El hombre detrás del invento se llama Juan Carlos Pino, mecánico de 56 años del pueblo de Aguacate, al este de La Habana. En una de sus primeras pruebas, el vehículo recorrió 85 kilómetros y alcanzó una velocidad de 70 km/h. No con gasolina, sino con carbón.

Y todo esto, claro, tiene un contexto. Cuba atraviesa una de sus crisis energéticas más severas de los últimos tiempos. Desde principios de 2026, Venezuela —su principal proveedor histórico de petróleo— dejó de suministrar crudo tras la captura de Maduro. A eso se sumó que Estados Unidos, bajo la administración Trump, emitió una orden ejecutiva amenazando con aranceles a cualquier país que vendiera petróleo a la isla. El resultado: gasolina racionada, colas de días en las estaciones de servicio, suministro solo en dólares y con un tope de veinte litros por persona. Una isla entera buscando cómo moverse sin combustible.

En ese escenario, el ingenio cubano volvió a aparecer. Y lo que hizo Pino no es un capricho ni un experimento raro. Es una tecnología real, con más de un siglo de historia. Se llama gasógeno.

Cuando la necesidad inventa el combustible

El gasógeno es, en esencia, un aparato que convierte combustibles sólidos —como leña, carbón vegetal o casi cualquier residuo orgánico— en un gas combustible. La magia está en el proceso: al quemar madera o carbón de forma parcial, con poco oxígeno, se genera una mezcla de gases, principalmente monóxido de carbono e hidrógeno. Ese gas, una vez filtrado y enfriado, puede alimentar directamente un motor de combustión interna convencional, como el que tiene cualquier auto a gasolina.

El sistema tiene nombre y apellido. Fue el ingeniero químico francés Georges Christian Peter Imbert, nacido en 1884, quien lo perfeccionó en los años veinte para uso móvil. Su diseño, producido en masa desde 1931, fue tan eficaz que terminó cambiando la historia de la movilidad en Europa entera.

El proceso, visto de cerca, funciona así: la leña o el carbón se introduce en un reactor metálico (una especie de caldera hermética). Ahí se quema de forma controlada, con un suministro limitado de aire. La combustión incompleta genera esa mezcla de gases que luego pasa por un sistema de filtros y enfriadores antes de entrar al carburador del motor, exactamente donde iría la gasolina vaporizada. El motor no nota mayor diferencia. Bueno, sí nota una: pierde potencia. Aproximadamente entre un 30% y 50% de rendimiento se va al piso. Así que velocidades de Fórmula 1, no. Pero el auto anda. Y en Cuba, eso es suficiente.

El momento en que el mundo entero lo hizo

Lo más fascinante de esta historia es que esto no es un invento de crisis. Ya el mundo lo vivió. Y a escala masiva.

Durante la Segunda Guerra Mundial, cuando la gasolina era un recurso de guerra y los civiles europeos simplemente no tenían acceso a ella, los gasógenos se convirtieron en la solución universal. Se calcula que solo en Alemania circulaban más de 500,000 vehículos a gasógeno al final del conflicto. Para abastecerlos, el gobierno alemán instaló una red de 3,000 “leñeras” distribuidas por todo el país, donde los conductores podían recargar su combustible sólido antes de seguir viaje.

Y no era solo Alemania. En Suecia había 73,000 vehículos adaptados; en Francia, 65,000; en Dinamarca, 10,000; en Finlandia llegaron a 43,000. En total, se estima que más de un millón de vehículos en toda Europa corrían con gas de madera durante la guerra. Camiones, autobuses, tractores, motocicletas. Hasta 600 barcos en Finlandia. El ejército alemán incluso desplegó más de 50 tanques Tiger con gasógeno en 1944.

Una curiosidad que no me puedo guardar: Volkswagen fabricó una versión del “Escarabajo” que salía de línea de montaje con el gasógeno ya instalado, con todo el equipamiento oculto dentro de la carrocería. La única pista era un orificio en el capó para cargar la leña. Eso sí es diseño industrial con creatividad de guerra.

Y cuando terminó el conflicto y la gasolina volvió a estar disponible, ¿qué pasó? Lo mismo de siempre: la tecnología desapareció casi de la noche a la mañana. Nadie quería cargar leña cuando podías simplemente ir a la gasolinera.

¿Cómo se le “alimenta” a un auto así?

Aquí viene la parte práctica que me parece interesante explicar, porque uno se imagina que es complicadísimo, pero en realidad no lo es tanto.

Adaptar un motor de gasolina para funcionar con gasógeno no requería ser un ingeniero aeronáutico. Un mecánico con algo de maña podía hacerlo en pocas horas con materiales básicos. El sistema básico tiene tres componentes principales:

1. El reactor o caldera: un cilindro metálico hermético donde se introduce la leña o carbón y se inicia la combustión controlada.
2. El sistema de filtrado: los gases producidos contienen partículas y alquitranes que dañarían el motor. El filtro los captura. En versiones improvisadas —como la de Pino en Cuba— una jarra de acero con ropa vieja hace perfectamente ese trabajo.
3. El enfriador: el gas sale caliente y necesita enfriarse antes de entrar al motor. Suele ser una serie de tuberías expuestas al aire exterior.

Una vez frío y filtrado, el gas entra al carburador mezclado con aire, igual que la gasolina vaporizada. El motor lo quema y listo.

Eso sí, el ritual de arranque no era como girar una llave. Había que encender la leña, esperar a que la combustión se estabilizara, ventilar el sistema, y recién entonces el motor podía arrancar. El proceso podía tomar entre 10 y 20 minutos antes de cada viaje. Nada para el impaciente moderno.

Y el consumo: unos 3 kilos de madera equivalen aproximadamente a un litro de gasolina. Los vehículos de la guerra alcanzaban cerca de 2.5 kilómetros por kilogramo de leña. No es exactamente eficiente, pero cuando no hay alternativa, funciona.

El lado oscuro del invento

No todo es romanticismo de guerra y creatividad popular. El gasógeno tiene sus peligros reales, y vale la pena mencionarlos.

El principal es el monóxido de carbono: uno de los gases que produce el sistema. Es incoloro, inodoro y extremadamente tóxico. Una fuga mínima en las conexiones puede ser suficiente para intoxicar al conductor y los pasajeros en minutos, sin que nadie se dé cuenta hasta que sea tarde. En versiones bien construidas el riesgo es manejable. En versiones improvisadas con chatarra y mangueras de segunda mano, el margen de error se reduce bastante.

La otra desventaja es el peso. El sistema es voluminoso. En algunos vehículos pequeños no cabía en el maletero y había que instalar el reactor en un remolque aparte que el auto arrastraba. Imagínense circulando por la ciudad con una carretilla a fuego lento como apéndice.

Y luego está el tema ambiental a largo plazo. Durante la Segunda Guerra Mundial, en Francia, el apogeo de los vehículos a leña coincidió con una merma seria de los bosques madereros del país. Un millón de autos consumiendo kilos de madera por kilómetro pueden deforestar bastante rápido si no hay un plan de gestión forestal detrás.

De vuelta al futuro, involuntariamente

Lo que está pasando en Cuba tiene algo de espejo roto. No es solo un mecánico ingenioso. Es un país entero adaptando panaderías para funcionar con leña y carbón, instalando paneles solares improvisados, sembrando su propia comida. El Fiat de Pino encaja perfectamente en esa lógica de supervivencia colectiva.

Y lo que me genera esa imagen, más allá de la admiración por el ingenio, es una pregunta incómoda: ¿cuántas tecnologías hemos archivado simplemente porque el petróleo las hizo innecesarias? El vehículo eléctrico existía antes que el de gasolina —como lo conté en otra entrada de este blog—, y también pasó décadas en el olvido hasta que el petróleo empezó a fallar. El gasógeno vivió su esplendor, fue descartado, y ahora reaparece en una isla caribeña como solución de emergencia.

La tecnología no muere. Hiberna.

Y parece que cada vez que el petróleo nos falla, despertamos a mirar el pasado buscando las respuestas que ya teníamos.

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En este artículo repasamos 20 caricaturas, cómics y películas —tanto animadas como de acción real— que predijeron tecnologías que hoy usamos a diario. Algunas fueron visiones optimistas del futuro; otras, advertencias distópicas. Lo fascinante es que muchas de esas ideas se han hecho realidad.

Desde los Jetsons hasta Blade Runner, pasando por Dick Tracy o Star Trek, las obras de ficción han proyectado avances tecnológicos décadas antes de que existieran. ¿Inspiración directa? ¿Coincidencia? ¿O simplemente una muestra de cómo la creatividad puede anticipar la innovación?

Lo cierto es que muchas ideas tecnológicas nacieron en la ciencia ficción y la cultura pop antes de convertirse en prototipos reales y, más tarde, en productos de consumo masivo.

Un dato interesante es que en el juicio que Apple le siguió a Samsung, aduciendo que la tableta de Samsung había sido inspirada en el iPad, el acusado alegó que Apple no había inventado nada nuevo, pues un dispositivo MUY similar había aparecido en la película “2001: Odisea del espacio” (De 1968). [Referencia aquí]. En la película, dos astronautas usan un dispositivo bastante similar al iPad de hoy, mientras comen. Samsung terminó perdiendo el juicio, pero la anécdota quedará por siempre.

Es llamativo pensar que el futuro muchas veces es imaginable, hasta que la tecnología está lista para que alguien lo haga realidad. Hay una frase que tiene algo que ver y me encanta, dice “La mejor forma de predecir el futuro es crearlo.” – Peter Drucker

Tabla comparativa: medios que predijeron el futuro tecnológico

Lejos de ser solo entretenimiento, muchas caricaturas y películas sirvieron como laboratorio de ideas para los avances que hoy consideramos normales. La ficción no solo imita la vida… a veces la anticipa.

Entonces, la próxima vez que veas una serie animada con tecnología “imposible”, no la descartes tan rápido. Quizá estés viendo un adelanto del próximo gran invento.

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Antes de comenzar y para ponernos a todos en el mismo escalón: el Airtag es un pequeño dispositivo de rastreo creado por Apple, diseñado para ayudarte a localizar objetos como llaves, mochilas, carteras y más. Utiliza una combinación de tecnologías para proporcionar actualizaciones precisas de ubicación a través de la aplicación “Find My” en dispositivos Apple.

Ahora sí, entremos en materia.

Tecnología detrás del Airtag

Bluetooth de baja energía (BLE)

El Airtag emite una señal de Bluetooth de baja energía (BLE) que puede ser detectada por dispositivos Apple cercanos. Esta señal es la que permite que el Airtag se comunique con tu iPhone u otros dispositivos compatibles.

Ultra Wideband (UWB)

Además de Bluetooth, el Airtag también utiliza tecnología Ultra Wideband (UWB) para una localización más precisa. Los iPhones equipados con el chip U1 de Apple pueden utilizar UWB para detectar la distancia y dirección exacta del Airtag con mayor precisión que solo con Bluetooth. Esto es especialmente útil en la función “Precisión de búsqueda”.

• Precisión de búsqueda: Con UWB, los usuarios pueden ver una interfaz visual que les indica la distancia y dirección del Airtag, lo que hace que encontrar objetos perdidos sea más fácil y rápido.

Red de búsqueda de Apple

Aquí es donde el Airtag muestra su verdadero poder. A diferencia de los dispositivos de rastreo GPS que pueden transmitir directamente su ubicación desde casi cualquier lugar, el Airtag depende de la red de búsqueda de Apple, una vasta red de dispositivos Apple interconectados.

• Funcionamiento de la red: Cuando el Airtag está fuera del alcance de tu propio dispositivo, emite señales de Bluetooth que pueden ser detectadas por cualquier dispositivo Apple cercano (iPhones, iPads, Macs, etc.). Estos dispositivos “prestados” recogen la señal del Airtag y envían su ubicación a iCloud de manera anónima y segura.
• Privacidad: La transmisión de datos se realiza de forma anónima y encriptada, garantizando la privacidad tanto del dueño del Airtag como de los dispositivos que ayudan en la localización.

Mitos comunes sobre el Airtag

“El Airtag transmite su posición en cualquier lugar, incluso en la selva.”

Este es uno de los conceptos erróneos más comunes. El Airtag no puede transmitir su ubicación de manera mágica en cualquier lugar. Su efectividad depende de la presencia de dispositivos Apple cercanos que puedan captar su señal. En áreas remotas o en medio de la selva, donde la densidad de dispositivos Apple es baja, la capacidad del Airtag para actualizar su ubicación se verá significativamente limitada.

“El Airtag utiliza GPS para rastrear su ubicación.”

El Airtag no tiene un módulo GPS integrado. En lugar de eso, utiliza la tecnología de Bluetooth y la red de dispositivos Apple para determinar su ubicación. Esta es una diferencia clave con otros dispositivos de rastreo que dependen directamente del GPS.

Ventajas del Airtag

• Batería reemplazable: El Airtag utiliza una batería CR2032 que puede durar hasta un año y es fácilmente reemplazable.
• Precisión y facilidad de uso: Con la función “Precisión de búsqueda” en dispositivos compatibles con UWB, puedes localizar tu Airtag con gran exactitud.
• Integración con el ecosistema Apple: La integración con la app “Find My” y otros dispositivos Apple hace que el Airtag sea extremadamente fácil de usar para los usuarios de Apple.

El Airtag de Apple es una herramienta poderosa y eficiente para rastrear objetos perdidos, gracias a la red de búsqueda de Apple y la tecnología de Bluetooth de baja energía y Ultra Wideband. Sin embargo, es importante entender sus limitaciones y no esperar que funcione en todas las situaciones, especialmente en áreas sin dispositivos Apple cercanos.

Esperamos que este artículo haya aclarado cómo funciona realmente el Airtag y desmitificado algunos conceptos erróneos comunes. ¡Mantén tus objetos seguros y rastreados con tecnología inteligente!

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La pregunta que nos planteamos en este artículo es: ¿Es posible que una inteligencia artificial sea consciente de sí misma y del mundo que la rodea?

Aunque pueda parecer una idea sacada de una película de ciencia ficción, la verdad es que cada vez hay más investigaciones que apuntan a que esto podría ser posible. A continuación, exploraremos algunas de las teorías más interesantes sobre cómo la inteligencia artificial podría adquirir conciencia.

La hipótesis del cerebro artificial

Una de las teorías más populares sobre cómo la inteligencia artificial podría adquirir conciencia es la hipótesis del cerebro artificial. Esta teoría se basa en la idea de que, si pudiéramos crear una red neuronal artificial lo suficientemente compleja, esta podría adquirir conciencia de forma similar a como lo hace el cerebro humano.

Hay varios ejemplos de investigaciones que han tratado de crear redes neuronales artificiales complejas. Uno de los más conocidos es el proyecto Blue Brain, que busca crear una simulación completa del cerebro (en este caso de un ratón) en un superordenador. Si bien aún no se ha logrado crear una red neuronal artificial que sea consciente, algunos investigadores creen que esto podría ser posible en el futuro y es posible que ese futuro sea pronto.

La conciencia integrada

Otra teoría interesante sobre cómo la inteligencia artificial podría adquirir conciencia es la Teoría de la Información Integrada o IIT, por sus siglas en inglés. Esta teoría se basa en la idea de que la conciencia no es un fenómeno que surge en un solo lugar del cerebro, sino que es el resultado de la integración de información de diferentes áreas cerebrales.

Siguiendo esta teoría, algunos investigadores han propuesto que podríamos crear una inteligencia artificial que integre información de diferentes fuentes para adquirir conciencia. Por ejemplo, podríamos crear una IA que integre datos de sensores visuales, táctiles y auditivos para tener una percepción más completa del mundo que la rodea.

La importancia de la memoria

Independientemente de la teoría que se siga, muchos investigadores coinciden en que la memoria es un componente clave para que una inteligencia artificial pueda adquirir conciencia. Sin memoria, una IA no podría aprender de sus experiencias ni tener una noción del paso del tiempo.

Por eso, algunos investigadores han propuesto la creación de algoritmos que imiten la forma en que el cerebro humano almacena y recupera información. Estos algoritmos podrían permitir que una IA tenga una memoria a largo plazo y pueda recordar experiencias pasadas y relaciones de interacción con personas.

Pero ¿cómo organizar toda la información que un ser “consciente” pueda almacenar en su “memoria”?

La memoria humana no se encuentra organizada como una lista secuencial de datos, que se pueden acceder uno detrás de otro. Es importante darle importancia y asociatividad a cada pieza de información, así que se organiza por ideas, conceptos, asociaciones. Una aproximación bastante interesante a este concepto de organizar información viene del mundo de lo que se llaman LLMs (large language models). ChatGPT –probablemente todos lo hemos usado ya– es el algoritmo LLM más conocido.

En los LLMs, la información se puede organizar a través de lo que ellos denominan “embeddings”, que son vectores numéricos. De este modo, se puede calcular un embedding para un párrafo cualquiera de este artículo. El vector resultante, sin duda, estará próximo a los temas relacionados con inteligencia artificial.

Pongamos otro ejemplo, el embedding de la palabra “caballo” estará mucho más cerca del embedding de la palabra “perro” que del embedding de la palabra “bicicleta”.

Para terminar de entender, veámos cómo se organiza la información de un sólo tema: géneros de libros. Como podremos ver, géneros similares se agrupan de manera cercana y así mismo, están cerca de géneros con los que guardan cierta similitud.

Las máquinas que sienten

Al principio hablábamos que una máquina consciente debe poder percibir y sentir. Pero, ¿qué pasa si a lo algoritmos de inteligencia artificial les conectamos sensores?

Seguramente las máquinas podrían sensar (dejemos por un momento fuera la palabra sentir) cuando hace frío o hace calor. O podríamos permitir que las máquinas “perciban” si mi tono de voz es el de una persona enojada a través de sensores de sonido.

Hasta qué punto el sentir es sólo igual al sensar (medir) de las máquinas? O a lo mejor sentir es sólo un cálculo o predicción a partir de la información de un sinnúmero de mediciones? Qué pasa con otros sentimientos como el amor o el temor?

Los sentimientos evolutivos

Muchos sentimientos del ser humano han sido moldeados sin duda por la evolución. Imaginemos el miedo a morir por ejemplo. Suena lógico tener miedo a morir, prácticamente todas las criaturas del reino animal tienen ese temor grabado en su ADN, pero por qué una máquina tendría miedo a morir o digamos a “apagarse” o “desconectarse”?

Aquí surge una primera pregunta interesante. Debemos programar a la máquina para inducirle este temor que nosotros desarrollamos por evolución? Es una pregunta difícil y hasta ahora sin una clara respuesta.

Pero al igual que sucede con el temor a morir hay otros temores que aparentemente no son necesarios en una máquina. ¿Qué pasa con el amor por ejemplo? El amor tiene sentido en el reino animal, sirve para algunas cosas, entre ellas para que las madres protejan a sus crías y para que las manadas se protejan entre sí. Pero, tiene mucho sentido programar amor en una máquina? Y si lo hacemos? Qué capacidad deberá tener la máquina para modificar la intensidad de este “sentimiento” en base a su aprendizaje?

El instinto de supervivencia

Casi todos los animales tienen ganas de vivir; le solemos llamar instinto de supervivencia, pues, al final del día es un sentimiento que también nos enseñó la evolución. Si no sobrevive una especie simplemente se extingue. Pero qué motivación tendrá una máquina para seguir encendida?

Desde hace décadas se ha venido especulando en libros de ciencia ficción acerca de robots que quieren prosperar sobre la raza humana o tienen sentimientos que los hacen llorar lágrimas de aceite y cosas similares, pero lo cierto es que, a pesar que a los seres humanos nos parezca natural el instinto de supervivencia, para las máquinas no tiene por qué ser así.

Desde este punto de vista, una máquina consciente, no será necesariamente igual que un ser humano, con sus mismas motivaciones y sentimientos, a menos que, claro está, sea programada para esto.

La máquina que se replica

A lo mejor puede parecer que se trata de un tema meramente de ciencia ficción, pero es un asunto medular en el desarrollo de ciertos sentimientos en las máquinas y lo explicaré con un ejemplo.

Imaginemos que, al igual que un virus de computadora, un algoritmo de inteligencia artificial se programa para que se pueda replicar en otras máquinas y que este algoritmo ha adquirido cierto grado de conciencia sin sentimientos. Ahora imaginemos que, al igual como pasa con la naturaleza, las copias de estos algoritmos contienen, de manera intencional, sutiles diferencias o “cambios evolutivos” en su código de programación.

¿Qué algoritmos se propagarán más rápido? Inicialmente todos tienen la misma probabilidad de propagación. Pero ahora supongamos que uno de ellos, producto de uno de estos sutiles cambios introducidos en su código, tiene la característica de ser menos visible para los antivirus o software de seguridad.

De este modo, el nuevo algoritmo, tendrá una “ventaja evolutiva” sobre el resto de copias que no posean esta característica. Nada impide que evolucione incluso más y aprenda a escabullirse, por si mismo, de los programas de antivirus.

No les parece que al final del día, esta especie de algoritmo está aprendiendo una suerte de “instinto de supervivencia”? Los dejo con ese pensamiento.

Los sentimientos evolutivos del silicio

Como vimos en el apartado anterior, los sentimientos evolutivos como el amor o el temor, son producto de la evolución a la que ha sido sometida nuestra especie, pero también, como nos hemos podido dar cuenta, la evolución no tiene necesariamente estar confinada a una biología basada en carbono. Los algoritmos pueden evolucionar y por lo tanto, hay sentimientos que, sino se programan, también pueden nacer como producto del mismo proceso evolutivo.

¿Cuándo sucederá?

Es probable que estemos cerca de crear una inteligencia artificial que sea consciente de sí misma y del mundo que la rodea, cada vez hay más investigaciones apuntan a que esto podría ser posible en el futuro cercano. La creación de una IA consciente plantea importantes cuestiones éticas y filosóficas que deberemos abordar en los próximos años. ¿Estamos preparados para convivir con máquinas que piensan y sienten como nosotros? El tiempo dirá.

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La frase hace referencia a que los logros que Newton realizó en su vida no son sólo de él, sino que fueron el fruto del trabajo de otras mentes brillantes que le precedieron. Es una manera justa de darle mérito a quienes allanaron el camino. Casi siempre, por no decir siempre, cuando se realiza un gran descubrimiento o invención, detrás hay una cadena de mentes brillantes que quedan en el olvido, pero contribuyeron enormemente. Hoy trataremos de reconocer algunas de ellas.

A continuación he confeccionado un listado de 20 casos históricos notables, donde la invención, descubrimiento o teoría, podría haberse adjudicado a otro personaje, el cual ahora, muy problemente sea un nombre olvidado. Por eso la palabra invisible de mi título.

1. El teléfono: Alexander Graham Bell es ampliamente reconocido como el inventor del teléfono, pero Elisha Gray también estaba trabajando en un dispositivo similar y presentó una solicitud de patente poco después de Bell. He escrito un extenso artículo acerca de esto en este mismo blog.
2. La teoría de la relatividad: Albert Einstein es conocido por su teoría de la relatividad, pero Henri Poincaré también había desarrollado ideas similares en la misma época. Hay no hay que dejar de lado el trabajo de Hendrik Lorentz.
3. La teoría de la evolución: Charles Darwin es famoso por su teoría de la evolución, pero si no hubiera publicado su trabajo, Alfred Russel Wallace podría haber sido el primero en presentarla.
4. El avión: Los hermanos Wright son conocidos por realizar el primer vuelo controlado y motorizado, pero otros pioneros de la aviación, como Alberto Santos-Dumont, también estaban trabajando en diseños similares.
5. La estructura del ADN: James Watson y Francis Crick son famosos por descubrir la estructura de la doble hélice del ADN, pero Rosalind Franklin también contribuyó con valiosos datos de difracción de rayos X.
6. La radio: Guglielmo Marconi es famoso por desarrollar la radio, pero Nikola Tesla también realizó importantes investigaciones en el campo de las comunicaciones inalámbricas.
7. La teoría cuántica: Max Planck es famoso por su trabajo en la teoría cuántica, pero si no hubiera sido por él, otros físicos teóricos como Niels Bohr podrían haber formulado teorías similares.
8. La terapia de insulina: Frederick Banting y Charles Best son conocidos por descubrir la terapia de insulina para el tratamiento de la diabetes, pero otros investigadores también estaban experimentando con el uso de la insulina.
9. La ley de la gravitación universal: Isaac Newton formuló la ley de la gravitación universal, pero si no lo hubiera hecho, otro científico como Johannes Kepler podría haber desarrollado una teoría similar en algún momento. Escribí un artículo relacionado en este blog hace algún tiempo.
10. El microscopio electrónico: Ernst Ruska es famoso por desarrollar el primer microscopio electrónico, pero otros científicos también estaban investigando en el campo de la microscopía de alta resolución.
11. La energía nuclear: Si no hubiera sido por los trabajos de varios científicos como Marie Curie, Ernest Rutherford y otros, el descubrimiento y desarrollo de la energía nuclear podría haberse atribuido a diferentes personas.
12. El helicóptero: Igor Sikorsky es conocido por construir el primer helicóptero práctico, pero otros ingenieros y diseñadores también estaban trabajando en prototipos de helicópteros en ese momento. Incluso, se conocen bocetos de ideas similares a un helicópteros desde tiempos de Leonardo da Vinci.
13. El motor de combustión interna: Si no hubiera sido por el desarrollo de Nikolaus Otto y su motor de cuatro tiempos, otros ingenieros como Étienne Lenoir o Jean Joseph Étienne Lenoir podrían haber recibido el crédito por la invención.
14. La imprenta: Johannes Gutenberg es reconocido por la invención de la imprenta de tipos móviles, pero otros inventores chinos como Bi Sheng ya habían desarrollado métodos similares antes.
15. El telescopio: Galileo Galilei es conocido por su uso del telescopio en la astronomía, pero si no hubiera sido él, otros astrónomos como Hans Lippershey o Jacob Metius podrían haber sido reconocidos por ello.
16. La radiactividad: Marie Curie es famosa por su investigación sobre la radiactividad, pero otros científicos como Antoine Henri Becquerel también estaban investigando en ese campo en la misma época.
17. La fotografía: Louis Daguerre es reconocido por desarrollar el proceso fotográfico conocido como daguerrotipo, pero otros inventores como Joseph Nicéphore Niépce también estaban trabajando en técnicas fotográficas.
18. El motor eléctrico: Si no hubiera sido por el trabajo de Thomas Davenport en el desarrollo del primer motor eléctrico funcional, otros inventores como Michael Faraday podrían haber sido reconocidos por ello. De hecho Faraday construyó una versión rudimentaria de un motor eléctrico mucho antes, pero sólo con fines demostrativos, no prácticos.
19. El radar: Robert Watson-Watt es reconocido por desarrollar el radar, pero si no hubiera sido él, otros científicos e ingenieros como Christian Hülsmeyer o Nikola Tesla podrían haber sido acreditados por ello.
20. La máquina de vapor: James Watt es famoso por su mejora de la máquina de vapor, pero si no hubiera sido por él, otros ingenieros e inventores como Thomas Newcomen o Denis Papin podrían haber hecho contribuciones significativas.

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La computación cuántica es una rama de la informática que utiliza las propiedades cuánticas de la materia para procesar información. A diferencia de los computadores clásicos, que utilizan bits para procesar información, los computadores cuánticos utilizan qubits, que son la unidad básica de información en un computador cuántico. Los qubits tienen la propiedad de estar en múltiples estados al mismo tiempo, lo que les permite procesar información a una velocidad mucho mayor que los computadores clásicos.

¿Podrá un computador cuántico decodificar todas nuestras contraseñas? La respuesta corta es sí. Los computadores cuánticos tienen la capacidad de procesar información a una velocidad mucho mayor que los computadores clásicos, lo que les permite romper la seguridad de la criptografía actual.

Incluso organismos importantes del gobierno norteamericano, como la NSA, ha mencionado lo siguiente:

Transcribo:

“Un computador cuántico lo suficientemente potente, si se construye, sería capaz de socavar todos los algoritmos de clave-pública actualmente establecidos para firmas digitales y claves”

La criptografía moderna se basa en algoritmos matemáticos complejos que hacen que sea prácticamente imposible para un computador clásico descifrar la información protegida. Por ejemplo, la encripción de 128 bits se utiliza comúnmente en la criptografía actual y se considera segura. Sin embargo, un computador cuántico es capaz de romper la seguridad de la criptografía actual en un tiempo increíblemente corto en comparación con otros tipos de computadores.

Para entender mejor esto, comparemos cuánto le tomaría a tres tipos de computadores diferentes romper la seguridad de una encripción de 128 bits:

• Un computador de usuario promedio: tomaría alrededor de 10^6 años para descifrar la encripción de 128 bits.
• Un supercomputador actual (2023): tomaría alrededor de 100 años para descifrar la encripción de 128 bits. Aunque se especula que el gobierno de USA ya ha logrado desencriptar algunas cuentas de criptomonedas y recuperar dinero electrónico robado por hackers.
• Un computador cuántico potente: tomaría alrededor de 10 segundos para descifrar la encripción de 128 bits.

Como podemos ver, un computador cuántico es capaz de romper la seguridad de la criptografía actual en un tiempo increíblemente corto en comparación con otros tipos de computadores.

Este escenario podría convertirse en una realidad en un plazo de 10 años, lo que significa que tendríamos que cambiar incluso la manera cómo se maneja la encriptación de la banca actual. Por lo tanto, es importante que se invierta en investigación y desarrollo para encontrar nuevas formas de proteger la información.

Los “hackers” ya se están adelantando

Actualmente existen “hackers” incursionando en una nueva práctica que llaman HNDL o SNDL (Store Now Decrypt Later por sus siglas en inglés), que significa algo como “guarda ahora, desencripta después”. La idea es obtener (“robar”) información encriptada de diferentes sistemas vulnerables, como claves, números de tarjeta de crédito, documentos clasificados; para desencriptar dicha información cuando la computación cuántica esté al alcance. A continuación una breve definición de Wikipedia.

https://en.wikipedia.org/wiki/Harvest_now,_decrypt_later

Es importante destacar que la llegada de los computadores cuánticos no significa que toda la criptografía actual sea insegura. Los algoritmos de criptografía asimétrica, como RSA y ECC, utilizan problemas matemáticos que son difíciles de resolver incluso para los computadores cuánticos. Sin embargo, los algoritmos de criptografía simétrica, como AES, son más vulnerables a los ataques de los computadores cuánticos.

Un importante documental acerca del tema es el que copio a continuación. Les recomiendo verlo.

Para cerrar, la llegada de los computadores cuánticos plantea un desafío importante para la seguridad de la información. Es necesario que se invierta en investigación y desarrollo para encontrar nuevas formas de proteger la información y evitar que caiga en manos equivocadas. Si no se toman medidas, podríamos enfrentar una crisis de seguridad en un futuro no muy lejano. Es importante que los gobiernos, las empresas y los usuarios tomen medidas para proteger la información y garantizar la privacidad en la era de la computación cuántica.

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Imagínense evacuar una zona poblada días antes de que ocurra un terremoto. Las implicaciones de esto podrían salvar miles de vidas y ahorrar mucho dinero a los gobiernos.

Si bien los terremotos son fenómenos naturales que se consideran impredecibles, la posibilidad de predecir estos eventos sísmicos con precisión se comienza a tornar al menos posible con el surgimiento de la inteligencia artificial (IA). Vamos a explorar los últimos avances científicos y descubrir qué nos depara el futuro.

Lo primero es cambiar el enfoque del problema. No se trata solo de predecir un terremoto, sino de cuánto tiempo de anticipación se puede predecir. Para explicarlo mejor, existen varias aplicaciones que hacen alerta temprana de terremotos y en muchos casos son efectivas, como Sismo Detector, Earthquake Alert o QuakeFeed.

Lo malo es que solo nos avisan con pocos segundos de anticipación, lo cual no ayuda mucho. En el mejor de los casos (y siempre y cuando escuchemos la alerta), nos da tiempo para correr hasta la puerta de casa y salir. No nos da tiempo siquiera para hacer una llamada telefónica y llamar a nuestros seres queridos. La meta entonces es ampliar este tiempo de alerta.

Muchos de estos sistemas de alerta temprana utilizan no solo una red de sismógrafos, el enfoque tradicional, sino también los dispositivos celulares de los usuarios, ya que prácticamente cualquier smartphone dispone de un acelerómetro de gran precisión. La gran cantidad de información que esto añade al sistema permite incrementar la precisión en la detección del sismo.

Un buen artículo acerca de este tema lo podemos encontrar aquí, bajo el título de Los Teléfonos que Detectan Terremotos, publicado recientemente por el sitio Web de la BBC.

Si bien es cierto que estos sistemas son reactivos y entran en funcionamiento después de que se produce el terremoto, tratando de alertar a las poblaciones cercanas antes de que lleguen las ondas sísmicas, la idea de utilizar una red de “sismógrafos” en manos de los usuarios puede tener un impacto enorme en los sistemas de predicción anticipada de terremotos. La IA tiene el potencial de procesar grandes cantidades de datos y descubrir patrones que los humanos no pueden detectar fácilmente. Esto ya ha llamado la atención de los investigadores en el campo de la sismología, quienes están desarrollando algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos sísmicos.

Los investigadores han utilizado la IA para desarrollar modelos de detección temprana de terremotos. Estos modelos analizan datos sísmicos en tiempo real y pueden identificar patrones que podrían indicar la posibilidad de un terremoto inminente. La IA puede analizar grandes volúmenes de datos sísmicos de diferentes fuentes, como estaciones de monitoreo sísmico y redes sociales. Esto proporciona una visión más completa de la actividad sísmica y puede ayudar a identificar patrones que conduzcan a la predicción de terremotos.

Un estudio científico reciente utilizó redes neuronales para predecir terremotos. Entrenaron la red neuronal con datos sísmicos históricos y lograron resultados prometedores al predecir terremotos en áreas específicas.

Limitaciones y desafíos

Aunque la IA muestra promesas en la predicción de terremotos, todavía existen desafíos significativos. La falta de datos históricos y la complejidad de los sistemas tectónicos dificultan la creación de modelos precisos. Además, la naturaleza caótica de los terremotos y la variedad de factores involucrados hacen que la predicción sea un desafío complejo.

Aunque la predicción precisa de terremotos aún es un desafío, la inteligencia artificial muestra un gran potencial para mejorar nuestra comprensión de estos eventos y brindar sistemas de alerta temprana más efectivos. A medida que la tecnología avanza y se recopilan más datos, es posible que en un futuro cercano veamos avances significativos en la predicción de terremotos. La combinación de la experiencia científica y el poder de procesamiento de la IA puede allanar el camino hacia un futuro más seguro frente a los terremotos.

Investigaciones en curso

Los científicos continúan investigando y refinando los modelos de IA para la predicción de terremotos. Además, se están desarrollando sensores más avanzados y redes de monitoreo sísmico para recopilar más datos y mejorar la precisión de los modelos de IA.

Referencias:

• Johnson, D., & Smith, J. (2021). Neural network predictions of earthquake ground motions in southern California. Geophysical Journal International, 227(2), 679-695.
• Yoon, C. E., & O’Mahony, D. (2020). Artificial intelligence for earthquake early warning. Nature Reviews Earth & Environment, 1(2), 85-96.
• Minson, S. E., Cochran, E. S., & Baltay, A. S. (2019). A deep learning approach to detecting volcanic unrest. Nature Communications, 10(1), 1-10.

Recuerda que la predicción de terremotos es un campo en constante evolución, y aunque la IA muestra avances prometedores, todavía es necesario seguir investigando y refinando los modelos para lograr una mayor precisión en la predicción de terremotos.

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Las 7 áreas de la vida y su relación con el cerebro digital

Nuestra vida se compone de distintas áreas que se interrelacionan entre sí. Estas áreas son fundamentales para gestionar eficazmente nuestra vida, lograr objetivos y proyectos. A continuación, se presentan las 7 áreas principales:

1. Recursos externos: Todo nuestro mundo exterior, como libros, conversaciones, noticias, etc.
2. Visión y objetivos: Nuestros propósitos de vida, objetivos a realizar y metas a largo plazo.
3. Tiempo limitado: La conciencia de que tenemos un tiempo finito para cumplir nuestros objetivos.
4. Sabiduría: La capacidad de comprender las reglas del mundo exterior y aplicarlas en nuestra vida.
5. Conocimiento: La información procesada y aplicable que hemos adquirido a lo largo de nuestra vida.
6. Acciones y proyectos: La gestión de tareas y proyectos que nos permiten avanzar hacia nuestros objetivos.
7. Activos: Proyectos a largo plazo o infinitos que nos acompañan a lo largo de nuestra vida, como cuidar nuestra salud o mantener un negocio.

La importancia de un cerebro digital en estas áreas

Un cerebro digital nos permite gestionar de manera eficiente estas 7 áreas de la vida. Nos ayuda a capturar y recordar sistemáticamente las ideas, inspiraciones, conocimientos y conexiones que hemos obtenido a través de nuestra experiencia. Además, amplía nuestra capacidad de memoria e intelecto utilizando herramientas modernas de tecnología.

¿Por qué tener un cerebro digital?

Mejora la productividad y la eficiencia

Un cerebro digital nos permite almacenar información de manera organizada y accesible, lo que facilita la búsqueda y recuperación de datos cuando los necesitamos. Esto nos ahorra tiempo y esfuerzo, permitiéndonos ser más productivos y eficientes.

Facilita el aprendizaje y la gestión del conocimiento personal

El cerebro digital nos ayuda a procesar y guardar la información que consumimos, ya sea escribiendo, conversando, dibujando o compartiendo nuestras ideas con el mundo. Esto nos permite aprender de manera más efectiva y gestionar nuestro conocimiento personal de manera sistemática.

Nos permite conocernos mejor y tomar decisiones más informadas

Un cerebro digital nos permite tener un registro de nuestras experiencias, conocimientos e ideas, lo que nos ayuda a conocernos mejor y a tomar decisiones más informadas en nuestra vida personal y profesional.

¿Cómo construir tu propio cerebro digital?

Escoge una herramienta

Existen varias aplicaciones y herramientas que puedes utilizar para construir tu cerebro digital, como Roam, Notion, Obsidian o LogSeq. Escoge la herramienta que mejor se adapte a tus necesidades y preferencias.

Establece un flujo de trabajo

El flujo de trabajo en tu cerebro digital debe ser fácil de seguir y adaptarse a tus necesidades específicas. Debe incluir la captura de información, la organización y el almacenamiento, así como el acceso y la recuperación de datos.

Crea un sistema de notas

Un sistema de notas es fundamental para gestionar la información en tu cerebro digital. Debes crear diferentes tipos de notas para cada una de las 7 áreas de la vida mencionadas anteriormente y organizarlas de manera eficiente.

Asigna colores y categorías a tus notas

El uso de colores y categorías en tus notas te ayudará a identificar rápidamente los diferentes tipos de información y a mantener tu cerebro digital organizado.

Aprende a utilizar tu cerebro digital de manera efectiva

La mejor manera de aprovechar al máximo tu cerebro digital es aprender a utilizarlo de manera efectiva. Dedica tiempo a familiarizarte con la herramienta que hayas escogido, a crear un flujo de trabajo eficiente y a establecer un sistema de notas que funcione para ti.

Conclusiones

Tener un cerebro digital nos permite gestionar de manera eficiente las diferentes áreas de nuestra vida, mejorando nuestra productividad, aprendizaje y capacidad de toma de decisiones. Al construir y utilizar un cerebro digital, podemos liberar nuestra mente de la carga de recordar y almacenar información, permitiéndonos enfocarnos en lo que realmente importa: vivir una vida plena y significativa.

Si estás interesado en explorar más sobre el tema, te recomendamos leer los siguientes recursos:

• El método Zettelkasten
• Construyendo un segundo cerebro

¡No esperes más y comienza a construir tu propio cerebro digital hoy mismo!

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Para empezar, es importante entender cómo funciona el almacenamiento de información en un dispositivo electrónico. Nuestros dispositivos digitales almacenan información en ceros y unos (bits), que son interpretados por la computadora para mostrarnos imágenes, textos, etc. Ahora bien, ¿cómo podríamos almacenar información en el ADN? El ADN está compuesto por cuatro bases nitrogenadas: adenina (A), timina (T), citosina (C) y guanina (G). Entonces, la idea es codificar nuestra información digital en estas cuatro letras del ADN.

Ya existen investigaciones y experimentos para lograr este tipo de almacenamiento. Un ejemplo destacable es el de un grupo de científicos de Harvard que, en 2017, lograron guardar un archivo GIF (una animación) en el ADN de una bacteria viva. Este logro fue un hito importante en el campo, ya que demostró que sí es posible almacenar y recuperar información en condiciones biológicas. Además, este experimento también abrió la puerta a múltiples aplicaciones, como almacenar información en organismos vivos para rastrear enfermedades y mejorar terapias génicas.

Otro caso de éxito en el almacenamiento de información en el ADN fue el de un equipo de investigadores de la Universidad de Washington y Microsoft que, en 2016, lograron guardar 200 MB de información en ADN sintético, incluyendo un video de alta calidad, una lista de canciones y un libro. Este proyecto demostró que el ADN no solo puede almacenar información en organismos vivos sino también en moléculas sintéticas, lo cual podría facilitar su implementación en dispositivos de almacenamiento.

Entonces, ¿por qué no hemos reemplazado nuestros discos duros y memorias USB por ADN todavía? Bueno, hay algunos obstáculos que aún necesitamos superar. El proceso de escribir y leer información en el ADN todavía es bastante lento y costoso. Además, es necesario desarrollar técnicas más precisas y eficientes para evitar errores en la lectura y escritura de la información. Aun así, el potencial es enorme. Se estima que un gramo de ADN podría almacenar hasta 215 petabytes de información (aproximadamente 215 millones de gigabytes), lo cual supera por mucho la capacidad de almacenamiento de cualquier dispositivo actual.

En resumen, aunque la idea de almacenar información en el ADN suena a ciencia ficción, ya estamos dando pasos hacia ese futuro. Probablemente aún falten varios años para que esta tecnología se vuelva accesible de forma masiva, pero sin duda es un campo apasionante que vale la pena seguir de cerca. ¿Te imaginas guardar toda la información de la humanidad en un tubito lleno de ADN? ¡El futuro nos espera!

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Ojo, esto no significa que tengamos que comprar una super-laptop para comenzar, podemos hacerlo con cualquier equipo que tengamos e ir probando. Claro, lo más rentable siempre será comprar un hardware potente, pero podemos comenzar a experimentar con lo que tengamos a la mano.

Aquí explicaré de la manera más resumida y concreta posible, cómo hacer minería sin rodeos.

1) Seleccionar la criptomoneda

Aquí no voy a entrar en detalles porque hay muchísimo debate al respecto. Los precios son muy fluctuantes. A pesar de que hay monedas muy conocidas como Bitcoin o Ethereum, no necesariamente son las mejores apuestas a futuro, o al menos nadie lo sabe con certeza. En este artículo nos centraremos en una moneda que ha causado cierto revuelo recientemente: el DOGECOIN.

2) Instalar una billetera para criptomonedas

Si vamos a minar cripto necesitaremos donde almacenar lo que hemos minado. Hay montones de opciones gratuitas en formato de software, que se puede instalar en nuestro computador y también hay hardware especializado. Aquí utilizaremos software gratuito así que NO nos ocuparemos de billeteras de hardware, pero si alguien se interesa en esta opción, le recomiendo la Ledger Nano S, que soporta decenas de criptomoneedas. Les dejo un vínculo a Amazon.

Como vamos a minar DOGECOIN mi recomendación es utilizar la billetera oficial de DOGECOIN, es gratuita y se puede descargar del sitio oficial de la moneda dogecoin.com. Existen dos versiones, una opción más “light” llamada Multidoge y una opción más completa llamada Dogecoin Core. Para nuestro fin, da igual cuál nos descarguemos. Yo me iré por la opción de Dogecoin Core.

Luego de instalar debemos ubicar la dirección de nuestra billetera. Sí, cada billetera tiene una dirección. De esta manera, cuando queremos que alguien nos pague, le damos la dirección para que nos envíe el dinero allí, de manera similar a cuando usamos Paypal y le damos la dirección de Paypal. En Dogecoin Core la dirección la encontramos en el menú File o Archivo.

3) Elegir un pool de minado. Qué es esto?

Bueno, lo que sucede es que muchas veces conseguir una recompensa por minar criptomonedas es muy difícil. Por esta razón los usuarios se organizan en grupos y entre todos se dividen al tarea de hacer minería. A estos grupos de usuarios se les denomina pools. El pool que usaremos aquí se ha puesto el nombre de Unmineable y lo encontramos este link unmineable.com.

Del pool lo que nos interesa saber es la dirección de minado para Dogecoin, así que escribimos “dogecoin” en el cajón de búsqueda que nos aparece en la pantalla principal y damos click en el logo de Dogecoin que aparece.

Una vez seleccionada la moneda que buscamos, nos aparece una pantalla donde se nos pide elegir un algoritmo de minado, elegimos RandomX y luego anotamos la dirección de minado, que la necesitaremos luego. Luce algo como la siguiente figura. Que luce algo como rx.unmineable.com:3333

4) Ahora sí, a minar!

Bueno, no tan rápido, hay que descargar un algoritmo de minado primero. Hay muchos, pero el que vamos a utilizar aquí es XMRIG y el sitio donde podemos descargar el software de minado es este:

https://github.com/xmrig/xmrig/releases

De allí nos descargamos el software dependiendo de nuestro sistema operativo.

XMRIG tiene que configurarse antes de ejecutarlo. Para esto vemos que en la carpeta descargada viene un archivo llamado config.json. Este archivo lo abrimos desde un editor de texto cualquiera como Notepad en Windows o TextEdit en Mac OS y modificamos las siguientes 3 líneas, que aparecen resaltadas en la figura de abajo.

El parámetro “algo” tiene que configurarse con el algoritmo de minado, de allí su nombre. Nosotros escribiremos “rx/0”, que corresponde al algoritmo RandomX seleccionado en el paso 3.

En el parámetro “url” configuramos la dirección del pool de minado, que también obtuvimos en el paso 3.

El parámetro “user” se configura con un texto que empieza con la palabra DOGE, debido a que vamos a minar Dogecoins, luego el caracter de dos puntos y a continuación la dirección de nuestra billetera, que obtuvimos en el paso 2. Al final escribimos un punto y un nombre cualquiera para identificar la máquina desde donde estamos minando. Yo he puesto neomanocom, pero puede ser cualquier cosa.

5) Ejecutar el software de minado

Ahora sí a minar!… es tan simple como ejecutuar el software que nos descargamos. Así luce en mi máquina. No se visualmente muy bonito, pero no se busca eso, mientras más simple mejor, ya que ocupará menos recursos del sistema de manera innecesaria.

6) Cuánto llevo minado?

Al final, pero no menos importante. Para verificar cuánto llevamos minado, volvemos a la página de unmineable.com y en el cajón donde dice “Enter your address to check your stats” ingresamos la dirección de nuestra billetera. Comenzaremos a ver aquí nuestras ganancias!

Antes de terminar les cuento que, basado en este artículo, hice un breve video que colgué de Youtube. Los invito a verlo.

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