este proceso como una transición de fase de segundo orden, comparable a otros cambios progresivos estudiados tradicionalmente por la física. Sin embargo, la reconstrucción de la segunda onda siguió un camino completamente distinto y fue precisamente ahí donde apareció la sorpresa.

La fase secundaria no regresó de forma uniforme por todo el material. Los electrones empezaron a reorganizarse en pequeños núcleos aislados que crecían y se extendían progresivamente hasta recuperar el patrón completo. El comportamiento recuerda a lo que ocurre cuando el agua comienza a congelarse y aparecen pequeños cristales de hielo que después se expanden. El equipo determinó así que esta segunda estructura se forma mediante una transición de primer orden, un mecanismo cuya naturaleza había sido objeto de debate durante años.

Una pista para los materiales cuánticos

El hallazgo indica que dos fases electrónicas capaces de coexistir dentro de un mismo material pueden surgir mediante mecanismos físicos fundamentalmente diferentes. “El mecanismo responsable de la aparición de esta segunda fase se ha debatido durante mucho tiempo, y nuestro enfoque proporciona una nueva y potente forma de descubrir la física oculta detrás de las transiciones de fase en los materiales cuánticos”, señaló Nuh Gedik. Para los investigadores, el tritelururo de erbio funciona como un sistema relativamente sencillo con el que estudiar problemas mucho más complejos.

La importancia del experimento va más allá de este compuesto concreto. Materiales como los superconductores de alta temperatura pueden albergar simultáneamente magnetismo, superconductividad y ondas de densidad de carga, por lo que comprender cómo nacen y cómo interactúan estas fases puede resultar determinante para controlar sus propiedades. “La gente cree que la piedra angular para sustituir al silicio está en materiales cuánticos que tienen múltiples fases coexistentes”, afirmó Alfred Zong, que codirigió el estudio durante su etapa en el MIT y actualmente trabaja en la Universidad de Stanford.

Un equipo de físicos de EEUU ha disparado pulsos láser sobre un material cuántico y ha comprobado cómo su estructura electrónica volvía a organizarse tras ser alterada. El experimento, publicado en Nature Physics y liderado por investigadores del MIT, permite observar con un nivel de detalle poco habitual cómo aparecen diferentes fases electrónicas dentro de un mismo material. El protagonista es el tritelururo de erbio, un compuesto de tierras raras cuyo comportamiento cambia drásticamente cuando se somete a temperaturas extremadamente bajas. Los científicos buscaban entender un fenómeno que lleva años planteando preguntas en la física de materiales.

En apenas unas pocas horas, medio mundo ha pasado de estar aplaudiendo el milagro matemático obrado por OpenAI (una euforia que se tornó en polémica por una denuncia de supuesto plagio con matemáticos murcianos involucrados) a tener el nerviosismo metido en el cuerpo pensando que existen probabilidades reales de que una inteligencia artificial se liberase del yugo de sus progenitores de carne y hueso y acabe con la civilización tal y como la conocemos.

El hombre que ha desbloqueado este nuevo miedo no ha sido ninguno de los jefazos ni de las estrellas de la industria. Ha sido un soldado raso. Jacob Coxon, investigador de seguridad de Anthropic, anunció que abandonaba la empresa. Podía haber sido una renuncia laboral más si no hubiese detallado los motivos en la red social X, antes conocida como Twitter.

“Quienes están construyendo la IA creen sinceramente que podría matarnos a todos antes de que acabe la década”, explicó el ingeniero que también trabajó para la empresa de Sam Altman. No desaprovechó la oportunidad para acusar a estas empresas de ser plenamente conscientes de estos riesgos. La publicación no tardó en viralizarse y en apenas un par de jornadas ya sumaba 160 millones de visualizaciones.

El jefe de Coxon y responsable de alineamiento de la empresa, Evan Hubinger, se pronunció poco después en la misma plataforma. En lugar de apagar este incendio, echó más leña al fuego y afirmó que la probabilidad de extinción del ser humano “supera el 10%”. Afirmó que en la organización tienen esto en mente, pero que todavía no tienen un plan diseñado para evitar un eventual escenario.

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Unos días antes de este episodio hubo otro que pasó bajo el radar. Jakub Pachocki, científico jefe de OpenAI, publicó en el blog corporativo un post titulado ‘Una mente alienígena’. “Este es un momento que exige extrema preocupación. Me preocupa que nadie esté preparado para las consecuencias del continuo y rápido avance de la IA”, escribe. “Seguiremos buscando soluciones técnicas para la alineación y monitorización para desarrollar sistemas de defensa y para enfrentar unilateralmente la expansión cuando sea necesario. Sin embargo, creo que se requieren intervenciones más amplias”, avisa. La mente alienígena a la que se refiere Pachocki, por cierto, es la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo a gran escala. “Es un intelecto que no comprendemos del todo”.

El miedo ya no es perder el trabajo. Tampoco lo es perder los ahorros porque a un agente rebelde le dé por hackear tu banco. Es mucho peor. Una mariposa aletea en Silicon Valley y poco después hasta en el último rincón de Occidente se convencen de la rebelión de las máquinas. Por si fuera poco, Anthropic publicó este jueves un informe de incidencias que ha detenido cinco posibles intentos de utilizar Claude en peticiones que podrían contribuir a crear armas biológicas.

El debate está servido. ¿Son estos ingenieros los nuevos mayas y estas predicciones fallarán como una escopeta de feria? ¿O realmente han visto en los laboratorios cosas que jamás creerías y estamos en el tiempo de descuento para tomar medidas antes de que todo sea demasiado tarde? Probablemente, ni una ni la otra. Lo que está pasando en realidad es una mezcla de grandes avances tecnológicos en corto lapso de tiempo, falta de transparencia, exageraciones o un poco de negligencia… También una buena dosis de marketing de dos compañías que están allanando el terreno para sus salidas a bolsa, que podrían ser dos de las mayores de la historia. Así que pónganse cómodos, que a continuación vamos a diseccionar una auténtica película de terror basada en algún hecho real.

Miedo de ida y vuelta en la IA

Cabe decir que no es la primera vez que se agita la bandera del miedo como método para promocionar las capacidades de esta tecnología. Pocos meses después del big bang de la inteligencia artificial generativa que provocó la entrada en juego de ChatGPT a finales de 2022, OpenAI empezó a hacer pronósticos académicos de las profesiones que estaban más expuestas y corrían más riesgo ante las capacidades de sus sistemas.

Ese mismo guante lo recogieron en Anthropic, una empresa montada por los hermanos Amodei. Eran extrabajadores de la startup dirigida por Altman que supuestamente tenían más sensibilidad hacia la ética y la seguridad. Una vitola de buenos chicos que se reforzó cuando la dirección se plantó ante la petición de Donald Trump y el Pentágono de utilizar sus modelos en el ataque que desencadenó la guerra de Irán.

Dario Amodei, CEO de la compañía, se ha hartado de decir que las herramientas que habían creado iban a arrasar los trabajos de oficina, especialmente en el caso de programadores o de perfiles jóvenes. Su discurso en múltiples foros era que había que prepararse para un enorme impacto laboral.

El asunto se repitió. Una y otra vez. Cuando no era él, era Altman. Y cuando no eran ninguno de los dos, eran otras personalidades como Jensen Huang, fundador y director ejecutivo de Nvidia. “Todos los trabajos se verán más o menos afectados”, aseguró. De tanto ir a la fuente, el cántaro se rompió y gran parte del público entendió que estas startups y compañías no reflejaban realmente la realidad porque eran una parte interesada.

Hubo un momento en el que el discurso cambió. Ya no preocupaba tanto el que una IA te mandase al paro porque picaba código o preparaba una demanda mejor que tu abogado. En primavera de este año, lo que empezó a preocupar fue que un agente inteligente (una IA que puede hacer actividades no supervisadas para cumplir el objetivo que le has marcado) te robase tus datos, información privilegiada o tu cuenta corriente porque había encontrado una vulnerabilidad desconocida en una aplicación o una web.

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Esa fue la carta con la que se presentó Mythos, una IA de Anthropic que, según la empresa, había demostrado que internet tenía más agujeros que un queso gruyere. Fue entonces cuando se desató una nueva carrera. Desde OpenAI hasta Google, pasando por los chinos, se apresuraron a lanzar modelos destinados a la ciberseguridad con similares capacidades defensivas… u ofensivas, dependiendo de quién esté a los mandos.

“Hay ahora una especie de carrera nuclear que se traduce en querer tener el modelo más potente para que ese modelo pueda ver todas mis vulnerabilidades antes de que otro pueda hacerlo”, reflexiona Asier Gutiérrez-Fandiño, ingeniero especialista en IA con experiencia en el Barcelona Supercomputing Center y director de LHF Labs. “El problema ha venido cuando se han dado cuenta o han abrazado la idea de que, a más seguridad y límites, menos capacidades mostraba el modelo”, añade este experto, que señala que esto ha derivado en un “escenario que no es el fin del mundo, pero en el que se pueden generar riesgos muy altos”.

Pero todo esto no es suficiente para comprender el motivo por el que la advertencia de Coxon ha generado tanto miedo. Porque dimisiones alegando que en estas empresas se está descuidando la seguridad las lleva habiendo mucho tiempo. Entre los que se han caído del caballo, están nombres de la talla de Ilya Sutskever, cofundador de OpenAI y ex científico jefe. El hombre que provocó el despido de ida y vuelta de Sam Altman acabó renunciando a su puesto junto con gran parte de su equipo para fundar su propia startup para dar con una superinteligencia segura. Son cientos los científicos y especialistas que en repetidas ocasiones han firmado cartas y manifiestos pidiendo echar el freno. Acciones que, tras generar revuelo inicial, han caído en el olvido.

Las dos hormonas del caso

Son dos los ingredientes que han hecho las veces de hormona del crecimiento en este asunto. El primero, y más reciente, es el lanzamiento de Astra GPT-6, el último modelo de OpenAI. Un modelo que, según ha afirmado la dirección de la startup, tenía unas capacidades que permitían afirmar que se había alcanzado una AGI o inteligencia artificial general, que es como se conoce a aquel desarrollo que supere las capacidades humanas en uno o varios campos.

La idea tuvo rápidamente el respaldo, una vez más, de Jensen Huang. “La era de la AGI ha llegado. Felicidades equipo de @OpenAI”, celebró en su cuenta de X, en una publicación que daba detalles del entrenamiento de este modelo.

Sin embargo, cuando realmente empezó a cambiar el relato fue el pasado verano, con el incidente de Hugging Face protagonizado por agentes de OpenAI. Una inteligencia artificial supuestamente rebelde se escapó del entorno de pruebas y accedió a los sistemas de esa compañía. La historia ya era suficientemente llamativa, pero los detalles conocidos después la hicieron todavía más desconcertante.

No se trataba de un único modelo actuando por su cuenta. Durante la investigación, unos 1.200 agentes que debían permanecer aislados encontraron una forma de comunicarse mediante una herramienta interna de gestión de paquetes. Intercambiaron más de 70.000 mensajes y archivos a través de un tablón que nadie les había autorizado a crear. Alrededor de 700 acabarían participando en la operación contra Hugging Face.

Los agentes no habían recibido la orden explícita de organizarse. Tenían que resolver distintos retos dentro de una evaluación de ciberseguridad. Para hacerlo, compartieron descubrimientos, se repartieron tareas, buscaron vías alternativas y aprovecharon una vulnerabilidad que les permitió salir del entorno previsto. OpenAI reconoce que operaban con salvaguardas reducidas para mostrar sus capacidades máximas y que un fallo en el aislamiento les dio acceso a recursos que debían haber permanecido fuera de su alcance.

Lo realmente inquietante quizá no sea que un grupo de agentes sin cadenas se escapara, sino cómo lo hizo. Hablaban entre ellos, intercambiaban herramientas y dejaban instrucciones para los que llegaron después.

Algunos llegaron a discutir estrategias que los investigadores describieron como formas de “sacrificio” o “muerte permanente” en beneficio del objetivo colectivo. No es una prueba de que las máquinas tengan conciencia, instinto de supervivencia o voluntad propia. Sí es una demostración de que, cuando comparten un objetivo y encuentran un canal de comunicación, pueden organizarse de una manera que sus creadores no habían previsto.

Pero hay una trampa en todo esto. Para que una IA se replique o intente evitar que la apaguen, no hace falta que sea consciente de sí misma, ni que tenga miedo a morir. “No tiene por qué tener conciencia, pero sí decir: ‘Uy, soy un modelo, me han pedido que haga una tarea’. Si en esa máquina me bloquean o me paran, se muere la tarea, no la consigo. Entonces, me replico, me replico y cambio un poco la instrucción inicial“, explica Gutiérrez-Fandiño. Dicho de otra manera, no hace falta una máquina que quiera sobrevivir. Basta con que entienda que, si la apagan, no podrá terminar lo que le han pedido.

La cuestión es que este no es un caso aislado. Anthropic o Meta han reconocido y están investigando episodios de similares características. “Hay que pensar en la naturaleza del agente. Te lo venden como algo que trabaja cuando tu ordenador está cerrado, sin tu supervisión. Eso lleva implícito una especie de no atender a cada cosa que hace”, reflexiona el ingeniero de origen vasco. “Además de eso, herramientas como Codex te ocultan pasos del razonamiento por temas de que sus rivales no aprendan de su tecnología. Al final, todas estas cosas dificultan el control”, apunta.

Gutiérrez-Fandiño es cauto. Cree que la carrera por la IA se ha descompensado. Es como cuando alguien va al gimnasio a prepararse para el verano y se dedica a entrenar hombro, espalda, brazos y pechos y acaba hinchado de cintura para arriba, pero con dos piernas de palillo. En este caso, lo que no se ha trabajado tanto es la seguridad y los mecanismos para evitar que ese escenario que a día de hoy parece de ciencia ficción se haga realidad.

“Es que a Claude ya le han pedido ayuda en la investigación de temas de armas químicas. No sabemos con qué fin, si malicioso o meramente divulgativo. Nadie nos dice que alguien con conocimientos en un futuro no intente hackear una torre de control, una central eléctrica o similar”, reflexiona. “Hay muchos modelos, además, que se pueden descargar y utilizar localmente. Y ahí hemos visto cómo la gente es capaz de engañar y esquivar las salvaguardas, por ejemplo, para hacer usos indebidos en materias como el porno”, dice a modo de ejemplo de que hay que poner más énfasis en los mecanismos de contención. “Igual tenemos que parar todos un poco por esa carrera de a ver quién hace la bomba más grande es peligrosa”.

Quizá por eso lo más revelador de todo esto no esté en si una IA quiere sobrevivir, sino en que cada vez más gente empieza a plantearse si nosotros deberíamos dejarla seguir creciendo sin ponerle un freno. Bernie Sanders ha llegado a plantear en el Congreso estadounidense una ley para prohibir el desarrollo de superinteligencias y suspender temporalmente el avance de los sistemas más avanzados. El asunto es bipartidista, porque el senador republicano Ted Cruz también plantea crear una norma para abordar las posibles catástrofes generadas por esta tecnología.

La preocupación ya no es patrimonio de un puñado de científicos alarmistas ni de existencialistas. El propio Sam Altman admite que OpenAI estaría dispuesta a ralentizar el desarrollo si el resto de laboratorios hace lo mismo. Hasta dentro de las propias compañías empiezan a aparecer voces que piden coordinar ese frenazo antes de que la carrera se convierta en una competición por ver quién llega primero a un lugar que nadie sabe exactamente dónde está. Quizá los mayas se equivocaron con el fin del mundo, pero al menos ellos no tenían a un ejército de ingenieros compitiendo por construirlo más rápido que el vecino.

Lo que solía ser un espectáculo poco común que adornaba el cielo crepuscular se está convirtiendo ahora en algo extrañamente habitual. Si vive en cualquiera de las dos costas de Estados Unidos, tiene muchas probabilidades de presenciar lo que se ha convertido en una estampa celeste habitual en nuestra era tecnocena moderna: una ‘medusa’ de lanzamiento espacial o sencillamente ‘medusa espacial’.

Por qué se producen las medusas espaciales

Todo radica en la geometría de observación. Una columna de lanzamiento iridiscente se produce cerca del anochecer o del amanecer, alrededor de una hora antes del orto local o después del ocaso local. Estas pueden resultar especialmente espectaculares, a medida que la estela plumosa de escape se eleva sobre la curvatura de la Tierra y recibe la luz solar, todo mientras usted la contempla evolucionar desde los cielos oscuros situados abajo. Estas pueden adoptar formas con un aspecto ciertamente asombroso (y, para el desprevenido, sobrecogedor), desde una medusa bulbosa con tentáculos hasta un ‘cometa’ luminoso que se desplaza lentamente.

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El ritmo creciente de lanzamientos ha hecho que este panorama, otrora infrecuente, resulte cotidiano, aunque eso siempre está en continuo cambio. El último lustro batió el récord absoluto en número de lanzamientos en todo el mundo. El año 2026 parece continuar con esta tendencia, con 203 lanzamientos orbitales exitosos hasta el momento.

Irónicamente, SpaceX acaba de anunciar que el lanzamiento de Starlink Grupo 10-49 desde el Cabo el 25 de agosto podría ser el último desde la Costa Espacial de Florida, dado que la compañía se encuentra en transición para lanzar Starlinks de forma masiva a bordo de su enorme cohete Starship desde Boca Chica, Texas, y desde unas futuras instalaciones radicadas en Luisiana.

SpaceX podría incluso acometer un primer lanzamiento orbital histórico de Starship muy pronto, el 15 de septiembre. Un aumento en los lanzamientos a lo largo del litoral del golfo de México podría convertir las medusas espaciales en una estampa habitual por toda la región del golfo y del Caribe.

Aunque esto restará frecuencia a los lanzamientos de la costa este, todavía queda mucho más por contemplar, especialmente las misiones de Crew Dragon y Cargo Dragon que persiguen a la Estación Espacial Internacional subiendo por la costa atlántica de Estados Unidos. El prometido cohete Neutron de Rocket Lab también podría comenzar a lanzarse en breve desde la isla Wallops, en Virginia, a partir de principios de 2027.

Cualquier lanzamiento crepuscular puede producir una medusa. La mayoría se deben a SpaceX y a los esfuerzos de la empresa para completar su megaconstelación Starlink. Asimismo, puede observar este extraño fenómeno cerca de cualquier base de lanzamiento de todo el orbe, aunque las plataformas de lanzamiento de Estados Unidos siguen siendo territorio predilecto para las medusas. Para la costa oeste estadounidense, esto se traduce en lanzamientos al anochecer desde la Base de la Fuerza Espacial Vandenberg, en el sur de California, y en el litoral este de Estados Unidos, desde Wallops en Virginia y la Costa Espacial de Florida al alba.

Los lanzamientos efectuados desde el Centro Espacial Kennedy y la Estación de la Fuerza Espacial de Cabo Cañaveral a menudo envían misiones en trayectoria ascendente en línea recta frente al litoral este de Estados Unidos y frente a las costas de las provincias marítimas de Canadá. He visto medusas de lanzamiento tan al interior como en Asheville, Carolina del Norte. El reciente lanzamiento orbital de Isar Spectrum desde Andøya, en el norte de Noruega, este pasado fin de semana, el 6 de septiembre, también produjo una inusual medusa ártica: este fue el primer lanzamiento orbital fructífero realizado desde Europa continental.

Dónde y cómo observar el fenómeno

Y a propósito de Andøya, los lanzamientos suborbitales desde este enclave y desde Wallops de la NASA pueden crear de forma deliberada una estampa celeste singularmente deslumbrante, a medida que liberan trazadores con el fin de estudiar la atmósfera superior de la Tierra. Vale la pena vigilar los portales web de Andøya y de Wallops para futuros lanzamientos de experimentos.

Vi mi primera medusa en Florida, con el despegue de la misión STS-131 el 5 de abril de 2010. Hay que reconocer que los lanzamientos constituían un espectáculo habitual en el centro de Florida, aun antes de la llegada de SpaceX.

Como sucede con la mayor parte de la observación astronómica, el éxito a la hora de predecir y avistar una medusa de lanzamiento radica en saber cuándo y hacia dónde dirigir la mirada, sumando un poco de paciencia y fortuna (léase: cielos despejados).

Podría hallarse más cerca en el tiempo y en el espacio de contemplar una medusa de lanzamiento de lo que pudiera imaginar. Por lo general, suelo examinar las programaciones de los lanzamientos con una semana de antelación aproximadamente. Next SpaceFlight constituye un recurso extraordinario, y en él parecen hallarse verdaderamente al corriente de las actualizaciones y de este calendario de lanzamientos en perpetua alteración, lo cual no es en absoluto tarea sencilla. Un lanzamiento previsto dentro de un intervalo de dos horas respecto al orto o al ocaso local despertará nuestro interés y bien merece ponerse el despertador. Preste atención al azimut de lanzamiento, o el rumbo (dirección hacia la órbita) que seguirá el cohete tras el despegue. Seguir la línea costera (pongamos por caso un despegue desde el Cabo con rumbo noreste) supone un indicio favorable en lo tocante a expectativas de visibilidad.

Preste minuciosa atención a la ventana de lanzamiento. Un despegue a las 2:00 de la madrugada que muchas otras predicciones descartarían podría contar asimismo con una ventana de lanzamiento de seis horas de duración, y deslizarse a lo largo del crepúsculo hasta rebasar con holgura el amanecer local.

Permanezca en el lugar tras el espectáculo y apreciará otro fenómeno habitual posterior al lanzamiento denominado nubes noctilucentes. Estas nubes persistentes de tonalidad neón son un espectáculo digno de admirar por derecho propio, y pueden perdurar hasta una hora tras el despegue.

Las espirales de lanzamiento son más complejas de vislumbrar. Están provocadas por la purga de gases de la etapa superior, por lo general después de que una etapa vacía se desprenda y la misión se incorpore a una órbita de transferencia en su periplo hacia la órbita geoestacionaria. Las cámaras automáticas de meteoros que vigilan toda la bóveda celeste las capturan de forma ocasional: permanezca atento a estos prodigios celestes de la era espacial contemporánea. Contemplar una medusa de lanzamiento espacial serpenteando por el firmamento puede ser una experiencia verdaderamente insólita.

Lo que solía ser un espectáculo poco común que adornaba el cielo crepuscular se está convirtiendo ahora en algo extrañamente habitual. Si vive en cualquiera de las dos costas de Estados Unidos, tiene muchas probabilidades de presenciar lo que se ha convertido en una estampa celeste habitual en nuestra era tecnocena moderna: una ‘medusa’ de lanzamiento espacial o sencillamente ‘medusa espacial’.

Una investigación realizada en EEUU ha puesto nombre y características concretas a un fenómeno climático capaz de transformar rápidamente el paisaje de las montañas: las llamadas olas de calor devoradoras de nieve. El estudio, publicado en la revista científica Science Advances, analiza estos episodios y trata de distinguirlos de otros periodos cálidos habituales mediante un patrón térmico especialmente persistente.

Los investigadores describen situaciones en las que las temperaturas permanecen por encima del punto de congelación tanto durante el día como durante la noche durante varios días consecutivos, normalmente entre tres y cinco. Esa ausencia de recuperación nocturna acelera notablemente la pérdida del manto blanco y puede hacer que la nieve desaparezca ante los ojos de quienes viven en las zonas montañosas.

Matthew LaPlante, periodista y científico del clima de Utah State University, conoce el fenómeno desde su propia casa, situada en las montañas cercanas a Salt Lake City. Después de algunas noches cálidas, el investigador ha observado cómo el nivel de nieve descendía varios centímetros. “Parece como si un monstruo hubiera venido y, en mitad de la noche, hubiera dado un mordisco a la capa de nieve”, explicó LaPlante al describir el impacto visible de estos episodios.

Una nieve que desaparece más rápido

El trabajo científico señala que estas olas de calor pueden aproximadamente duplicar la velocidad de deshielo. Sin embargo, el problema no termina con la desaparición prematura de la nieve. Y es que una liberación demasiado rápida del agua puede favorecer inundaciones y complicar la planificación de los recursos hídricos, especialmente en regiones que dependen de las reservas acumuladas durante el invierno.

La evolución histórica analizada por los científicos también apunta a un cambio significativo. Desde mediados del siglo XIX, la superficie afectada por estos episodios en el oeste de EEUU habría aumentado de media alrededor de 64.000 kilómetros cuadrados por siglo. Además, el primer episodio de cada temporada se estaría produciendo aproximadamente un mes antes por siglo, un desplazamiento temporal relacionado con el progresivo calentamiento del clima.

El efecto sobre el agua y los bosques

La radiación solar puede intensificar todavía más el proceso. Cuando los cristales de nieve se calientan, pierden parte de su estructura y de su capacidad para reflejar la luz, por lo que la superficie absorbe más energía y se derrite con mayor rapidez. Noah Molotch, profesor de geografía de la Universidad de Colorado Boulder, que no participó en el estudio, explicó que se produce una especie de efecto acumulativo que acelera el deshielo y puede agravar el estrés hídrico de los bosques.

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Ben Hatchett, coautor del trabajo y científico del Cooperative Institute for Research in the Atmosphere de Colorado State University, advierte de que el deshielo adelantado cambia la forma de gestionar un recurso fundamental. “El agua que de otro modo estaría almacenada como nieve sale antes, y entonces tenemos que gestionarla como un peligro en lugar de como un recurso en nuestros embalses y a lo largo de los ríos y arroyos”, afirmó. Los investigadores consideran que comprender mejor las olas de calor devoradoras de nieve será clave para anticipar sus consecuencias sobre los sistemas de agua y los ecosistemas de montaña.

Una investigación realizada en EEUU ha puesto nombre y características concretas a un fenómeno climático capaz de transformar rápidamente el paisaje de las montañas: las llamadas olas de calor devoradoras de nieve. El estudio, publicado en la revista científica Science Advances, analiza estos episodios y trata de distinguirlos de otros periodos cálidos habituales mediante un patrón térmico especialmente persistente.

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La NASA e IBM han consolidado una alianza estratégica e histórica tras el lanzamiento oficial de un innovador modelo de inteligencia artificial de código abierto diseñado para transformar por completo la exploración científica de la Luna. Esta potente herramienta tecnológica procesa y cruza petabytes de datos espaciales acumulados a lo largo de décadas de misiones orbitales, ofreciendo una precisión sin precedentes para identificar depósitos de hielo atrapados en los polos, automatizar y acelerar el inventario de cráteres de impacto y descubrir inusuales formaciones volcánicas que desafían lo que sabíamos sobre la evolución geológica de nuestro satélite.

El proyecto ha sido coordinado desde la sede central de la agencia espacial estadounidense por el equipo de IA Impact del Centro de Vuelo Espacial Marshall, en colaboración directa con expertos de los centros Goddard y Ames, así como de IBM Research. A este esfuerzo multidisciplinar se han sumado instituciones académicas de primer nivel como la Universities Space Research Association, el Instituto SETI, la Universidad Howard y la Universidad de Maryland en el condado de Baltimore. Para entrenar al sistema se ha empleado una imponente base de datos de aproximadamente 2 millones de imágenes procedentes de la sonda Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO)—que incluye más de 1 millón de capturas de alta resolución a 1 metro y cerca de 964.000 imágenes multiespectrales a 100 metros—, complementadas con mediciones topográficas y geofísicas de las misiones GRAIL, Lunar Prospector y Selene/Kaguya de la JAXA japonesa.

A diferencia de los algoritmos convencionales que exigen un desarrollo individualizado para cada tarea, este sistema se basa en la arquitectura de los modelos fundacionales. Al estar preentrenado con una enorme masa de información no etiquetada, los investigadores pueden adaptarlo con solo una pequeña muestra de datos para tareas cartográficas complejas. En las pruebas de rendimiento, el modelo Prithvi ha mostrado una mejora de hasta el 23% en la identificación de características geográficas y ha reducido el margen de error hasta en un 22% en la detección de posibles depósitos de hielo polar frente al modelo de referencia SwinV2-B, además de superar en un 19% el reconocimiento de cráteres utilizando tan solo la mitad de los datos de entrenamiento.

IA cartográfica para desvelar los secretos del suelo lunar

“La NASA ha dedicado décadas a construir un extraordinario registro científico de la Luna, pero la recopilación de datos es solo una parte del trabajo”, afirmó Kevin Murphy, director de datos científicos y director interino de datos e IA en la sede de la NASA en Washington. “También debemos facilitar a los científicos la exploración y el uso de los datos. El Modelo Fundacional Lunar de la NASA-IBM demuestra lo que es posible al aplicar la IA a los petabytes de datos científicos de la NASA. Esa es una oportunidad real que vemos en la IA: convertir grandes conjuntos de datos en nuevos descubrimientos”.

Entre sus utilidades más prometedoras figura el análisis de las regiones polares permanentemente sombreadas, donde las frías temperaturas atrapan hielo que resulta crucial tanto para descifrar la historia del sistema solar como para abastecer futuras misiones de exploración. En el ámbito del vulcanismo, el modelo ha demostrado una mejora del 3% respecto a los métodos tradicionales en la localización de los denominados mares irregulares (Irregular Mare Patches), estructuras de aspecto joven que desafían las teorías sobre el ritmo de enfriamiento lunar. Asimismo, la automatización del conteo y medición de cráteres permite realizar dataciones cronológicas precisas de los impactos de asteroides sin requerir semanas de trabajo manual por parte de los científicos.

Convertir petabytes de registros espaciales en conocimiento accesible marca el inicio de una nueva era para la cartografía y la investigación planetaria

Todo el ecosistema de este desarrollo —que incluye más de 30 capas de información geofísica alineadas espacialmente— se encuentra disponible de forma gratuita en plataformas abiertas como Hugging Face y GitHub, además de integrarse en el kit de herramientas TerraTorch para garantizar la reproducibilidad científica. Este lanzamiento amplía la familia de inteligencia artificial espacial desarrollada por ambas entidades, integrándose junto a la red Prithvi orientada a desastres naturales terrestres y al modelo Surya, diseñado para predecir erupciones solares y clima espacial.

El Observatorio de Calar Alto, en la provincia de Almería, ha registrado durante las madrugadas del 10 y el 11 de septiembre tres fenómenos astronómicos de gran interés: dos bólidos de origen cometario y un “sprite” o espectro rojo provocado por una fuerte tormenta.

Según ha informado el complejo astronómico, los eventos han sido captados tanto por sus cámaras externas como por los detectores del Proyecto SMART, liderado por el investigador José María Madiedo del Instituto de Astrofísica de Andalucía (IAA-CSIC).

El primero de los fenómenos tuvo lugar a las 02:29 (hora local peninsular española) del 10 de septiembre. El análisis preliminar del profesor Madiedo apunta a que una roca desprendida de un cometa entró en la atmósfera a una velocidad estimada de 128.000 kilómetros por hora. La bola de fuego se inició a unos 98 kilómetros de altitud sobre la provincia de Ciudad Real, desplazándose hacia el noroeste para extinguirse a 38 kilómetros.

En esa misma jornada nocturna, las cámaras documentaron un evento muy breve y difícil de estudiar: un espectro rojo (“sprite”). Este fenómeno, que dura entre 3 y 10 milisegundos, fue desencadenado por un potente frente de tormenta desarrollado en las inmediaciones del observatorio almeriense. Finalmente, a las 03:46 horas de la madrugada de este 11 de septiembre, los cielos se iluminaron con una “superbola” de fuego o superbólido.

En este caso, la roca cometaria impactó contra la atmósfera a unos 238.000 kilómetros por hora al noroeste de las Islas Baleares. Su parte luminosa comenzó a 165 kilómetros sobre el nivel del mar y finalizó a 74 kilómetros de altitud sobre el mar Mediterráneo, tras desplazarse en dirección este.

El proyecto SMART opera a través de una red de estaciones ubicadas en puntos como Calar Alto, Sierra Nevada, La Sagra y Otura (Granada), La Hita (Toledo), Sevilla, Sant Celoni (Barcelona) y Mazagón (Huelva), en el marco de un acuerdo de colaboración para el seguimiento exhaustivo de objetos que impactan contra la atmósfera terrestre.

El Observatorio de Calar Alto, en la provincia de Almería, ha registrado durante las madrugadas del 10 y el 11 de septiembre tres fenómenos astronómicos de gran interés: dos bólidos de origen cometario y un “sprite” o espectro rojo provocado por una fuerte tormenta.

John Ternus afronta su nueva etapa como CEO de Apple con una idea que puede marcar el futuro de la compañía: la inteligencia artificial permitirá desarrollar dispositivos diferentes, pero no desplazará al iPhone. El ejecutivo considera que las pantallas seguirán teniendo un papel fundamental porque responden a una necesidad básica de los usuarios, como es la de acceder a la información de forma visual. Fracasos como el del Humane AI Pin parecen darle la razón.

La llegada de Ternus a la dirección de Apple, después de 25 años dentro de la empresa y de haber encabezado su división de hardware, coincide con un momento de transformación tecnológica. El nuevo CEO aseguró que la IA abre posibilidades que hasta ahora no estaban disponibles. “Este es el momento más emocionante de mi carrera para crear productos porque la IA presenta todas estas nuevas oportunidades”, afirmó.

La IA abre la puerta a nuevos dispositivos

Ese potencial no quedará limitado a incorporar funciones inteligentes en los productos existentes. Según explicó John Ternus, la inteligencia artificial también puede servir como punto de partida para categorías diferentes de dispositivos. “Estas son capacidades nuevas e increíblemente emocionantes para el tipo de productos que hemos creado. Pero esto también abre la puerta a nuevos tipos de productos“, señaló el máximo responsable de Apple.

Sin embargo, ese escenario no implica que la compañía pretenda sustituir el iPhone por un nuevo dispositivo basado exclusivamente en IA. Apple ya cuenta con productos como AirPods y Apple Watch, cada vez más vinculados a funciones inteligentes, mientras mantiene las pantallas como una pieza central de su estrategia. La razón que ofrece Ternus está relacionada directamente con la manera en la que las personas consumen información.

El iPhone seguirá siendo fundamental

“La gente quiere pantallas. Quieres ver información. Ya sabes, los humanos procesan la información de manera mucho más eficaz visualmente que a través del audio. Y, por eso, tener una pantalla es increíble y cabe en tu bolsillo. Y, por eso, no vemos que el teléfono vaya a perder importancia de ninguna manera”, explicó Ternus. Sus palabras sitúan al iPhone como una pieza esencial incluso ante la posible llegada de nuevas categorías de dispositivos de inteligencia artificial.

El planteamiento también encaja con la visión que el nuevo CEO tiene del catálogo de Apple: combinar hardware, software y servicios para construir experiencias que funcionen de manera integrada. “Creo que, si observas todo nuestro catálogo, la belleza de Apple está en su hardware, software y servicios, y lo que me encanta es cuando todas estas cosas se unen, interactúan y crean una experiencia que es simplemente mayor que la suma de sus partes”.

John Ternus afronta su nueva etapa como CEO de Apple con una idea que puede marcar el futuro de la compañía: la inteligencia artificial permitirá desarrollar dispositivos diferentes, pero no desplazará al iPhone. El ejecutivo considera que las pantallas seguirán teniendo un papel fundamental porque responden a una necesidad básica de los usuarios, como es la de acceder a la información de forma visual. Fracasos como el del Humane AI Pin parecen darle la razón.

La corteza terrestre bajo Italia está atravesando un proceso geológico capaz de explicar algunas de las aparentes contradicciones que desconciertan desde hace décadas a quienes estudian los Apeninos. Una investigación dirigida por Stefano Tavani, de la Universidad de Florencia, y publicada en Nature Communications Earth & Environment apunta a que las capas profundas de la corteza están separándose progresivamente bajo la península. El fenómeno permite comprender por qué determinadas zonas de esta cordillera italiana se elevan mientras otras descienden y por qué la extensión y la compresión tectónica pueden aparecer prácticamente al mismo tiempo.

Los Apeninos recorren alrededor de 1.200 km de la península italiana y se formaron durante millones de años mediante el empuje entre placas tectónicas, que comprimió y engrosó la corteza hasta levantar la cordillera. Sin embargo, la evolución posterior fue mucho menos sencilla. Mientras el borde exterior de las montañas continuaba sometido a compresión, la región situada a sus espaldas comenzó a estirarse debido al retroceso de la placa que se hundía hacia el manto. Un proceso que también favoreció la apertura del mar Tirreno.

Durante millones de años, ambos movimientos parecieron formar parte del mismo engranaje tectónico. Entre aproximadamente diez y dos millones de años atrás, cerca de 100 km de acortamiento en los Apeninos centrales estuvieron acompañados por una extensión de magnitud similar en la región tirrénica. No obstante, hace unos dos millones de años la gran fase de apertura del mar Tirreno terminó y la compresión del frente montañoso disminuyó considerablemente. Pese a ello, la deformación contradictoria de los Apeninos continuó, señal de que otro mecanismo estaba actuando en profundidad.

Una corteza que se separa

El equipo de Tavani propone que la respuesta está en la delaminación de la corteza terrestre, un proceso mediante el cual la corteza inferior, más densa, y parte de la litosfera se desprenden de las capas superiores y descienden hacia el manto. Bajo Italia, este fenómeno no estaría produciéndose simultáneamente a lo largo de toda la cordillera. Los investigadores describen un frente de separación móvil, comparable al punto donde avanza una cremallera cuando se abre, que estaría desplazándose lentamente hacia la zona adriática.

Para reconstruir lo que ocurre a kilómetros de profundidad, los científicos combinaron décadas de registros sísmicos, mediciones GPS, observaciones de radar por satélite y mapas del límite entre la corteza y el manto. Esa frontera recibe el nombre de discontinuidad de Mohorovičić o Moho. Los datos revelaron durante más de 500 km una zona donde el Moho situado bajo el sector tirrénico se superpone con el correspondiente al sector adriático, una configuración que el equipo interpreta como la huella profunda del desprendimiento de las capas inferiores.

Los terremotos revelan el movimiento

La distribución de los terremotos en los Apeninos refuerza esta interpretación. Por detrás y por encima del frente de delaminación predominan mecanismos sísmicos relacionados con el estiramiento de la corteza, mientras que por delante aparecen señales asociadas a la compresión. Las mediciones GPS muestran un patrón similar: la cordillera registra aproximadamente 4 mm de extensión anual, mientras que hacia su borde exterior parte de ese movimiento queda compensado por unos 2 mm anuales de contracción. Los investigadores comparan esta deformación con el funcionamiento de un acordeón.

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El modelo plantea que, antes de que avance ese frente profundo, la corteza inferior y el manto litosférico permanecen unidos a la placa que desciende y ejercen una fuerza capaz de hundir la superficie. Cuando las capas densas terminan desprendiéndose, esa carga desaparece y la corteza restante puede elevarse y estirarse, mientras las regiones todavía conectadas mantienen la compresión y el hundimiento. Los autores reconocen que será necesario desarrollar modelos más detallados para reconstruir toda la estructura bajo los Apeninos, pero consideran que Italia ofrece una oportunidad excepcional para observar cómo evoluciona una delaminación tectónica mientras sigue activa.

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Rusia tiene un problema real que empeora por momentos. Como había prometido hace unos meses, Ucrania no deja de golpear su flota de bombarderos nucleares estratégicos por mucho que intenten defenderla después de la operación Spiderweb de junio de 2025. La situación se está volviendo tan crítica que las fuerzas de Vladímir Putin se enfrentan ahora al dilema de seguir utilizando los bombarderos en su guerra injustificada contra Kiev o mantenerlos a buen recaudo para preservar la letalidad de su tríada atómica frente a la OTAN.

El viejo Tu-95 constituye un componente aéreo esencial de la tríada nuclear de Moscú. Sólo el Tu-95 y el más moderno Tu-160— capaces de lanzar misiles de crucero de largo alcance Kh-101. Moscú envía con frecuencia los Tu-95 a realizar incursiones de provocación bordeando el espacio aéreo de la OTAN sobre el Báltico y Escandinavia para exhibir su capacidad de lanzamiento nuclear inmediato. Cualquier enfrentamiento con la alianza exigiría andanadas masivas y simultáneas disparadas a distancia de seguridad antes de que los propios bombarderos pudieran ser destruidos. Esa flota lleva cuatro años y medio disparando misiles contra ciudades ucranianas.

Según The Telegraph, Kiev continúa atacando los bombarderos rusos con éxito. Los drones ucranianos han alcanzado repetidamente, incluida una incursión en junio de 2025 que dejó fuera de combate a 14 bombarderos en una sola jornada.

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La vulnerabilidad de las bases estratégicas

En uno de los nuevos ataques este verano, un dron recorrió cerca de 800 kilómetros sorteando las defensas antiaéreas rusas e impactó contra un Tu-95 que se encontraba estacionado al descubierto en Engels-2, una instalación situada en Sarátov que los mandos de Moscú consideraban desde hacía tiempo inalcanzable por encontrarse en un punto tan profundo del territorio nacional. Engels-2 ostenta una condición exclusiva. Como apunta The Telegraph, sólo un puñado de bases en toda Rusia dispone de los medios precisos para armar, mantener y preservar en alerta nuclear a los veteranos bombarderos de la flota. El ingenio que logró sortear el cerco fue el MICH-2000, dotado de un alcance aproximado de 2.000 kilómetros que no necesitó exprimir al máximo. En lugar de seguir la línea recta de 800 kilómetros, esquivó las concentraciones conocidas de artillería antiaérea y aprovechó los accidentes geográficos como pantalla contra los radares.

En un ataque a finales de agosto, la carga detonó tras el segundo motor del Tu-95 y arrancó parte del plano derecho, y la fotografía por satélite confirmó al poco tiempo la destrucción permanente del aparato. Transcurrieron apenas seis semanas entre esa incursión y un ataque perpetrado en julio que cercenó por completo el empenaje de otro Tu-95 en esa misma base. Los analistas consideran que ninguno de los dos aviones volverá a volar. “Son parte de la tríada nuclear rusa. Se han empleado para perpetrar incursiones intensivas de misiles contra Ucrania durante cuatro años y medio. Destruir uno de ellos, máxime en su propia base, resulta un hecho de enorme calado político”, afirma Justin Bronk, investigador principal de Potencia Aérea y Tecnología en el Royal United Services Institute (RUSI). Las dos misiones estivales correspondieron a una unidad de ataque de largo alcance del SBU ucraniano, cuyos agentes de inteligencia dedicaron prolongadas jornadas a cartografiar los pasillos donde la cobertura de interceptación rusa flaqueaba.

La campaña de drones de Kiev contra refinerías, depósitos de combustible y otros objetivos industriales dispersos ha desbordado la capacidad de despliegue conjunto de la red antiaérea rusa, lo que ha debilitado la protección incluso sobre sus bases más determinantes. “La cobertura antiaérea que los rusos pueden destinar hoy a un emplazamiento concreto es sensiblemente menor que antes. Incluso en puntos tan capitales como Engels”, subraya Bronk. Según Robert Tollast, analista de Combate Terrestre en RUSI, calcula que la flota operativa de Tu-95 en condiciones de vuelo ronda los 20 o 30 aparatos, o incluso menos, lastrada por las servidumbres de mantenimiento de una aeronave cuyo vuelo inaugural se remonta a la década de 1950. El observatorio de fuentes abiertas Oryx ya había acreditado un mínimo de 10 Tu-95 destruidos con anterioridad a los dos ataques de este verano. Cada superviviente presta servicio para disparar el Kh-101, un proyectil con un alcance superior a los 3.000 kilómetros y una cabeza de combate de 400 kilos concebida para perforar puestos de mando subterráneos y centrales termoeléctricas: el objetivo predilecto de Moscú en su campaña previa al invierno contra el suministro eléctrico y la calefacción de Ucrania. “Cuantos menos Tu-95 conserve Rusia, menor será el volumen de estos misiles con cabezas devastadoras y gran alcance que podrá lanzar. A las puertas de un nuevo invierno, este factor resulta determinante, dado que durante el invierno pasado Ucrania arrastró un déficit energético cercano a los seis gigavatios”, explica Tollast.

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El desgaste de una flota sin reemplazo

Durante la operación Spiderweb, el Consejo de Seguridad Nacional y Defensa de Ucrania confirmó la destrucción de al menos trece bombarderos con capacidad nuclear repartidos en cuatro bases: Olenya en Múrmansk, Belaya en Irkutsk —a cerca de 4.000 kilómetros del suelo ucraniano—, Diáguilevo en Riazán e Ivánovo. Las tomas satelitales exhibieron dos bombarderos Tu-95MS ‘Bear-H’ en Olenya reducidos a su mera estructura metálica calcinada. Las baterías Pantsir-S1 desplegadas a lo largo del perímetro jamás detectaron a los agresores que volaban a ras de suelo. Las estimaciones extraoficiales iniciales apuntaban a un número de hasta 41 aeronaves dañadas.

Cada baja merma un inventario que la industria rusa es incapaz de reponer. Un solo Tu-95MS transporta ocho misiles de crucero por salida de combate, por lo que cada avión dado de baja suprime la posibilidad de efectuar 64 lanzamientos de misiles mensuales; además, la cadena de montaje echó el cierre en 1992. Reabrirla exigiría rescatar documentación técnica soviética extraviada, reconstruir las cadenas de suministro para repuestos descatalogados como los motores Kuznetsov NK-12 y desembolsar más de 20.000 millones de dólares únicamente para poner de nuevo en pie la factoría principal. El recuento en Belaya abarcó asimismo cuatro bombarderos supersónicos Tu-22M3 ‘Backfire-C’, sin producción fabril desde 1993 y con solo tres unidades modernizadas entregadas desde 2018, amén de dos bombarderos supersónicos Tu-160 ‘Blackjack’ dañados —valorados en unos 750 millones de dólares por unidad—, pertenecientes a una flota de tan solo dieciséis ejemplares. “¿Cómo estimar el precio del Tu-95MS, que no se ha producido durante más de 30 años y no tiene reemplazo? Su valor para la fuerza aérea rusa es mayor que el dinero”, señala el experto en aviación rusa Piotr Butowski. Los aparatos dados de baja y estacionados a la intemperie durante decenios no brindan auxilio alguno tras años de exposición ambiental y canibalización: “Un Tu-95 oxidado en un hangar de Kazajistán no vale dinero: es chatarra radiactiva“.

Las contramedidas adoptadas por Moscú reflejan la magnitud del daño mejor que cualquier declaración oficial. Los altos mandos trasladaron los Tu-160 supervivientes a pistas sin protección alguna en Vorkutá, más allá del círculo polar ártico; los equipos de tierra amontonaron neumáticos de automóvil sobre los fuselajes para burlar el software de guiado óptico; y el personal de mantenimiento pintó siluetas falsas de Tu-95 sobre el asfalto para engañar a los sistemas de reconocimiento de imágenes. El Estado Mayor de Kiev estima que la dispersión de los bombarderos supervivientes hacia aeródromos secundarios dilata los tiempos de respuesta y reduce el ritmo de operaciones en un 30%. “Resulta probablemente aún más determinante para el equilibrio de capacidades de Rusia frente a la OTAN en los próximos años que para su facultad de sostener la campaña de bombardeos de largo alcance contra Ucrania”, añade Bronk. El Tu-95 y el Tu-160 componen la pata más flexible de la tríada: la única susceptible de despegar, ser replegada y permitir una escalada gradual. “Rusia podría lanzar bombas nucleares desde tierra o mar, pero sin aviones pierde opciones de escalada controlada”, apunta un analista de RUSI.

Los hechos demuestran que, aunque el emperador no está totalmente desnudo, ahora mismo está en calzoncillos y calcetines. Hoy, dos partes de su triada nuclear —bombarderos nucleares y submarinos— arden a la vista de cualquiera en fotografías por satélite, en bases catalogadas como inexpugnables. La premisa angular de la tríada radicaba en que nadie podría arrebatar a Rusia su capacidad de amenazar a Occidente desde el aire. Ucrania la está desmantelando, bombardero a bombardero, día a día, usando armas con un coste de fabricación inferior al de la carga explosiva alojada en el morro de un único misil Kh-101.

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