Quien este libre de contradicciones que tire la primera piedra, pero es que Jeff Bezos juega en otra liga. 

Por un lado es el padre y fundador de una empresa que ha hecho de la logística de reparto su santo y seña (Amazon), del turismo espacial con Blue Origin o está detrás de AWS, una de las grandes empresas de la nube necesarias para esos centros de datos tan tragones de recursos.  Por otro lado, Bezos tiene también su faceta filantrópica, que desarrolla en fundaciones como su Bezos Earth Fund, destinada a luchar contra el cambio climático. Sí, el mismo señor del jet privado y el megayate. 

Y recientemente acaba de invertir 34 millones de dólares precisamente en su "Fondo Bezos para la Tierra" para desarrollar textiles sostenibles de nueva generación a partir de bacterias, residuos agrícolas y otras fuentes biológicas. El objetivo es crear materiales que requieran menos petróleo, sean biodegradables y tarde o temprano sean capaces de sustituir al poliéster, la viscosa o hasta el algodón, un material de origen natural pero cuya producción para textil consume mucha agua.

La inversión. Esos 34 millones de dólares se reparten en cuatro proyectos asignados a cuatro entidades de investigación de primer nivel:

• 11,5 millones para la Universidad de Columbia y el Fashion Institute of Technology para desarrollar fibras textiles fabricadas por bacterias que se alimentan de residuos agrícolas. 
• 10 millones de dólares para Berkeley, Stanford y Caltech para desarrollar fibras biodegradables inspiradas en la tela de araña, pero sin el artrópodo ni usar plásticos.
• 11 millones de dólares para la Clemson University para modificar genéticamente el algodón con el objetivo de mejorar su rendimiento y que brote ya con el color deseado.
• 1,5 millones para la Cotton Fundation para restaurar el mayor banco de semillas de algodón no transgénico del mundo. 

Por qué es importante. Porque la de la moda es la segunda industria más contaminante: es responsable del 8% de las emisiones totales de carbono y del 20% de las aguas residuales globales y las previsiones apuntan a un aumento de las emisiones de gases de efecto invernadero del 50% para 2030. Y eso solo para la producción.

Una vez la hemos usado hay otro problema inherente a los textiles sintéticos: los microplásticos. La Agencia Europea de Medio Ambiente estima que los textiles sintéticos representan entre el 16% y el 35% de los microplásticos que llegan a los océanos cada año, con entre 200.000 y 550.000 toneladas entrando al medio marino anualmente.

Contexto. La industria textil no para de crecer. De hecho, en los últimos 20 años la producción de fibras casi se ha duplicado: de 58 millones de toneladas en 2000 a 116 en 2022 y con la estimación de alcanzar los 147 millones para 2030. Mientras tanto, solo un 1% de la ropa producida se recicla para hacer ropa nueva, según la Ellen MacArthur Foundation. 

La situación es tan alarmante que el Secretario General de la ONU ya ha advertido que la moda rápida está acelerando una catástrofe medioambiental y las soluciones pasan o bien por duplicar la vida útil (lo que lleva de la mano que la ropa aguante más), algo que según los expertos podría reducir las emisiones de gases de efecto invernadero en un 44 por ciento. La otra opción pasa por usar una nueva generación de textiles reciclados y/o más sostenibles.

En detalle. Habida cuenta que la automatización y los avances de la industria textil ya han ido optimizando el proceso productivo, lo que Bezos y su equipo pretenden hacer es resolver el problema en el origen, esto es, cambiar el material de base mejorándolo. Así, para el algodón el objetivo es integrar el color, mejorar el rendimiento y la resiliencia metiendo mano a la biología de la planta. En el caso de las telas bacterianas, el planteamiento de Columbia es crear un mapa digital para aprender cómo fabrican las células para poderlo replicar. 

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Sí, pero. El mayor desafío es el salto del laboratorio a la fábrica. Las fibras de seda de araña sintética llevan décadas prometiendo una revolución textil sin haber alcanzado la escala industrial real. Ya hay startups de textiles sostenibles como Spiber o Circulose comercializando alternativas a los tejidos tradicionales, pero su presencia es testimonial. Y 34 millones de dólares puede que sea un dineral para la mayoría de los mortales, pero es calderilla para cambiar una industria como la textil, valorada en 1,3 billones de dólares y que emplea a más de 300 millones de personas en toda la cadena de valor, según la Ellen MacArthur Foundation. 

Además, las fibras sostenibles suelen ser más caras, difíciles de producir a gran escala y solo son rentables para las grandes marcas si volumen y la calidad son los adecuados. Hace falta algo más para convencer frente a alternativas de moda rápida y ropa asombrosamente barata como Shein. 

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Portada | Flickr y David Clode 

Cinco aminoácidos. Desde hace 450 millones de años, todo ha dependido de cinco aminoácidos. Un equipo liderado por el Instituto de Química-Física Blas Cabrera ha conseguido identificar el 'código molecular mínimo' que determinan cómo las plantas perciben y responden ante el estrés hídrico. 

De hecho, usando técnicas de cristalografía y mutagénesis, han cartografiado la historia evolutiva de ese receptor. Es más, han demostrado que puede reescribirse.

¿Qué es el estrés hídrico? Es, en esencia, algo clave para las plantas: el aparataje hormonal de las plantas utiliza el ácido abscísico para detectar cuando tienen que activar o no los procedimientos para calibrar las respuestas a las restricciones de agua. Hace 19 años que descubrimos cómo funcionaban estos receptores y, hasta ahora, no hemos sido capaces de conseguir ninguna versión comercial que se haya beneficiado de este conocimiento. 

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Es lo que quiere solucionar la gente del IQF. Al fin y al cabo, 10.000 años de selección agrícola han mejorado radicalmente la productividad de las plantas, pero la han dejado muy expuesta a la sequía. No obstante, no es que hayan solucionado el problema. Lo que han conseguido es, en realidad, encontrar la gramática con la que reescribir el problema. 

La buena noticia: La UE acaba de cambiar las normas. Durante años, la regulación europea ha sido muy conservadora en lo que a la edición genética se refiere y, aunque es verdad que el Reglamento de Nuevas Técnicas Genómicas no resuelve el problema, sí que es un gran paso adelante. 

Aunque, claro, eso no significa mucho: casi 20 años de trabajos han fracasado miserablemente. Quizás la única diferencia (además de lo que vamos descubriendo) es que nos estamos quedando sin tiempo. 

¿Tiempo? Desde el cambio de régimen pluviométrico de los 80, España ha vivido episodios de sequía cada vez más intensos. En estos 40 años, hemos vivido  al menos tres episodios muy intensos. Y el impacto agrario estructural de todo esto es enorme: 13 millones de hectáreas son de secano y no tenemos agua para reconvertirlas. 

Al final, más pronto que tarde, sí que vamos a necesitar esas plantas.

Imagen | Wolfgang Hasselmann 

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En la carrera global por la descarbonización, la humanidad ha logrado domar el viento y el sol, pero las olas del mar todavía se le resisten: la undimotriz es aún un gigante dormido dentro de las energías renovables. Aunque el potencial energético de las olas es inmenso (a diferencia de la eólica o la solar, el aporte es continuo), el desafío está en su aprovechamiento técnico efectivo. 

La idea. En ese escenario, Galicia ha dado un paso para colocarse en la vanguardia de la energía marina con Innomar, un proyecto para pasar de la teoría a la práctica con el primer prototipo flotante de España capaz de conectar dispositivos de generación marina y evacuar la energía producida a tierra en Punta Langosteira, uno de los entornos marinos más exigentes del planeta. 

El proyecto. Consiste en diseñar, fabricar e instalar un prototipo flotante de última generación, un multiconector flotante con sensores integrados que actuará como hub central: conectará múltiples dispositivos de generación eléctrica marina y evacuará la energía producida a tierra a través de una única línea. Además, también integrará sensórica para monitorizar en tiempo real el oleaje, el viento, las corrientes, las mareas y la biodiversidad marina en aguas del Puerto Exterior de A Coruña.

Por qué es importante. Porque  España es una de las líderes en energía solar y eólica , pero en undimotriz todavía está en pañales: como explica la Xunta, Innomar es el primer sistema de este tipo en el estado en tanto en cuanto no hay actualmente ninguna zona experimental de energías marinas en el país con un multiconector similar. La energía extraída podría usarse para el autoconsumo del puerto de A Coruña y los polígonos industriales del entorno, contribuyendo a la descarbonización energética del entorno portuario.

De forma más general, este prototipo permite a las empresas validar sus proyectos en un entorno real y agilizar el desarrollo de patentes propias en un sector con un potencial enorme de crecimiento y exportación, lo que supone dar un paso en la soberanía energética y tecnológica.

Contexto. La energía undimotriz es una de las grandes asignaturas pendientes de la transición energética: la tecnología para explotarla lleva décadas en fase de investigación sin dar el salto comercial.Entre los principales problemas, la imprevisibilidad de las olas (sí, son constantes, pero varían en altura, ritmo, dirección) y las duras condiciones del entorno marino a la hora de diseñarlo y mantenerlo. 

No obstante, recientemente hemos visto iniciativas prometedoras en Estados Unidos y en Japón. Y ojo, Europa también se está tomando la carrera en serio: Reino Unido, Portugal o Dinamarca están invirtiendo en zonas de prueba similares. En este escenario, Punta Langosteira es un activo estratégico de primer orden: como explican el MITECO y el IDAE en la hoja de ruta oficial de eólica marina y energías del mar en España, está considerada la segunda zona del mundo con mayor concentración de energía de las olas, solo superada por la costa sur de Gales. En pocas palabras: si funciona allí, tiene muchas papeletas para hacerlo en cualquier otro lado del mundo. 

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En detalle. El prototipo funcionará como un laboratorio inteligente en alta mar: con un cable submarino para llevar la electricidad a tierra, sensores para monitorizar la biodiversidad y el entorno ambiental marino y será también una especie de plataforma de ensayo donde testar diferentes componentes. 

El proyecto ha sido promovido por el Inega (Instituto Enerxético de Galicia) y su presupuesto asciende a 5,7 millones de euros, de los cuales el 60% está financiado con fondos FEDER. Hay siete empresas que se han presentado candidatas a la selección previa, cuya adjudicación está prevista para septiembre de 2026, siguiendo un modelo de Compra Pública de Innovación. 

Sí, pero. La ubicación es magnífica, la cofinanciación europea aporta solidez al proyecto, el modelo entre la Administración y el sector privado aporta lo mejor de los dos mundos y también el enfoque de hub multiconector es técnicamente inteligente dado que reduce infraestructura redundante, abarata costes y permite testear varios convertidores de olas en paralelo. En pocas palabras, tienen todo viento en popa, pero el reto técnico es inmenso.

Además, el prototipo no deja de ser una infraestructura de conexión y medición, pero no genera energía. La generación efectiva dependerá de los dispositivos que se conecten a él en el futuro, tecnología que aún está lejos de ser comercialmente madura. Y aquí nuevamente vuelven a aparecer las incógnitas y la viabilidad, ya que el coste por kWh de la undimotriz está notablemente por encima de la eólica y la solar. Que haya interés de los actores principales es una buena noticia, pero no implica que el salto a una solución efectiva esté a la vuelta de la esquina.

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Los metamateriales son apasionantes. Combinando física, química e ingeniería, así como realizando pequeñas variaciones en la composición o estructura de un material, podemos cambiar por completo sus propiedades. Se pueden crear desde blindajes ligeros, pero más resistentes que una chapa de acero de varios centímetros de grosor hasta otros materiales que cobran vida y cambian de forma a placer.

Y eso es, precisamente, lo que han hecho en la Universidad de Ámsterdam.

"Learn" y "leren", "aprender" en inglés y alemán

En corto. El centro ha publicado un artículo en Nature llamado “Metamateriales que aprenden a cambiar de forma” en el que muestran cómo unos materiales con forma de gusano difuminan la frontera entre los objetos y los sistemas vivos. Cada uno de ellos está unido al siguiente por una bisagra motorizada que cuenta con un microcontrolador. Así, mide parámetros como la rotación, los movimientos anteriores en una especie de memoria y puede mandar información a las bisagras vecinas.

Dependiendo de esa información que envían, las demás ajustan su rigidez y posición, permitiendo que cada segmento “aprenda” nuevas formas sin necesidad de que haya un ordenador controlando todo. La clave aquí es “aprender”.

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Entrenamiento. Las formas y posturas que logran no son fruto de la casualidad, sino del trabajo de los investigadores mandando impulsos para que los segmentos se organicen en la configuración deseada. A través de diferentes etapas de ese entrenamiento, los microcontroladores actualizan y optimizan sus órdenes hasta que la cadena “entiende” que debe adoptar una postura determinada cuando se le manda cierto estímulo.

Pueden olvidar formas antiguas, retener las recientes y, como decimos, aprender nuevas, además de alternar entre esas formas. Y lo interesante de todo eso es que pueden desarrollar la capacidad de agarrar objetos o de moverse. Los propios investigadores se refieren a esto con el término de “evolución”, apuntando que “una vez que el sistema comienza a aprender, las posibilidades de cuándo dejará de hacerlo se sienten casi ilimitadas.

Futuro. Eso no ha salido de la nada. Los investigadores del Instituto de Física apuntan que la investigacióna ctual se basa en anteriores hallazgos en los que ya se logró que objetos rodaran, se arrastraran y movieran de manera autónoma sobre diferentes terrenos. La diferencia es que lo hacían porque sí, mientras que los nuevos metamateriales pueden aprender y memorizar comportamientos.

La idea futura es lograr que ese comportamiento dependa del tiempo de aprendizaje en lugar de por los cambios en una forma estática. El equipo señala que, por ejemplo, buscan "permitir que los metamateriales aprendan diferentes marchas de locomoción, como gatear o rodar, dependiendo de los estímulos ambientales. También planeamos investigar los llamados escenarios estocásticos, donde el aprendizaje ocurre con el ruido y la incertidumbre. En tales casos, el sistema se adaptaría probabilísticamente en lugar de hacerlo por determinismo, mejorando la robustez y la flexibilidad en entornos complejos”.

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Más allá del laboratorio. Tras toda la explicación del equipo, quizá lo más complicado es imaginar el escenario en el que esto se puede aplicar. Uno que mencionan es el de los robots blandos, que son los que cambian la rigidez y la forma de los robots convencionales por otros con una estructura adaptativa que pueda tener aplicaciones en la industria médica o aeroespacial. También en los dispositivos programables que se modulan en tiempo real y se “reprograman” dependiendo de la situación.

Pero, realmente, las posibilidades de los metamateriales se sienten infinitas, como apuntaban desde el Instituto de Física. Jugando con esas particularidades estructurales de los materiales, se pueden emplear como blindaje, como aislamiento, en estructuras de edificios ubicados en zonas de alta actividad sísmica para que reconduzcan la energía que reciben, a la hora de crear lentes para fotónica avanzada, en sensores o como camuflaje activo alrededor de un vehículo.

Imágenes | Instituto de Física de la Universidad de Ámsterdam

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La humanidad tiene entre ceja y ceja llegar a Marte y eventualmente, plantar una colonia allí. Misiones como el rover Curiosity de la NASA llevan años escudriñando su superficie en busca de señales de habitabilidad pasada (con hallazgos prometedores que dejan grandes incógnitas) y el programa Artemis II es el trampolín tecnológico hacia la primera misión tripulada a Marte. 

La pregunta. Tarde o temprano llegará un día en el que la humanidad pise Marte y se den (o se fabrique) las condiciones para habitarla. Entonces la siguiente pregunta será: ¿cómo nos hacemos una casa allí? No es tanto una cuestión de diseño, sino de supervivencia. Un equipo de investigación ya está trabajando en ello y cree tener la solución, que ha publicado en la revista Frontiers in Microbiology.

El concepto. El trabajo de la investigación de Politecnico di Milano, la Universidad de Central Florida y la Universidad de Jiangsu consiste en emplear dos bacterias que trabajan juntas: una es capaz de sobrevivir en condiciones extremas y produce oxígeno y la otra que convierte orina humana en piedra. Ese prometedor dúo es capaz de fabricar ladrillos directamente del suelo marciano, sin necesidad de hornos, fábricas ni traer materiales de la Tierra.

Por qué es importante. Porque desde un punto de vista ingenieril, mover materiales y maquinaria a larga distancia (tan larga como ir a Marte) hace que el coste se dispare y resulte técnicamente inviable. Además, construirlos con los materiales disponibles en Marte no es (aún) una opción.

Así que este concepto soluciona esos dos problemas y alguno que otro más, como el consumo energético. Según el paper, la biocementación consume hasta 7 veces menos energía que fundir el suelo con microondas y casi 50 veces menos que la sinterización térmica. Finalmente, porque es conveniente: convierte residuos metabólicos humanos en material de construcción, solucionando así el problema logístico de qué hacer con esos desechos.

Contexto. Porque las diferentes agencias espaciales tienen en su hoja de ruta la llegada a Marte en la década de 2030-2040. La biocementación (precipitación de carbonato cálcico inducida microbiológicamente) lleva dos décadas en estudio para usos como estabilizar suelos, frenar la desertización o construir con menos dióxido de carbono. Esta investigación traslada ese conocimiento al espacio y tiene sus aplicaciones en la Tierra en forma de construcción más sostenible, reparación de suelos u hormigón autoreprable.

Cómo lo han hecho. Este punto es esencial porque el equipo de investigación ni ha construido nada en Marte ni en el laboratorio, empleando regolito de verdad. Este es un paper de perspectiva, revisando los conocimientos conocidos sobre esta técnica para proporcionar un concepto analizando el regolito marciano de datos de misiones robóticas. 

A partir de ese punto y tras identificar el déficit de óxido de calcio respecto al cemento terrestre, han estudiado qué rutas biológicas pueden compensarlo. De ahí llega su propuesta, con la combinación de Chroococcidiopsis + Sporosarcina pasteurii como el más prometedor, al que acompaña un diseño conceptual de biorreactor y boquilla de impresión 3D integrada con robótica autónoma.

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Sí, pero. El punto anterior deja claro el primer hándicap: esta combinación de baterias nunca se ha probado, ni en Marte ni en el laboratorio. Y en Marte el escenario es peliagudo: la gravedad reducida debilita la microestructura del material resultante (al menos, del cemento convencional) y los percloratos del suelo marciano son tóxicos para los organismos. 

Por si fuera poco, el rango de temperatura en el que las bacterias pueden operar es estrecha. Además, el agua requerida puede no ser apta. Tampoco hay datos de estabilidad de este cultivo a largo plazo. Si hablamos de madurez tecnológica, este proyecto está en una fase primigenia: un concepto sobre el papel financiado con un largo camino por delante.

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No es ninguna sorpresa que cada vez vemos más robots en nuestro día a día: en un restaurante llevando pedidos a la mesa, en el campo como temporero, haciéndole la competencia al repartido de mensajería... y eso sin mencionar sus aplicaciones en la automatización a escala industrial. Los robots no necesitan descansar, no tienen derechos laborales ni se quejan. Pero se pierden. Y eso es un problema real de lo más común para el que un equipo de investigación de la Universidad Miguel Hernández de Elche ha encontrado solución.

El contexto. Los robots autónomos necesitan saber dónde están para funcionar y eso no siempre pasa: cuando la referencia de la ubicación se pierde, ya sea porque alguien lo mueve, se apaga o el entorno cambia sin previo aviso, el robot es incapaz de recuperar su posición. Algo tan normal como quedarse sin batería puede ser un drama técnico.

Este fenómeno no es algo aislado, de hecho hasta tiene un nombre en robótica: el "problema del robot secuestrado". Pese a que cada vez vemos más robots en cualquier parte, esta incidencia es una asignatura pendiente que lleva décadas sin resolverse de forma robusta. Sin ir más lejos, porque recurrir a GPS es algo que puede fallar en escenarios como interiores o cerca de edificios altos. Como profundiza Míriam Máximo, autora principal del artículo: "Es un problema clásico y muy difícil de resolver, sobre todo en entornos grandes".

La solución. Lo que el equipo de la universidad ilicitana ha implementado es MCL-DLF, las siglas de Monte Carlo Localisation – Deep Local Feature, un sistema que combina dos tecnologías: por un lado, un LiDAR 3D que emite pulsos láser para trazar un mapa tridimensional del entorno similar a la de los robots aspiradores. Por otro, una inteligencia artificial que aprender qué elementos del entorno son más útiles para orientarse.

Por qué es importante. Porque disponer de un sistema de localización fiable es esencial para cualquier despliegue robótico en la vida real: vehículos autónomos, reparto y logística, asistencia... puede que su presencia sea cada vez más habitual, pero sigue tremendamente supeditado a la supervisión: saber dónde está es fundamental para que opere con seguridad. 

El método implementado introduce además un cambio importante: es independiente, en tanto en cuanto no requiere de infraestructuras externas para funcionar como el GPS, de modo que su base es más robusta y versátil frente a diferentes escenarios de uso en el mundo real.

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Cómo funciona. Su enfoque es jerárquico, de modo que primero reconoce estructuras grandes y luego detalles finos, de forma similar a como hacemos las personas. Cuando llegas a un lugar desconocido, primero te quedas con lo esencial: en qué barrio estás por ejemplo. Luego buscas referencias más concretas para afinar más. Además, el sistema no se lo juega todo a una carta: mantiene varias hipótesis de posición simultáneamente y las va descartando o refinando conforme la sensórica capta más información. 

Las pruebas realizadas durante meses en el campus universitario con diferentes condiciones de iluminación, vegetación o simplemente el tiempo han evidenciado más consistencia que los métodos convencionales.

Un buen comienzo con asignaturas pendientes. Más allá de sus resultados prometedores, lo más llamativo de esta investigación es su apuesta por la autonomía sensorial: no depende de redes de balizas ni del GPS, sino de su propia sensórica. Esto lo convierte en un sistema potencialmente más versátil.

No obstante, tiene por delante el gran desafío histórico de la ubicación de los robots: lo frágil que resulta ante entornos cambiantes. Es cierto que lo han probado en diferentes condiciones, pero ha sido dentro del campus: dar el salto a entornos más complejos y en constante cambio es su prueba de fuego, además de una validación adicional en condiciones extremas. Finalmente, antes de un eventual despliegue comercial real, habrá que ver cómo se integra con otros sistemas de navegación y su coste computacional.

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La Administración Trump ha recortado sustancialmente los fondos que destinaba a financiar las universidades y, con ellos, también se han recortado los proyectos de investigación que se estaban llevando a cabo, tal y como señalan desde Nature.

Por lo que a los científicos estadounidenses no les ha quedado otra que buscar salidas ante los recortes draconianos en su país. Europa en general, y España en particular, se han convertido en un imán inesperado para todo ese talento, con programas que prometen estabilidad y recursos millonarios.

Fuga de talento. Según información del Ministerio de Ciencia, la convocatoria del programa ATRAE, destinado a la incorporación de investigadores de prestigio internacional con experiencia en el extranjero a centros de I+D españoles, recibió 254 solicitudes para la convocatoria 2025. Eso implica un incremento del 32% en las candidaturas, marcando un récord histórico, porque en 2023 no llegó ninguna solicitud de ese país y en 2024 solo suponían el 16% del total. El 33,5% de ellas provenían de científicos procedentes de EEUU, lo que representa más del doble que en ediciones pasadas.

Finalmente, el programa de becas ha seleccionado a 37 investigadores en un programa que destina 38,9 millones de euros. De los investigadores seleccionados, el 56,7% procede de instituciones y universidades estadounidenses.

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Científicos que eligen España. El País recogía los motivos por los que algunos de estos investigadores habían decidido salir de EEUU para continuar sus trabajos en España. Vincenzo Calvanese, un investigador italiano de 43 años que trabaja en el Instituto Josep Carreras de Barcelona tras una década en Estados Unidos, asegura que "muchos de mis colegas lo están pasando muy mal por los acontecimientos políticos y económicos que afectan a la ciencia". Él anima a otros colegas a seguir sus pasos en España u otros países de Europa, ya que el programa representa "una de las pocas oportunidades de asegurar el futuro de la investigación y algo de seguridad profesional".

​Audrey Sawyer, hidrogeóloga estadounidense de 43 años que se ha incorporado al equipo de investigación de la Universitat Politècnica de Catalunya, expresa una inquietud similar: "Nunca había visto una situación así en EEUU. Me siento muy mal por los investigadores y los estudiantes, tienen mucho talento y están enfrentando graves desafíos". Aunque ella presentó su solicitud antes de los recortes más recientes, percibe claramente cómo afectan los fondos federales en áreas como la biomedicina y el cambio climático.

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Europa: a río revuelto ganancia de pescadores. Según una encuesta realizada por Nature entre la comunidad científica de EEUU, el 75% de los investigadores ha contemplado seriamente emigrar debido a los recortes y despidos promovidos por Trump.

En ese escenario de incertidumbre, Europa contraataca sacando las redes para tratar de captar a buena parte de ese talento insatisfecho con los recortes en investigación de EEUU. La UE ha doblado los fondos del Consejo Europeo de Investigación (ERC) con 500 millones de euros para dotarlo de más recursos para estos nuevos investigadores bajo el paraguas del programa Horizonte Europa.

España reparte la incorporación de estos nuevos investigadores de forma equilibrada: Cataluña se lleva el 35,1% de la financiación que aportan estas nuevas becas, Madrid el 29,7%, y entidades como el CSIC acogen al 29,7% de los investigadores. De esta manera, se refuerza la investigación local con talento internacional, se forman nuevos estudiantes y se atraen más fondos de competiciones internacionales.

El éxodo no solo va de ciencia. El deseo de abandonar EEUU no solo se da en el ámbito científico, algunos países de la UE han duplicado el número de solicitudes de residencia y ciudanía de ciudadanos estadounidense. Es el caso de Irlanda, que pasó de recibir 31.825 en todo 2024, a 3.692 solicitudes solo durante el mes de febrero de 2025.

La respuesta de Europa con respecto a esas solicitudes ha sido diferente, endureciendo los requisitos para obtener la residencia o, como en el caso de España, eliminando la "Golden Visa" que otorgaba el permiso de residencia a cambio de una inversión económica.

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Imagen | Wikipedia, Unsplash (National Cancer Institute)

Durante años, congelar óvulos significaba congelar también una incógnita. Las mujeres que optaban por la vitrificación como estrategia para preservar su fertilidad sabían cuántos ovocitos almacenaban, pero no qué potencial real tenían. La estimación dependía casi exclusivamente de la edad y de estadísticas poblacionales. No había mucho más.

Eso está empezando a cambiar. La inteligencia artificial ha comenzado a utilizarse en medicina reproductiva no solo para optimizar procesos técnicos, sino también para ofrecer a las pacientes información predictiva más precisa sobre sus posibilidades reales de ser madres en el futuro a partir de sus propios óvulos vitrificados.

De la intuición visual a la precisión algorítmica. Antes de la incorporación de la IA, la calidad de un ovocito prácticamente no podía evaluarse de forma objetiva. Según explica el doctor Marcos Meseguer, Director Global de Investigación en Embriología, en una entrevista para Xataka, la valoración dependía de criterios morfológicos generales y de la impresión subjetiva del embriólogo, basándose muchas veces en si el óvulo "parecía bonito o feo".

No existían estándares cuantitativos sólidos ni modelos capaces de estimar la competencia biológica del ovocito. La predicción era extremadamente limitada, casi equivalente al azar. El salto tecnológico no ha sido incremental, sino cualitativo. “Hemos pasado de no tener prácticamente ninguna herramienta pronóstica a disponer de modelos con capacidad real de predicción”, detalla Meseguer. Hoy, los algoritmos están introduciendo una capa de análisis cuantitativo que transforma ese escenario.

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Más en profundidad. El cambio no es menor. Según nos explica Meseguer, la IA permite analizar miles de imágenes de ovocitos cuyos resultados clínicos posteriores se conocen —si formaron embrión, si llegaron a blastocisto— y aprender patrones asociados al éxito reproductivo. El algoritmo evalúa siempre los mismos parámetros de forma estandarizada. Esa sistematización elimina la variabilidad entre observadores y convierte una valoración subjetiva en una evaluación objetiva y reproducible. En otras palabras, por primera vez se puede ofrecer una estimación probabilística basada en datos y no solo en estadísticas generales por edad.

No es magia: medir mejor, no ver más. Conviene matizar qué hace exactamente la IA y qué no hace. El algoritmo no detecta anomalías genéticas ocultas ni sustituye pruebas como el diagnóstico genético preimplantacional. Como aclara el especialista, el análisis genético no se realiza sobre el ovocito, sino sobre el embrión tras la fecundación.

La IA aplicada al ovocito analiza las mismas imágenes que ve el embriólogo, pero de forma cuantitativa. Mide con precisión parámetros como el diámetro ovocitario, el grosor de la zona pelúcida o determinadas características del citoplasma. “La diferencia no es ver más, sino medir mejor y de manera estandarizada”, señala Marcos Meseguer. Además, el ovocito no se evalúa de forma dinámica, como ocurre con el embrión, sino estática. No se trata de elegir un “candidato ideal” —todos los ovocitos maduros se utilizan en reproducción asistida—, sino de estratificar su potencial biológico y ofrecer estimaciones probabilísticas de competencia.

Más información, pero no garantías. Este avance no implica que los laboratorios “seleccionen” solo los mejores ovocitos. Todos los ovocitos maduros (metafase II) siguen utilizándose. La diferencia está en la estratificación de su potencial biológico. En preservación de la fertilidad —mujeres que vitrifican óvulos para usarlos años después— esta información adquiere especial relevancia. En lugar de basar las expectativas exclusivamente en la edad, pueden incorporarse datos personalizados derivados del análisis algorítmico.

Sin embargo, la prudencia es clave. La edad continúa siendo el factor pronóstico más determinante. La IA no modifica la biología ni compensa limitaciones fisiológicas. Es una herramienta de apoyo, no una solución milagrosa, advierte el experto. Lo que sí logra es reducir la incertidumbre. Y en un terreno marcado por el estrés emocional y la toma de decisiones complejas, disponer de información cuantificada y objetiva puede cambiar la conversación clínica.

Una tendencia global hacia la automatización. La incorporación de inteligencia artificial se enmarca en una transformación más amplia de los laboratorios de fertilidad. Un ejemplo reciente lo recoge The New York Times a partir de un estudio publicado en Nature Medicine. El trabajo analiza un dispositivo de microfluidos denominado OvaReady, capaz de recuperar óvulos que el método convencional no detectaba tras la aspiración folicular.

En el estudio, el dispositivo analizó líquido folicular que ya había sido examinado manualmente. En más de la mitad de las pacientes se encontraron ovocitos adicionales que iban a ser descartados. Incluso se documentó el nacimiento de una niña a partir de uno de esos ovocitos recuperados. Aunque esta tecnología no es exactamente un sistema predictivo como los algoritmos de análisis de imagen, ilustra una tendencia clara: los laboratorios están incorporando herramientas automatizadas que estandarizan procesos y reducen la dependencia exclusiva del criterio humano.

Expertos citados por el diario estadounidense subrayan, no obstante, que todavía se necesitan estudios más amplios para confirmar que estos óvulos adicionales aumentan de forma consistente la tasa de nacimientos vivos.

El impacto real: ¿gestionar mejor el “reloj biológico”? El entusiasmo tecnológico, sin embargo, tiene fronteras. “La IA es una herramienta de apoyo al diagnóstico y a la toma de decisiones, no una solución milagrosa”, señala el especialista en la entrevista. Puede optimizar decisiones y reducir variabilidad, pero no puede modificar la calidad intrínseca de los gametos ni alterar las limitaciones biológicas. En otras palabras, mejora la información disponible, pero no cambia la biología.

El siguiente paso. El desarrollo no se detiene en la evaluación ovocitaria. Según el embriólogo, el siguiente gran salto será la optimización progresiva de los protocolos de estimulación ovárica mediante modelos predictivos que integren datos clínicos, hormonales y de respuesta previa. Más que una “personalización absoluta”, se tratará de una mejora continua en precisión. La medicina reproductiva avanza hacia decisiones cada vez más basadas en datos.

En términos económicos, la incorporación tecnológica puede suponer inicialmente un mayor coste, pero a medio y largo plazo podría reducir ciclos fallidos y hacer el sistema más coste-efectivo.

Congelar óvulos sin congelar la incertidumbre. La vitrificación seguirá siendo una apuesta con margen de incertidumbre. Ningún algoritmo puede prometer un embarazo futuro. Pero sí puede ofrecer una estimación más afinada del potencial biológico de esos óvulos congelados.

Durante años, la preservación de la fertilidad fue una decisión apoyada en estadísticas generales. Hoy empieza a apoyarse también en modelos predictivos personalizados. La inteligencia artificial no elimina el paso del tiempo ni garantiza la maternidad. Pero sí introduce algo nuevo en una disciplina históricamente marcada por la probabilidad: información medible, estandarizada y basada en datos.

Y en un terreno donde la incertidumbre pesa tanto como la biología, disponer de información más precisa puede ser, por sí mismo, un cambio profundo.

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Xataka | No sabíamos casi nada de la "caja negra" de la vida, el momento inicial de la fecundación: eso se ha terminado

Las alucinaciones llevan siendo el talón de Aquiles de la IA desde que los chatbots empezaron a ser parte de nuestra vida. Empresas como OpenAI prometieron que las alucinaciones podían mitigarse con procesos de entrenamiento adecuados, pero años después tanto ChatGPT como sus rivales directos siguen inventándose las respuestas cuando no tienen claro qué decir. Shuhui Qu, investigadora en la Universidad de Stanford, cree haber encontrado una vía para abordar el problema.

Un problema estructural. Los modelos de lenguaje actuales tienen un defecto de fábrica: responden con completa seguridad incluso cuando no tienen ni idea ni la información necesaria. 

Eso tiene que ver con cómo avanzan a la hora de procesar cualquier respuesta, ya que los LLMs no tienen problema alguno en completar la información faltante, aunque no estén siendo fieles a la realidad y trabajen con suposiciones. 

Lo primero, reconocerlo. Shuhui Qu, investigadora en la Universidad de Stanford, publica un artículo en el que introduce lo que denomina como Planificación Categorial Bidireccional con Auto-Consulta. Un enfoque que parte de una idea simple, pero incómoda para las grandes tecnológicas: obligar al modelo a reconocer explícitamente lo que no sabe y a no avanzar hasta resolverlo.

Un método más científico. La idea no es que el modelo piense mejor, sino que deje de fingir que lo sabe todo. El planteamiento de Qu parte de una premisa básica: cada vez que el modelo da un paso en su razonamiento, debería preguntarse si realmente tiene la información necesaria para hacerlo.

Cuando aparece una condición desconocida, el modelo no puede continuar. No se le permite rellenar el hueco con una suposición, y tiene que detenerse para resolver la incertidumbre antes de avanzar. Puede hacerlo de dos formas: 

• Bien formulando una pregunta concreta para obtener la información que falta
• Bien introduciendo algún paso intermedio (verificación, consulta adicional) que pase a formar parte de la cadena de razonamiento.

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ChatGPT no es 100% fiable y OpenAI cree tener una solución: que nos confiese cuándo está mintiendo

El método. Los investigadores, mediante código externo, lograron que modelos como GPT-4 respondieran tan solo cuando tenían información completa. Lo hicieron con tareas sencillas, preguntando sobre recetas de cocina y guías de Wikihow. ¿La clave? Ocultaron información a propósito para obligarlo a parar.

La conclusión de la investigación fue que hacer explícitas las precondiciones y verificarlas antes de avanzar reduce de forma significativa los errores de los LLMs cuando falta información. Eso sí, por el camino se admite que ni siquiera esto es suficiente para hacer desaparecer las alucinaciones por completo.

No tan rápido. Aunque la idea de la investigadora suene brillante, es bastante improbable verla en el corto y medio plazo. Esta forma de procesar rompe el flujo natural de los actuales LLM, diseñados para devolver respuestas completas.

Para hacer funcionar un sistema así, es necesario añadir una capa adicional a la estructura, unas precondiciones que le obliguen a controlar las llamadas, interpretar las propias respuestas, clasificarlas y auto-bloquearse para preguntar en caso de no tener toda la información. En otras palabras, por el momento, la IA seguirá marcándose los triples a los que ya estamos acostumbrados.

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En Xataka | ChatGPT se inventa datos y eso es ilegal en Europa. Así que una organización se ha propuesto arreglarlo con una demanda

No hace falta que te diga que el clima de la Tierra no es constante y no es solo por el cambio climático: si lo vemos en perspectiva, a lo largo de la historia del planeta ha atravesado glaciaciones y periodos cálidos. Buena parte de estos cambios encuentran explicación en los Ciclos de Milankovitch o variaciones orbitales, es decir, los cambios lentos en la órbita terrestre y la inclinación de su eje por la atracción gravitatoria de otros planetas. 

La sorprendente influencia de Marte. Que el gigante Júpiter o el cercano Venus tengan buena parte de culpa era sabido, pero ahora hemos descubierto otro actor secundario que ha cobrado importancia: Marte, como explica este estudio recogido en Publications of the Astronomical Society of the Pacific y liderado por el científico Stephen Kane. ¿Qué tiene de sorprendente? Que Marte solo tiene un 10% de la masa de la Tierra, de ahí que haya modelos climáticos  simplificados que le resten importancia. 

Las simulaciones. La hipótesis es: ¿qué pasaría con la órbita de la Tierra si Marte fuera mucho más grande o no existiera? Como los equipos de investigación humanos no tienen millones de años para esperar, usaron simulaciones con un modelo del sistema solar de diez millones de años cada uno para estudiar las interacciones gravitatorias. El único factor que cambiaron en cada simulación fue la masa de Marte: desde cero (Marte no existe) a ser diez veces más grande que la Tierra.

Marte "pesa" mucho más de lo que pensamos. Y los resultados fueron contundentes: Marte es el responsable directo del "Gran Ciclo", un latido gravitatorio de 2,4 millones de años en el que Marte estira y encoge rítmicamente la órbita de la Tierra, como si fuera un metrónomo que modula la cantidad de radiación solar recibida y regula la frecuencia de las glaciaciones. Sin Marte, no existiría ese ciclo. No obstante, Kane matiza: "No significa que sin Marte la Tierra no tuviera edades de hielo, pero sí cambiaría por completo la frecuencia con la que se producen".

Pero es que si Marte fuera gigante, los ciclos climáticos de la Tierra también cambiarían: serían más cortos y más extremos, pasando de una era de hielo a olas de calor sofocantes. En pocas palabras, la adaptación de la vida se complicaría.  Lo que no cambiaría, según el estudio, es el "gran ciclo de Júpiter - Venus", el patrón gravitacional de 405.000 años impulsado por una resonancia secular de ambos planetas que actúa como el "reloj maestro" del clima de la Tierra al ser el ciclo más estable y constante de la historia geológica del planeta.

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Llevábamos décadas preguntándonos cómo Marte pudo tener agua, frío y vida. Hoy al fin tenemos una respuesta

Por qué es importante. Conocer mejor la influencia de los planetas que nos rodean sobre el clima es una buena noticia que ayuda a entender mejor nuestro pasado y poder vislumbrar el futuro con más precisión. Pero tiene su incidencia en la búsqueda de exoplanetas habitables: no basta con encontrar algo parecido a la Tierra, sino que también hay que mirar a sus vecinos y prestar atención a la letra pequeña. Esto es, si tiene un planeta "tipo Marte" cerca pero de gran masa, su clima tiene todas las papeletas para ser demasiado caótico para la vida.

En Xataka | Marte acaba de entrar en el exclusivo club de planetas con rayos. Es una noticia desalentadora para la NASA

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Portada | Foto de Planet Volumes en Unsplash