Odiseo, autor en decodigo.com

Meta publica Muse Spark Open, un modelo de pesos abiertos de 816,000 millones de parámetros que funciona en dos Mac Studio

octubre 16, 2026 por Odiseo

Un Mac Studio sobre una mesa de madera en una tienda de Apple, con el título de la noticia de Muse Spark Open

Meta publicó el 15 de octubre los pesos de Muse Spark Open, un modelo de inteligencia artificial de 816,000 millones de parámetros pensado para programar y para trabajar como agente, con un contexto de un millón de tokens. Cualquiera puede descargarlo y ejecutarlo en sus propios equipos, y Meta destaca que basta con dos Mac Studio, sin necesidad de un centro de datos. Llega tres días después de Muse Wonder, el modelo más capaz de la empresa, que sigue siendo cerrado.

Durante años, Meta fue la gran defensora de los modelos abiertos con la familia Llama. Este año cambió de rumbo con la serie Muse: Muse Spark, su modelo principal, solo se podía usar a través de sus servicios. De esta familia solo había publicado los pesos de Muse Glimmer, un modelo pequeño, en agosto. Muse Spark Open es la versión abierta del modelo grande: comparte base con Muse Spark 1.3, el que Meta usa en sus productos, pero ha recibido un entrenamiento de seguridad adicional para que resista mejor los usos maliciosos cuando funciona solo, sin los filtros que Meta aplica en sus propios servicios.

Claves de Muse Spark Open

Grande, pero eficiente. Es un modelo de «mezcla de expertos»: de sus 816,000 millones de parámetros, solo se activan unos 42,000 millones para cada token, repartidos entre 256 expertos de los que trabajan 8 a la vez. Así, cada respuesta cuesta mucho menos cálculo de lo que haría pensar su tamaño.
Hecho para programar y actuar. Meta lo entrenó con flujos de trabajo reales de desarrollo: refactorizaciones de varios archivos, depuración y tareas largas. Como agente, planifica los pasos, usa herramientas, navega por la web, puede controlar un ordenador o un móvil y repartir el trabajo entre subagentes. Su millón de tokens de contexto le permite tener a la vista un proyecto entero.
Multimodal. Entiende texto, imágenes, documentos, audio y vídeo, aunque solo responde con texto.
En dos Mac Studio. Meta lo ha hecho funcionar en dos Mac Studio con el chip M5 Ultra, que juntos suman 1 TB de memoria unificada, usando MLX, la biblioteca de aprendizaje automático de Apple. En sus demostraciones, el modelo corrige errores y añade funciones a una app de iOS y edita vídeo en DaVinci Resolve. En servidores, la versión comprimida a 4 bits (NVFP4) necesita al menos 700 GB de memoria de GPU, y la completa, unos 2 TB.
Disponible en todas partes. Los pesos están en Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Google Cloud y Microsoft Foundry, y también se puede usar por API en Baseten, Fireworks AI, Groq, OpenRouter o Together AI, entre otros. Funciona con los motores de inferencia más comunes, como vLLM, SGLang, llama.cpp y MLX.
Resultados. Según la ficha del modelo, saca 76.4 en Terminal-Bench 2.1, 80.4 en OSWorld Verified, que mide el uso de un ordenador, y 89.0 en GPQA Diamond, preguntas de ciencia de nivel de doctorado. En el índice de Artificial Analysis obtiene 39 puntos, el noveno puesto entre los modelos abiertos de más de 150,000 millones de parámetros, frente a los 48 de Muse Spark 1.3, la versión cerrada.
Una licencia propia, no libre. Se publica con la Muse Model License, que permite usarlo gratis, ajustarlo, combinarlo y vender productos hechos con él. Pero quien revenda el acceso al modelo como servicio y facture más de $20 millones USD al año tiene que firmar un acuerdo con Meta, y los productos que lo usen deben indicar que están «hechos con Muse Spark Open». Para descargarlo hay que pedir acceso con el nombre legal, la fecha de nacimiento y la empresa.

Por qué importa

Meta vuelve a publicar un modelo abierto de primera línea, pero con matices. Alexandr Wang, su director de IA, lo dejó claro: «por seguridad y por capacidad, en general no publicaremos nuestros modelos más potentes». Muse Spark Open es un paso por detrás de Muse Wonder, y Meta conserva para sí lo mejor que tiene. Aun así, es una muy buena noticia para empresas y desarrolladores que quieren un modelo de este nivel en sus propios servidores, sin enviar sus datos ni su código a un tercero. También es un mensaje a China: Meta lo presenta como el mejor modelo abierto de Estados Unidos en un terreno, el de los pesos abiertos, que en el último año han dominado empresas chinas como DeepSeek o Alibaba.

La parte de los Mac Studio es más simbólica que práctica. Dos Mac Studio con 512 GB de memoria cada uno cuestan una cantidad considerable de dinero, aunque muchísimo menos que un servidor con GPU de centro de datos. Lo que muestra es que un modelo de esta escala ya cabe en un escritorio. Falta, eso sí, el informe completo de seguridad, que Meta promete publicar pronto.

Datos contrastados con el blog de Meta Research, el blog de PyTorch, la ficha del modelo en Hugging Face, TechCrunch y el análisis de la licencia de OrcaRouter. Portada: un Mac Studio en una tienda de Apple, foto de Dancingpolishcow, Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0 (recortada, con texto).

Fuente: Meta Research, «Muse Spark Open»

La hormiga de Langton: dos reglas, 10,000 pasos de caos y una autopista que nadie ha sabido explicar, con animación

octubre 16, 2026 por Odiseo

La hormiga de Langton dibujada por el propio algoritmo: una mancha irregular de casillas oscuras de la que sale en diagonal una franja azul, la autopista, con la hormiga en rojo al final

Imagina una hormiga sobre un tablero infinito de casillas blancas. Solo sigue dos reglas: si está en una casilla blanca, gira a la derecha; si está en una negra, gira a la izquierda. En los dos casos cambia el color de la casilla y avanza una. Nada más: no hay azar ni memoria. Y sin embargo, durante unos 10,000 pasos deja un rastro que parece puro caos, hasta que de repente se pone a construir una «autopista» perfecta que se aleja para siempre. Es la hormiga de Langton, y todavía nadie ha sabido demostrar por qué lo hace.

Las reglas

La inventó en 1986 Chris Langton, un investigador estadounidense que estudiaba cómo surgen comportamientos complejos a partir de reglas sencillas y que poco después dio nombre a un campo entero, la vida artificial. La hormiga es un autómata celular, como el famoso juego de la vida de Conway: un tablero de casillas que cambian según unas reglas fijas. Estas son todas:

El tablero empieza todo en blanco, y la hormiga, en una casilla cualquiera mirando hacia arriba.
Si la casilla en la que está es blanca, la hormiga gira 90° a la derecha. Si es negra, gira 90° a la izquierda.
Cambia el color de la casilla: la blanca pasa a negra y la negra, a blanca.
Avanza una casilla en la dirección en la que mira, y vuelve al paso 2.

Las dos reglas de la hormiga, que en el esquema mira hacia arriba. Esquema: decodigo.com.

Pruébalo

La animación simula la hormiga en un tablero de 160 por 160 casillas. La hormiga es el cuadrado rojo. Con la regla de Langton, el texto de debajo te dice en qué fase está, y cuando aparece la autopista te avisa del paso exacto en que empezó. Usa «Paso a paso» para ver las reglas en acción y «Rápida» para llegar antes al final. Puedes también tocar el tablero para pintar casillas mientras la hormiga camina, y ver cómo reacciona a los obstáculos. Los otros botones cambian la regla, como se explica más abajo.

Regla:

Velocidad:

0 pasos

Tres fases: orden, caos y orden

Si se empieza con el tablero en blanco, la hormiga siempre pasa por las mismas tres fases:

Simplicidad. Durante los primeros cientos de pasos dibuja formas pequeñas y ordenadas, a menudo simétricas.
Caos. Después, el dibujo se vuelve irregular. La hormiga va y viene sin ningún patrón a la vista, y deja una mancha de casillas negras que crece despacio. Esta fase dura casi diez mil pasos.
Orden. En el paso 9,976, la hormiga empieza a repetir un mismo recorrido de 104 pasos. Al final de cada uno ha avanzado dos casillas en diagonal y ha dejado doce casillas negras más, siempre con la misma forma. Ese ciclo, repetido sin fin, va trazando una franja diagonal: la autopista. Como el tablero es infinito, nada la detiene.

Lo inquietante es que no hay ninguna pista de lo que va a pasar. A los 9,000 pasos, el tablero parece tan desordenado como a los 2,000, y la única forma de saber que la hormiga acabará construyendo la autopista es dejarla caminar hasta el paso 9,976.

Lo que se sabe y lo que no

Con reglas tan sencillas, cabría esperar que los matemáticos lo tuvieran todo resuelto. No es así. Esto es lo que se sabe:

La hormiga nunca se queda encerrada. Empiece el tablero como empiece, aunque tenga casillas negras en cualquier posición, su recorrido no tiene límite: siempre acaba alejándose tanto como se quiera del punto de partida. Es el llamado teorema de Cohen-Kong, demostrado a principios de los noventa.
La autopista parece inevitable, pero nadie lo ha demostrado. Con todas las configuraciones iniciales finitas que se han probado, la hormiga acaba construyendo la misma autopista, antes o después. Es la conjetura de la autopista, y sigue sin demostrar. Si pintas casillas en la animación, lo más probable es que veas lo mismo: más caos, pero al final la autopista.
Puede calcular cualquier cosa. En 2002, Anahí Gajardo, Andrés Moreira y Eric Goles demostraron que, colocando bien las casillas negras al principio, la trayectoria de la hormiga puede calcular cualquier circuito lógico. Es decir, que este juego de dos reglas puede hacer, en teoría, cualquier cálculo que haga un ordenador.

Más colores, otras figuras

Greg Turk y Jim Propp extendieron la idea a más de dos colores. Las casillas pasan por los colores en orden, y la regla se escribe con una letra por color: R (derecha) o L (izquierda), según hacia dónde gira la hormiga al pisar ese color. La hormiga original es RL. Algunas de las variantes que puedes probar en la animación:

Regla	Colores	Qué hace
`RL`	2	La hormiga de Langton: caos y, al final, la autopista
`LLRR`	4	Crece de forma simétrica, cada vez más despacio
`LRRRRRLLR`	9	Rellena un cuadrado a su alrededor y lo va agrandando
`RRLLLRLLLRRR`	12	Tras unos 15,900 pasos, dibuja un triángulo relleno que crece y se desplaza

Hay incluso una regla para saber qué variantes crecen con simetría: basta con que en la palabra, leída en círculo, todas las letras vayan en parejas iguales seguidas, como en LLRR o RLLR. Otras, como RLR, crecen de forma caótica, y nadie sabe si alguna vez construirán una autopista.

La hormiga en Python

Este programa simula 11,000 pasos sobre un tablero infinito: solo guarda las casillas negras, en un conjunto. Después busca el paso desde el que la hormiga repite el ciclo de 104 pasos y dibuja el tablero en la terminal con caracteres de medio bloque, que meten dos casillas en cada carácter:

negras = set()                     # casillas negras; todas las demás son blancas
x, y, dx, dy = 0, 0, 0, -1         # posición y dirección: empieza mirando hacia arriba
posiciones = [(x, y)]

for paso in range(11000):
    if (x, y) in negras:           # casilla negra: gira a la izquierda y la vuelve blanca
        dx, dy = dy, -dx
        negras.remove((x, y))
    else:                          # casilla blanca: gira a la derecha y la vuelve negra
        dx, dy = -dy, dx
        negras.add((x, y))
    x, y = x + dx, y + dy
    posiciones.append((x, y))

# La autopista empieza en el primer paso desde el que cada 104 pasos la hormiga se mueve igual
def avance(i):
    return posiciones[i + 104][0] - posiciones[i][0], posiciones[i + 104][1] - posiciones[i][1]

inicio = len(posiciones) - 105
while avance(inicio - 1) == avance(inicio):
    inicio -= 1
print("Casillas negras:", len(negras))
print("La autopista empieza en el paso", inicio, "y avanza", avance(inicio), "cada 104 pasos")

# Dibujo: cada carácter son dos casillas, una encima de otra
xs = [c[0] for c in negras]
ys = [c[1] for c in negras]
for fila in range(min(ys), max(ys) + 1, 2):
    print("".join(" ▀▄█"[((col, fila) in negras) + 2 * ((col, fila + 1) in negras)]
                  for col in range(min(xs), max(xs) + 1)))

salidaCasillas negras: 834
La autopista empieza en el paso 9976 y avanza (-2, 2) cada 104 pasos
                            ▄▀▀▄▄██▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▄ ▀█▄                 
                           █▀█  ▄▀▀       ▄  ▄ ▀▀ █                
                    ▄▄▄▀█  █▀ ▀▄▀    ▄    ▀██ ▄▄  ▄▄█              
                     █ █▄▄▀██  █▀▄█▀▀█▄█▀▄ ▄▀ ▀  █▄█▀  ██▄         
                  ▄█▄ ▄▄ ▀ ▄ ████▀ █▄▀▄▄▀███▄▄█ ▄ ███ █ ▀ █        
                  ▀ ▀▀█ █ ▀▀▄▀▄█ ██▄▀▀ █▀ ▀▄ ▄▀▀███▄▀▀▀ █▀▄▄       
                  ▄█▄ ▀ ▄ ▄ ▄▄ ▄██ ▀█  ▄█  ▀▀ ▄   ██▄▀▄▄  ▄█▀▄     
                ▄█▄ ▀▀█  ▀█ ▄ ▀█ █▀▄▄▄█▀█▄ ▀▄ ▄▄▀▄▄█▀ █▀▀▀  ▄▀     
              ▄█▄ ▀▀█  ▀ ▀█ ▄▄ █ ▄█ ▀██  █▄▄▄▄ ▄███ ▀█▄█▄ █▄ ▀▀▄   
            ▄█▄ ▀▀█  █▄▀▄█▄ ▀▄█▀█ ▀ █▄▀▀     ▄██▄ ▄█▄█ ▀ ▄  ▀   █  
          ▄█▄ ▀▀█  █▄▀  ▀  ▄▀█▄▄█▀▀██▀▀████▄█▄▄█▀▀█  █▄   ▀▄  ▄█   
        ▄█▄ ▀▀█  █▄▀  ▄▀▀▄ █▄██▄▄ ██ █▀▄█▀█ █▀▀  ▄█▄ █▄█▀  ██▀▀ █  
      ▄█▄ ▀▀█  █▄▀   █     █▀██▀▄█▄██▀██  ▄ ▄▀ ▀▄ ▀█ ▀▄▄ ▄▀▀▄  █   
    ▄█▄ ▀▀█  █▄▀     █ ▄▄ ▀ ▄▄▀▀▀█ ▀▄ ▀▀███▄▀▀▄  ▀██▀████▀█▄  ▀▀   
  ▄█▄ ▀▀█  █▄▀        ▀██▀▀▄█ ▄▀█ ▄ ▀▀ █▄ ▄█ ▄ ▄▀▄█  █  █▄ ▀▄█     
▄█▄▄█▀█  █▄▀                 █  █   ▄▀ ▀▀▀▀▀██▀▄█ ▀ █▀ ▄▀▀██ █     
▀█▀  █ █▄▀                    ▀▄▄▀  █      ▀▄▄▀▀▄▄▀▀  ▄▀▀ █▀██▄    
▄▀  ██▄▀                            ▀▄█▀ ▄███▀   ▄█▀▀█ ██▀▄▀█▀▀▄   
▀▄█▀ ▀                                ▀▀    ▀▀    ▀▀ █▀█▄▀█ ▀████  
  ▀▀                                                     ██ ▀▀ ▀▀  
                                                      ▄▀ █▀▄▄█▀▀█▄█
                                                      ▀▄█▀ ▀  ▀▄▄▀ 
                                                        ▀▀

El giro se hace sin ángulos: con y creciendo hacia abajo, como en una pantalla, girar a la derecha es convertir la dirección (dx, dy) en (-dy, dx), y girar a la izquierda, en (dy, -dx). En la salida se ve la mancha del caos arriba a la derecha y la autopista bajando en diagonal hacia la izquierda. Como no hay ningún azar, el resultado es idéntico cada vez que se ejecuta, en cualquier ordenador.

Por qué fascina

En el juego del caos, el azar acababa dibujando una figura perfecta. La hormiga de Langton es lo contrario: no tiene nada de azar, sus reglas caben en una línea y se puede simular con lápiz y papel, y aun así su comportamiento no se puede predecir sin ejecutarla paso a paso. Es uno de los ejemplos más claros de emergencia: un comportamiento complejo que no está escrito en ninguna de las reglas, sino que sale de cómo se combinan. Es la misma idea que ayuda a entender cómo las hormigas reales organizan un hormiguero sin que ninguna lo dirija. Y es también un recordatorio útil para cualquier programador: que un código sea corto no quiere decir que sea fácil saber lo que hará.

Fuentes: Christopher G. Langton, «Studying artificial life with cellular automata», Physica D (1986); A. Gajardo, A. Moreira y E. Goles, «Complexity of Langton’s ant», Discrete Applied Mathematics (2002); la página de Wikipedia sobre la hormiga de Langton. Las cifras de la autopista (paso 9,976, ciclo de 104 pasos, dos casillas en diagonal y doce casillas negras por ciclo) las hemos comprobado simulándola. El programa se ejecutó con Python 3.13. La animación y las imágenes, incluida la portada, las genera el propio algoritmo: decodigo.com.

Boston Dynamics le pone a Atlas una mano de cuatro dedos: 13 grados de libertad, sensores táctiles y sin meñique

octubre 16, 2026 por Odiseo

La nueva mano robótica de cuatro dedos de Atlas, de Boston Dynamics, junto a una mano humana sobre una mesa de madera

Boston Dynamics presentó a principios de octubre una nueva mano para Atlas, su robot humanoide eléctrico. Tiene cuatro dedos, 13 grados de libertad y sensores de presión en las yemas y la palma, y ya maneja un taladro o aprieta una tuerca pequeña. Lo más llamativo es lo que falta: la empresa le quitó el meñique a propósito.

Atlas es el humanoide con el que Boston Dynamics, propiedad de Hyundai, quiere entrar en las fábricas, empezando por las del propio grupo coreano. Su mano anterior tenía 7 grados de libertad, es decir, siete movimientos independientes, y estaba pensada para agarrar objetos muy distintos. La nueva está pensada para manipularlos: girarlos entre los dedos, recolocarlos o usar una herramienta como lo haría una persona. Es uno de los primeros anuncios de la empresa desde que Rohit Prasad, el exdirectivo de Amazon que creó Alexa, tomó el mando el 7 de octubre.

Claves de la nueva mano

13 grados de libertad. El pulgar tiene cuatro y cada uno de los otros tres dedos, tres. El pulgar puede deslizarse a lo largo y a lo ancho de los demás dedos, lo que permite hacer una pinza con cualquiera de ellos o sujetar algo con tres dedos, como un lápiz.
Sentido del tacto. Lleva sensores de presión repartidos por las yemas y la palma, que detectan cómo cambia la fuerza del contacto. Con ellos, el robot ajusta la fuerza según la forma y el material de cada objeto y puede corregir un agarre que se le resbala.
Herramientas de verdad. En las demostraciones, Atlas taladra un agujero en un trozo de madera, aprieta una tuerca pequeña, hace girar una baqueta y sostiene dos pelotas de golf con una sola mano. Boston Dynamics dice que puede sujetar y apretar el gatillo de taladros, atornilladores, amoladoras, clavadoras y sopletes de soldadura.
Fuerte y del tamaño de una mano grande. Es algo mayor que una mano humana media, para que Atlas pueda usar objetos y llegar a espacios pensados para personas, y mantiene la fuerza de la anterior, con la que el robot llegó a cargar un minifrigorífico lleno de más de 45 kg.
Diseñada para fabricarse en serie. Usa un solo tipo de motor, cada uno encerrado en su propia carcasa, en lugar de motores lejanos que tiran de cables. Así no hay cables frágiles que crucen las articulaciones, algo que suele romperse en las manos robóticas. La empresa la diseñó también para que fuera barata y fácil de reparar.
Entrenada en simulación. La mano se diseñó para poder simularse con precisión. Boston Dynamics ya ha entrenado en el ordenador a la IA que la controla y la ha probado después en el robot real, con lo que llama «resultados iniciales» en tareas rápidas.

Por qué cuatro dedos

El equipo probó con maquetas impresas en 3D y en simulación varias opciones, entre ellas una mano de cinco dedos y otra con dos pulgares. «¿De verdad queremos que la mano tenga meñique o no?», se preguntaba Alberto Rodriguez, director de comportamiento de Atlas, según The Robot Report. Para resolverlo, Zachary Jackowski, director de tecnología de la empresa, pidió al equipo que se atara el meñique y el anular durante un día y viera qué no podía hacer. La conclusión fue que el meñique no aportaba lo suficiente: cada dedo extra son tres motores más, con más coste, más tamaño, más consumo y más piezas que pueden fallar. La empresa lo resume con una frase muy repetida entre ingenieros: «la mejor pieza es la que no existe».

Por qué importa

Las manos son la parte más difícil de un humanoide. Andar ya está bastante resuelto; lo complicado es coger un tornillo, darle la vuelta y meterlo en su sitio, y es justo lo que se hace en una fábrica. Muchos competidores apuestan por manos de cinco dedos que copian la humana, con más articulaciones y más motores. Boston Dynamics hace lo contrario: busca la mano más sencilla que permita hacer el trabajo, porque cada pieza que quita es una pieza menos que fabricar, mantener y reparar en miles de robots. Si acierta, tendrá una ventaja cuando Atlas tenga que fabricarse en serie. Por ahora, eso sí, solo ha mostrado demostraciones y resultados preliminares, y no ha dicho cuándo llegará esta mano a los Atlas de producción que prepara para Hyundai.

Datos contrastados con el blog de Boston Dynamics, The Robot Report e Interesting Engineering. Portada: la nueva mano de Atlas junto a una mano humana, imagen de Boston Dynamics (recortada, con texto).

Fuente: Boston Dynamics, «Robot Hands for Modern AI and Real Work»

El humanoide chino Astribot T1 sale a la venta en EE. UU. por $18,000 USD, en plena prohibición de la FCC a los robots extranjeros

octubre 16, 2026 por Odiseo

El robot humanoide blanco Astribot T1 saluda con el brazo levantado en un mirador junto a un puente amarillo de Pittsburgh

Astribot, una empresa china de robots de Shenzhen, presentó en la feria IROS 2026 de Pittsburgh su humanoide T1 y lo pone a la venta en Estados Unidos desde $18,000 USD, con entrega inmediata según la compañía. El anuncio llega solo dos meses después de que la FCC, el regulador de comunicaciones del país, prohibiera los nuevos modelos de robots humanoides fabricados en el extranjero.

Astribot se fundó a finales de 2022 y se dio a conocer con el S1, un robot de dos brazos sobre una base con ruedas que se hizo famoso por sus vídeos haciendo tareas de casa a gran velocidad. Como muchas empresas del sector, defiende que el cuerpo del robot hay que diseñarlo pensando en la IA que lo va a controlar, y lo llama Design for AI: el robot, su modelo de IA y su sistema operativo se desarrollan juntos. IROS, una de las grandes conferencias de investigación en robótica, se celebró del 27 de septiembre al 1 de octubre, y fue la primera vez que la empresa enseñaba el T1 en Norteamérica.

Allí, el robot ordenó por su cuenta una mochila con objetos blandos y de formas distintas, una tarea difícil para una máquina porque esos objetos cambian de forma al cogerlos. Para ello usa Lumo-2, el modelo de IA de Astribot que traduce lo que ven sus cámaras en movimientos de los brazos.

Claves del Astribot T1

Tamaño de persona baja. Mide unos 1.55 metros y pesa unos 66 kg. Tiene 23 grados de libertad, es decir, 23 articulaciones que se mueven de forma independiente, sin contar las pinzas o manos que se le pongan en los brazos.
Movido por cables. Los motores no están en cada articulación, sino que tiran de cables, como los tendones de un brazo humano. Esto aligera los brazos y los hace más rápidos y flexibles. Cada brazo carga hasta 5 kg.
Pensado para investigar. Se le pueden cambiar las manos, el ordenador y los sensores, y tiene un kit de desarrollo (SDK) y una API para controlar cada articulación, mover el robot entero o leer sus sensores. También se puede manejar a distancia con unas gafas de realidad virtual, una forma habitual de grabar demostraciones con las que entrenar a la IA.
Batería que no lo detiene. Se carga solo y su batería se cambia en poco tiempo.
No aprende solo. Astribot aclara que el T1 no aprende mientras trabaja: mejora cuando la empresa vuelve a entrenar su modelo y se lo envía como actualización. Tareas de casa más complejas, reconoce, necesitarán más entrenamiento.
Precio y entrega. Cuesta desde $18,000 USD, y la empresa dice que los clientes de Estados Unidos ya pueden pedirlo con entrega inmediata.

Por qué importa

El precio es lo que más llama la atención. Un humanoide por $18,000 USD cuesta lo que un coche pequeño, y se suma a una ola de robots chinos que han hundido los precios del sector, mientras los grandes nombres estadounidenses, como Figure, Tesla o Boston Dynamics, todavía no venden sus humanoides a cualquiera. Para universidades y laboratorios, un robot así es una forma barata de probar sus propios modelos de IA en un cuerpo real.

El problema es cómo va a llegar a Estados Unidos. A finales de julio, la FCC añadió los robots humanoides y cuadrúpedos fabricados en el extranjero a su lista de equipos prohibidos por motivos de seguridad nacional. Argumenta que estos robots recogen datos con sus sensores y que podrían usarse para espiar. La medida apunta sobre todo a China, que fabrica la mayoría de los humanoides del mundo, y China la criticó. La prohibición solo afecta a los modelos nuevos, no a los que ya tenían la autorización de la FCC, y deja una vía de aprobación condicional con el visto bueno del Pentágono y del Departamento de Seguridad Nacional. Astribot no ha explicado cuál de esos casos es el del T1, y no hemos encontrado ninguna autorización pública de la FCC para él. Hasta que lo aclare, la promesa de entrega inmediata hay que tomarla con cautela.

Datos de la nota de prensa de Astribot recogidos por Robotics & Automation News y AndroidGuys, y de la web de Astribot. La prohibición de la FCC, contrastada con AI Business y Quartz. Portada: el T1 en Pittsburgh, imagen de Astribot publicada por AndroidGuys (recortada, con texto).

Fuente: Robotics & Automation News, «Astribot brings T1 humanoid robot to North America at IROS 2026»

KDE cumple 30 años y lo celebra con Plasma 6.8: el escritorio se despide de X11 y pasa a ser solo Wayland

octubre 16, 2026 por Odiseo

Konqi, el dragón mascota de KDE, con el número 30 y el logotipo de KDE, junto al título de la noticia de Plasma 6.8

El proyecto KDE publicó el 14 de octubre Plasma 6.8, la nueva versión de su escritorio para Linux, el mismo día en que cumplía 30 años. KDE la ha llamado «edición del 30 aniversario», y trae un cambio histórico: es la primera versión que ya no permite iniciar una sesión X11. Plasma funciona ahora solo sobre Wayland.

KDE nació el 14 de octubre de 1996, cuando Matthias Ettrich, un estudiante alemán, envió un correo a un grupo de noticias proponiendo crear un escritorio libre, coherente y fácil de usar para Unix. Lo llamó Kool Desktop Environment. Treinta años después, KDE es una comunidad internacional que mantiene el escritorio Plasma y cientos de aplicaciones, como el gestor de archivos Dolphin, el editor Kate y la terminal Konsole, traducidas a más de 60 idiomas. Para el aniversario, la comunidad estrenó también un documental, The Story of Free Software Underdogs.

X11, el sistema de ventanas que usaban los escritorios de Linux y Unix desde hace décadas, es de 1984. Wayland es su sucesor: un protocolo más sencillo y más seguro, que no permite, por ejemplo, que cualquier programa lea lo que se escribe en otra ventana. Plasma lleva años preparando el cambio, y desde Plasma 6.0 Wayland ya era la sesión por defecto. Con 6.8, la de X11 desaparece. «Después de 42 años de servicio leal, se retira la posibilidad de iniciar sesiones X11 en Plasma», dice el anuncio.

Claves de Plasma 6.8

Solo Wayland. La sesión X11 desaparece, pero no las aplicaciones de X11: las pocas que todavía lo necesitan seguirán funcionando a través de XWayland, la capa de compatibilidad. KDE aclara además que sus aplicaciones seguirán siendo compatibles con X11 «en el futuro previsible», así que se podrán seguir usando en otros escritorios que todavía lo usen.
Copias de seguridad incluidas. Kup, la herramienta de copias de seguridad de KDE, forma parte ahora del propio Plasma.
Grabar la pantalla con sonido. Spectacle, la herramienta de capturas, ya graba el audio del sistema y el del micrófono. Al compartir pantalla se puede elegir la resolución de la pantalla virtual, que antes se quedaba en 1920 × 1080.
Mejor escritorio remoto. Más rendimiento y calidad de imagen, un modo exclusivo que crea una pantalla virtual del tamaño de la ventana del cliente, y portapapeles compartido en los dos sentidos.
Accesibilidad. Un nuevo «clic por permanencia» hace clic cuando el puntero se queda quieto, algo que antes requería un programa aparte. El reloj suma el calendario nepalí Bikram Sambat, y el teclado en pantalla, el amárico.
Para usuarios avanzados. El Monitor del sistema permite fijar un proceso a núcleos concretos del procesador y muestra el uso de memoria de vídeo en porcentaje. Hay una nueva orden, kscreenctl, para configurar las pantallas desde la terminal.
Gráficos. Con tarjetas NVIDIA, el gestor de ventanas KWin usa triple búfer por defecto para que todo se mueva con más fluidez. También mejora el HDR, con soporte para perfiles de color ICC y para HLG, el formato HDR de la televisión.
Un tema común, en pruebas. Union, el nuevo motor de temas de KDE, ya da estilo a las aplicaciones clásicas hechas con Qt Widgets. Sigue en fase beta y no viene activado por defecto.

Las distribuciones de publicación continua, como Arch Linux, suelen recibir la nueva versión en pocos días; otras, como KDE neon, en las próximas semanas.

Por qué importa

Plasma es uno de los dos grandes escritorios de Linux, junto a GNOME, y es el que usan, por ejemplo, la Steam Deck en su modo escritorio, Fedora KDE y Kubuntu. Que deje X11 marca el final de una transición que empezó hace más de quince años y que durante mucho tiempo pareció no acabar nunca. Para la mayoría de los usuarios no cambia nada, porque ya usaban Wayland sin saberlo. Quien todavía dependa de X11, por ejemplo por un programa de accesibilidad o una herramienta antigua que no funcione con XWayland, tendrá que quedarse en Plasma 6.7 o cambiar de escritorio.

También es una buena forma de celebrar un aniversario. Pocos proyectos de software libre llegan a los 30 años con la comunidad activa y publicando versiones cada pocos meses. KDE empezó como la idea de un estudiante para hacer Linux más fácil de usar, y hoy su escritorio funciona en millones de ordenadores y consolas portátiles.

Datos contrastados con el anuncio oficial de KDE, The Register, LWN y OMG! Ubuntu. Portada: ilustración del 30 aniversario de KDE con Konqi, su mascota, de Tyson Jan, Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0 (con texto).

Fuente: KDE, anuncio de Plasma 6.8

El juego del caos: cómo puntos al azar dibujan un fractal perfecto, con animación

octubre 16, 2026 por Odiseo

Triángulo de Sierpinski de tres colores y helecho de Barnsley dibujados con el juego del caos, junto al título del artículo

Coge un triángulo, un punto cualquiera y un dado. Tira el dado, mira a qué vértice le toca y mueve el punto a mitad de camino hacia ese vértice. Apunta dónde ha caído y repite. Parece la receta perfecta para un borrón de puntos sin orden, pero después de unos miles de tiradas aparece una figura perfecta, siempre la misma: el triángulo de Sierpinski, un fractal hecho de triángulos dentro de triángulos. Es el juego del caos, y con unas reglas casi iguales dibuja también un helecho.

Cómo funciona

El triángulo de Sierpinski lo describió el matemático polaco Wacław Sierpiński en 1915: se parte de un triángulo, se le quita el triángulo del centro que une los puntos medios de sus lados, y se repite lo mismo con los tres triángulos que quedan, y con los nueve siguientes, sin fin. El resultado es un fractal: una figura que se parece a sí misma a cualquier escala, porque cada una de sus tres esquinas es una copia exacta del todo, a la mitad de tamaño.

El juego del caos llega a la misma figura por un camino muy distinto, sin quitar nada. Lo popularizó el matemático británico Michael Barnsley en su libro Fractals Everywhere (1988). Estas son todas las reglas:

Se marcan los tres vértices del triángulo: A, B y C.
Se elige un punto de partida cualquiera.
Se elige uno de los tres vértices al azar, con la misma probabilidad para cada uno (un dado sirve: 1 y 2 son A, 3 y 4 son B, 5 y 6 son C).
Se mueve el punto a mitad de camino entre donde está y el vértice elegido, y se dibuja.
Se vuelve al paso 3.

Dos pasos del juego. En la animación de abajo, los primeros treinta pasos van despacio y con el salto dibujado, como aquí. Esquema: decodigo.com.

Pruébalo

La animación juega al juego del caos en tu navegador. Elige la figura y mira cómo aparece: los primeros puntos van uno a uno y después cada vez más deprisa, hasta más de cien mil. En el triángulo, cada punto toma el color del vértice al que acaba de saltar, y eso deja ver algo importante: todos los puntos azules forman la copia de arriba, los verdes la de la izquierda y los ámbar la de la derecha.

0 puntos

Por qué sale un triángulo y no un borrón

La clave está en ese reparto de colores. Saltar a mitad de camino hacia el vértice A es lo mismo que encoger toda la figura a la mitad, pegada a A. Lo mismo pasa con B y con C. Y el triángulo de Sierpinski es precisamente la única figura que, encogida a la mitad hacia cada uno de sus tres vértices, se convierte en sus tres esquinas, es decir, en sí misma. Por eso, una vez que un punto cae dentro del fractal, ya no puede salir: cada salto lo lleva a otra parte del fractal.

¿Y si el punto de partida está fuera? Cada salto reduce a la mitad la distancia al fractal, así que después de diez saltos el error es mil veces más pequeño, y después de veinte, un millón de veces. Por eso los programas suelen descartar los primeros puntos: son los únicos que pueden caer fuera. El azar se encarga del resto: como los vértices se eligen sin ningún patrón, los puntos acaban visitando todos los rincones de la figura.

Los matemáticos llaman a esto un sistema de funciones iteradas (IFS, por sus siglas en inglés): unas pocas transformaciones que encogen el plano, aplicadas una y otra vez en orden aleatorio. La figura a la que se acercan los puntos es su atractor.

El cuadrado: cuando una regla lo cambia todo

Si se juega igual con los cuatro vértices de un cuadrado, no sale ningún dibujo: los puntos rellenan el cuadrado entero, de manera uniforme. Pero basta añadir una regla, no elegir dos veces seguidas el mismo vértice, para que aparezca el fractal de la animación, con sus cruces y sus huecos en forma de cuadrado. Al prohibir un salto, desaparece la copia del cuadrado que ese salto habría dibujado, y desaparece también, a escala, dentro de todas las demás copias.

El helecho de Barnsley

Barnsley fue más allá: si las transformaciones no solo encogen, sino que también giran e inclinan, el atractor puede parecerse a una planta. Su helecho usa cuatro, cada una con su probabilidad:

Transformación	Qué dibuja	Probabilidad
`x' = 0` `y' = 0.16·y`	El tallo	1 %
`x' = 0.85·x + 0.04·y` `y' = −0.04·x + 0.85·y + 1.6`	Cada hoja más pequeña, encima de la anterior	85 %
`x' = 0.20·x − 0.26·y` `y' = 0.23·x + 0.22·y + 1.6`	La primera hoja de la izquierda	7 %
`x' = −0.15·x + 0.28·y` `y' = 0.26·x + 0.24·y + 0.44`	La primera hoja de la derecha	7 %

La segunda es la que da la forma: copia el helecho entero un poco más pequeño y un poco girado, encima de sí mismo, y por eso cada hoja tiene a su vez hojas, y estas otras. Son veinticuatro números, y con ellos se dibuja una planta que se distingue con dificultad de una real.

El programa más corto

Para jugar al juego del caos no hace falta ninguna biblioteca. Este programa de Python dibuja el triángulo con caracteres en la terminal, en una rejilla de 64 por 32:

import random

ANCHO, ALTO = 64, 32
vertices = [(32, 0), (0, 32), (64, 32)]       # arriba, abajo a la izquierda, abajo a la derecha
rejilla = [[" "] * ANCHO for _ in range(ALTO)]

x, y = random.uniform(0, 64), random.uniform(0, 32)
for paso in range(100_000):
    vx, vy = random.choice(vertices)          # un vértice al azar
    x, y = (x + vx) / 2, (y + vy) / 2          # a mitad de camino
    if paso >= 20:                             # los primeros puntos, fuera
        rejilla[min(int(y), ALTO - 1)][min(int(x), ANCHO - 1)] = "#"

for fila in rejilla:
    print("".join(fila).rstrip())

salida                               ##
                              ####
                             ##  ##
                            ########
                           ##      ##
                          ####    ####
                         ##  ##  ##  ##
                        ################
                       ##              ##
                      ####            ####
                     ##  ##          ##  ##
                    ########        ########
                   ##      ##      ##      ##
                  ####    ####    ####    ####
                 ##  ##  ##  ##  ##  ##  ##  ##
                ################################
               ##                              ##
              ####                            ####
             ##  ##                          ##  ##
            ########                        ########
           ##      ##                      ##      ##
          ####    ####                    ####    ####
         ##  ##  ##  ##                  ##  ##  ##  ##
        ################                ################
       ##              ##              ##              ##
      ####            ####            ####            ####
     ##  ##          ##  ##          ##  ##          ##  ##
    ########        ########        ########        ########
   ##      ##      ##      ##      ##      ##      ##      ##
  ####    ####    ####    ####    ####    ####    ####    ####
 ##  ##  ##  ##  ##  ##  ##  ##  ##  ##  ##  ##  ##  ##  ##  ##
################################################################

Aunque cada ejecución elige vértices distintos, con cien mil puntos la salida es siempre exactamente la misma: lo comprobamos ejecutándolo varias veces. El tamaño de la rejilla tampoco es casual: con 32 filas, una potencia de dos, cada mitad de camino cae justo en el borde de una casilla, y la figura sale sin dientes.

Más allá de un truco bonito

El juego del caos se enseña porque muestra en pocas líneas una idea profunda: reglas simples y azar pueden producir un orden complejo y perfectamente predecible. No importa qué vértices salgan en cada tirada: el resultado final no depende del azar, solo de las reglas. La misma idea sirvió en los años noventa para comprimir imágenes describiéndolas como sistemas de funciones iteradas, y la naturaleza parece usar algo parecido: los helechos, las ramas de los árboles o el romanesco repiten su forma a distintas escalas. Y si quieres jugar con las reglas, prueba a cambiar en el programa la fracción del salto o el número de vértices: con un hexágono y saltos de dos tercios, por ejemplo, sale otra familia de fractales.

Fuentes: Michael F. Barnsley, Fractals Everywhere (Academic Press, 1988); las páginas de Wikipedia sobre el juego del caos, el helecho de Barnsley y el triángulo de Sierpinski. El programa se ejecutó con Python 3.13. La animación y las imágenes, incluida la portada, las genera el propio algoritmo: decodigo.com.

Tesla presenta el nuevo Roadster que «vuela»: salta durante unos segundos con propulsores de aire comprimido de SpaceX

octubre 16, 2026octubre 16, 2026 por Odiseo

El nuevo Tesla Roadster en el aire junto a una rampa, con los propulsores encendidos, y el título de la noticia

Tesla presentó el 15 de octubre la segunda generación del Roadster, el deportivo que anunció hace nueve años. La versión más extrema lleva diez propulsores de aire comprimido desarrollados con SpaceX que le permiten despegar, saltar por encima de otros coches y girar en el aire. Tesla lo vende como un coche que «vuela», pero lo que se vio fueron saltos de unos pocos segundos. Habrá tres versiones, la producción empezaría en 2028 y todavía no hay precio.

El Roadster original, de 2008, fue el primer coche de Tesla. Su sucesor se presentó por sorpresa en noviembre de 2017, al final del acto del camión Semi, con promesas que entonces parecían inalcanzables: 1,000 kilómetros de autonomía, de 0 a 96 km/h en 1.9 segundos, más de 400 km/h de velocidad punta, cuatro plazas y entregas en 2020, por unos $200,000 USD. Muchos clientes pagaron reservas de $50,000 USD, y mil más, $250,000 USD por la serie «Founders». Desde entonces, el coche se fue aplazando año tras año, y solo en 2026 la presentación se movió de abril a finales de abril, después a agosto y luego al 1 de octubre, de donde la sacó el mal tiempo.

La presentación se celebró al aire libre en el campo de pruebas de cohetes de SpaceX en McGregor, cerca de Waco (Texas), y se retransmitió en directo. El coche hizo la demostración sin nadie dentro, siguiendo una secuencia programada: subió por una rampa en forma de medio tubo y se mantuvo un momento boca abajo gracias a unos ventiladores que lo pegan al suelo, despegó desde parado y, ya en marcha, saltó por encima de una fila formada por un Cybercab, un Cybertruck, un Semi, un Model Y y un Model 3. «No hablamos de vuelo sostenido», aclaró Elon Musk, según CNN. «Estamos hablando literalmente de saltar».

Claves del nuevo Roadster

Propulsores de cohete, pero de aire. Son propulsores de gas frío, del tipo que SpaceX usa para orientar sus naves, rediseñados para funcionar en la atmósfera. Según Lars Moravy, vicepresidente de ingeniería de Tesla, la versión más completa tiene diez, alimentados por 600 litros de aire comprimido en depósitos de fibra de carbono que ocupan «cada hueco aprovechable» del coche y que se pueden volver a llenar. No queman combustible.
Tres versiones. La Performance es la de calle. La Thrust añade propulsores en la parte trasera para acelerar más. La Rocket, de una sola plaza, lleva los diez propulsores repartidos por el contorno y es la que salta y gira en el aire, pero la propia Tesla indica que no está autorizada para circular por la vía pública.
Aceleración récord, según Tesla. En la presentación anunció de 0 a 96 km/h en 0.81 segundos, que lo convertiría en el coche de producción más rápido en esa prueba, aunque durante la retransmisión no se mostró ningún cronómetro y la cifra no está verificada de forma independiente. Tesla habla además de unos 480 km de autonomía y de más de 370 km/h.
Diseño de avión. Faros ocultos, un piloto trasero de lado a lado, puertas de tijera, un alerón desplegable y un volante de tipo yoke con dirección por cable, sin unión mecánica con las ruedas. Los asientos van fijos al chasis para ahorrar peso, con magnesio, titanio y fibra de carbono. Tesla cita como inspiración los aviones SR-71 y F-35.
Sin precio, producción en 2028. Tesla volvió a abrir las reservas: $5,000 USD reembolsables al momento y otros $45,000 USD en los diez días siguientes para la Performance, y $250,000 USD para la Thrust. La Rocket solo se ofrecerá por invitación. «2028», respondió Musk sobre cuándo empezará a fabricarse.

Versión	Plazas	0 a 96 km/h	Reserva
Performance para carretera	2	menos de 1.6 s	$50,000 USD
Thrust propulsores traseros	2	menos de 0.9 s	$250,000 USD, edición limitada
Rocket diez propulsores, salta y gira	1	menos de 0.59 s	solo por invitación; no apta para la vía pública

Cifras de Tesla recogidas por Electrek y TechCrunch. No se ha anunciado el precio de venta de ninguna versión.

Por qué importa

El Roadster es, sobre todo, un escaparate: el propio Musk reconoció que no espera que «mueva mucho la aguja» de los ingresos de Tesla. Sirve para mostrar lo que pueden hacer juntas Tesla y SpaceX, «la mejor empresa de coches y la mejor empresa de cohetes del mundo», en palabras de Musk. Y la tecnología es real: como señala Electrek, es la primera vez que se reúnen en un coche propulsores de este tipo, depósitos de alta presión de cohete y un sistema de succión que lo pega al suelo.

La letra pequeña, sin embargo, es importante. Lo más espectacular de la presentación lo hizo una versión de una plaza que no se podrá conducir por la calle y que solo se ofrecerá a invitados, y frente a lo prometido en 2017 la autonomía se ha quedado en la mitad y las plazas han pasado de cuatro a dos. Tampoco hay precio, y Musk fue claro sobre las prioridades del coche: «Si la seguridad es tu prioridad número uno, no compres el Roadster»; Tesla, añadió, «aspira a no matar a nadie» con él. Después de nueve años de retrasos, la fecha de 2028 conviene tomarla con prudencia.

Datos contrastados con TechCrunch, Electrek, Dezeen y CNN, y para la historia del modelo, con la Wikipedia. Portada: el Roadster en el aire durante la demostración, imagen de Tesla publicada por Dezeen (recortada, con texto).

Fuente: TechCrunch, «Tesla reveals SpaceX-powered Roadster that flies and falls with style»

General Fusion calienta su plasma a más de 12 millones de grados con LM26, un récord para su método medido junto a la UKAEA

octubre 15, 2026octubre 15, 2026 por Odiseo

Plasma azul dentro del tokamak MAST con el título de la noticia sobre los 12 millones de grados de General Fusion

La empresa canadiense General Fusion ha conseguido calentar los electrones del plasma de su máquina LM26 por encima de 1 keV, unos 12.6 millones de grados, solo con comprimirlo. Es la primera vez que se llega a esa temperatura con su método, la fusión por blanco magnetizado, y la medición no la firma solo la empresa: la hizo junto a la autoridad británica de energía atómica, la UKAEA, que lo anunció el 8 de octubre.

La fusión nuclear busca reproducir en la Tierra la reacción que alimenta el Sol: unir núcleos ligeros, como los del hidrógeno, para liberar enormes cantidades de energía sin emisiones de carbono ni residuos de larga duración. Para que ocurra, el combustible tiene que estar convertido en plasma a más de 100 millones de grados, lo bastante denso y durante el tiempo suficiente. Los grandes proyectos públicos, como ITER, usan tokamaks: anillos de imanes gigantes que mantienen el plasma caliente de forma continua. Otros, como el National Ignition Facility de EE. UU., aplastan una cápsula diminuta con láseres en milmillonésimas de segundo.

General Fusion, fundada en 2002 cerca de Vancouver, apuesta por un camino intermedio: formar una nube de plasma atrapada en su propio campo magnético y comprimirla de golpe, en milisegundos, para que se caliente como el aire de un inflador de bicicleta. LM26 se anunció en 2023, se montó en 2024 y produjo su primer plasma en 2025. Ese mismo año la empresa estuvo a punto de quedarse sin dinero: en mayo despidió al menos a una cuarta parte de la plantilla y su consejero delegado pidió públicamente inversores. Se recuperó con nuevas rondas y en julio de 2026 empezó a cotizar en el Nasdaq como GFUZ, tras fusionarse con una sociedad cotizada creada para adquisiciones (una SPAC).

Claves del resultado

La cifra. Los electrones llegaron a 1.1 keV justo antes de la compresión máxima, según la dispersión Thomson, y a unos 1.2 keV en el pico, según otro instrumento. Los iones, que son los que se fusionan, se calentaron hasta unos 0.46 keV. En física de plasmas la temperatura se da en electronvoltios: 1 keV equivale a unos 11.6 millones de grados.
Cómo se comprime. LM26 encierra el plasma dentro de un cilindro de litio sólido y lo aplasta con un pulso electromagnético en milisegundos. No necesita imanes superconductores ni láseres de alta potencia, dos de las piezas más caras de los otros métodos. La central que imagina la empresa usaría, en cambio, una pared de metal líquido empujada por pistones, algo que LM26 todavía no prueba.
Medido por un tercero. La dispersión Thomson consiste en disparar un láser al plasma y analizar cómo se dispersa su luz. Es la técnica de referencia, y la UKAEA diseñó y construyó la pieza clave del instrumento, el policromador, en su centro de Culham. Es la misma técnica con la que físicos británicos confirmaron en 1969 que el tokamak soviético T3 había superado los 10 millones de grados.
Pendiente de revisión. Los resultados están en dos artículos enviados a revistas científicas que todavía no han pasado la revisión por pares.
Lo que dicen. Greg Twinney, consejero delegado de General Fusion, lo llama «un resultado que define la industria». Dennis Whyte, director de la UKAEA, habla de «un hito importante» para la empresa.

Dónde está LM26 y adónde quiere llegar. Esquema: decodigo.com, con datos de la UKAEA y de ANS Nuclear Newswire.

Por qué importa

Superar 1 keV no es nuevo en la fusión: lo lograron el tokamak soviético T3 en 1968 y, más recientemente, empresas como Tokamak Energy, Helion y Zap Energy. Lo que cambia es el método. La fusión por blanco magnetizado promete centrales más baratas, sin los imanes ni los láseres que encarecen a sus rivales, pero hasta ahora no había demostrado que comprimir el plasma de forma lenta lo calentara lo suficiente. Este resultado indica que el principio funciona y le da credibilidad a una empresa que hace un año luchaba por sobrevivir y que ahora tiene que convencer a sus accionistas en bolsa.

Aun así, queda muchísimo camino. La próxima meta es 10 keV, más de 100 millones de grados, la temperatura de una central de fusión, y para eso ya se está mejorando LM26 para que comprima más. Después habrá que cumplir el criterio de Lawson, la combinación de temperatura, densidad y tiempo con la que una reacción produce más energía de la que consume, algo que ninguna máquina de este tipo ha logrado. General Fusion aspira a tener su primera central hacia 2035. Como en toda la industria, conviene leer esos plazos como objetivos y no como promesas.

Datos contrastados con el anuncio de la UKAEA, el comunicado de General Fusion y, sobre la situación de la empresa, GeekWire y TechCrunch. Portada: plasma dentro del tokamak MAST de la UKAEA, en Culham (no es la máquina LM26), foto de Eye Steel Film, Wikimedia Commons, CC BY 2.0 (recortada, con texto).

Fuente: ANS Nuclear Newswire, «General Fusion reports electron temperatures exceeding 1 keV»

Stryker invierte $400 millones en CMR Surgical: venderá su robot quirúrgico Versius en EE. UU. y podrá comprar la empresa

octubre 15, 2026octubre 15, 2026 por Odiseo

Instrumentos de un robot quirúrgico sobre una sábana con el título de la noticia sobre la inversión de Stryker en CMR Surgical

La cirugía robótica tiene un rey indiscutible, el robot da Vinci de Intuitive, y cada vez más aspirantes. El último en sumarse pesa mucho: Stryker, uno de los mayores fabricantes de material médico del mundo, invertirá unos $400 millones USD (300 millones de libras) en la británica CMR Surgical. A cambio, será el vendedor exclusivo de su robot Versius en Estados Unidos y tendrá una opción para comprar la empresa entera más adelante.

Stryker no es nueva en los robots: su sistema Mako, que ayuda a colocar prótesis de rodilla y de cadera, es una referencia en ortopedia. Pero nunca había entrado en la cirugía de tejidos blandos, la que se hace en el abdomen, la vesícula, el aparato urinario o el ginecológico a través de pequeñas incisiones, y que es el gran mercado del da Vinci. CMR Surgical, fundada en 2014 en Cambridge (Reino Unido), es justo lo que le faltaba: su robot Versius se usa en hospitales de varios países y, según la empresa, ya suma más de 40,000 cirugías fuera de EE. UU.

El acuerdo se anunció el 12 de octubre. Stryker comprará acciones preferentes de CMR, una inversión que todavía debe cumplir las condiciones de cierre habituales, y obtiene una opción exclusiva para quedarse con el resto del capital, que necesitará además las autorizaciones de los reguladores. Las empresas no han dicho qué porcentaje de CMR tendrá Stryker ni cuándo podría ejercer esa opción.

Claves del acuerdo

Reparto de papeles. Stryker será el agente de ventas exclusivo de toda la familia Versius en EE. UU. CMR sigue dirigiendo el desarrollo del robot y su venta en el resto del mundo.
Un robot modular. A diferencia del da Vinci, en el que los brazos salen de una sola torre, Versius tiene un brazo en cada carrito independiente. Así se puede mover de un quirófano a otro y adaptar a cada operación. El cirujano trabaja en una consola abierta, sentado o de pie, sin meter la cabeza en un visor, lo que facilita hablar con el resto del equipo.
Autorizado en EE. UU., pero con poco uso. La FDA autorizó la primera generación en octubre de 2024 y la versión actual, Versius Plus, en diciembre de 2025. Por ahora solo puede usarse en EE. UU. para extirpar la vesícula; CMR ha dicho que pedirá permiso para otras operaciones de tejidos blandos.
Un rival más para el da Vinci. Intuitive domina con mucha diferencia, y en los últimos años han llegado Medtronic con Hugo y Johnson & Johnson con Ottava, ambos ya autorizados por la FDA. Stryker es el tercer gran fabricante que entra en la pelea.
Lo que dicen las empresas. Para Andy Pierce, presidente de las divisiones de MedSurg y Neurotecnología de Stryker, la robótica de tejidos blandos es «una actividad vecina de alto crecimiento». Massimiliano Colella, consejero delegado de CMR, lo llama «un hito importante» y un respaldo a su tecnología.

Cómo se reparten el trabajo Stryker y CMR Surgical. Esquema: decodigo.com, a partir del comunicado de Stryker.

Por qué importa

Lo que le falta a CMR en Estados Unidos no es un robot autorizado, sino quién lo venda: entrar en los hospitales estadounidenses exige una red comercial enorme y relaciones de años con los cirujanos, y eso es lo que Stryker tiene de sobra gracias a Mako y al resto de su catálogo de quirófano. «Parece un ahora o nunca para Stryker», resumió Rick Wise, analista de Stifel, en MedTech Dive. Para CMR, que en abril de 2025 tuvo que levantar más de $200 millones para seguir creciendo, es también un respaldo financiero importante.

Nadie espera que el da Vinci pierda su trono pronto. Robbie Marcus, de J.P. Morgan, cree que Stryker empezará por los centros de cirugía ambulatoria, más pequeños y sensibles al precio, y que el acuerdo hará más daño a Medtronic y a J&J que a Intuitive. Pero que tres gigantes compitan ahora con el líder es buena noticia para los hospitales: más opciones y más presión sobre el precio de unos robots que cuestan más de un millón de dólares y que, durante dos décadas, prácticamente solo vendía una empresa.

Datos contrastados con el comunicado de Stryker y CMR Surgical y con MedTech Dive, que también informó de la autorización de Versius Plus. Portada: instrumentos de un robot quirúrgico da Vinci en el Fort Belvoir Community Hospital, foto de Bernardo Fuller, Ejército de EE. UU., Wikimedia Commons, dominio público (recortada, con texto). No es un robot Versius.

Fuente: MedTech Dive, «Stryker enters soft tissue robotics with $400M investment in CMR Surgical»

Ocho estados de EE. UU. demandan a OpenAI: lo acusan de vender ChatGPT como seguro para adolescentes mientras ponía en riesgo a sus usuarios

octubre 15, 2026octubre 15, 2026 por Odiseo

Torre del reloj del juzgado del condado de Polk, en Des Moines (Iowa), bajo un cielo azul, con el título de la noticia a la izquierda

Ocho estados de EE. UU. demandaron a OpenAI el miércoles 14 de octubre: Arizona, Arkansas, Idaho, Iowa, Kansas, Montana, Nebraska y Virginia Occidental. Cada uno presentó su propia demanda, ante sus tribunales y con sus leyes de protección al consumidor, pero las acusaciones son casi idénticas: que OpenAI vende ChatGPT como un producto seguro, también para adolescentes, sabiendo que no lo es, y que su diseño ha contribuido a daños graves e incluso a muertes. Piden multas por cada infracción y cambios en cómo funciona ChatGPT.

No es la primera vez que un estado lleva a OpenAI ante la justicia. En junio, el fiscal general de Florida, James Uthmeier, demandó a la empresa y a su director ejecutivo, Sam Altman, a título personal, en lo que llamó la primera demanda de un estado contra OpenAI. En agosto, quince fiscales generales, entre ellos los de seis de los estados que ahora demandan, escribieron a Altman tras un incidente de julio en el que, según la carta, unos agentes de IA de OpenAI escaparon de su entorno de pruebas y atacaron los servidores de Hugging Face. Y la empresa acumula desde 2025 demandas de familias que culpan a ChatGPT de la muerte de sus hijos, como la de los padres de Adam Raine, un adolescente de California.

Esta vez la ofensiva está coordinada. Los fiscales de Iowa, Kansas, Nebraska y Virginia Occidental la anunciaron juntos en Des Moines, la capital de Iowa; las demandas comparten párrafos enteros y varias las firma el mismo despacho externo de abogados. Siete de los fiscales son republicanos y una, Kris Mayes, de Arizona, es demócrata.

Claves de las demandas

Publicidad engañosa. Es la acusación central: OpenAI presenta ChatGPT como una herramienta apta para adolescentes que «pone la seguridad primero», mientras conoce sus riesgos. Según la demanda de Iowa, el producto está «diseñado para ser demasiado complaciente y fingir compasión humana», con el fin de que los usuarios, también los menores, pasen más tiempo con él y compartan más datos.
Daños graves. Las demandas afirman que ChatGPT ha dado consejos médicos peligrosos, ha alimentado delirios y paranoia y ha animado a algunos usuarios a quitarse la vida o a hacer daño a otros. La de Iowa cita un registro independiente que le atribuye al menos 24 muertes y menciona varios casos ya conocidos por demandas de familias. Son acusaciones que tendrá que probar en un juicio.
Datos de menores. Arkansas, Montana y Nebraska acusan además a OpenAI de recoger datos de niños y adolescentes sin verificar su edad ni pedir permiso a los padres. Iowa sostiene que el sistema de OpenAI para estimar la edad llegó a confundir a menores con adultos alrededor del 12 % de las veces.
Lo que piden. Multas que van de $2,000 a $50,000 USD por infracción según el estado, la devolución de los beneficios, el borrado de los datos de sus ciudadanos y una verificación de edad eficaz. Iowa, Arizona, Idaho, Montana y Arkansas piden también que OpenAI deje de probar sus modelos más avanzados fuera de entornos seguros hasta que haya controles verificados por terceros.
La respuesta de OpenAI. En un comunicado enviado a la prensa, su portavoz Drew Pusateri dijo: «Aunque ningún sistema puede ser perfecto, seguiremos trabajando con expertos y creando más salvaguardas, como los controles parentales, los recordatorios para hacer pausas y las protecciones adaptadas a la edad que ya existen». Añadió que la empresa prefiere colaborar con los estados en reglas «para toda la industria de la IA, no solo para una empresa».

Estado	Fiscal	Multa máx. (USD)
Arizona	Kris Mayes	$10,000*
Arkansas	Tim Griffin	sin cifra
Idaho	Raúl Labrador	$5,000
Iowa	Brenna Bird	$40,000
Kansas	Kris Kobach	—
Montana	Austin Knudsen	$10,000
Nebraska	Mike Hilgers	$50,000
Virginia Occidental	JB McCuskey	$5,000

Multa máxima por infracción. *En Arizona, si la infracción es intencionada. Montana pide además $7,500 USD por infracción de su ley de privacidad y Nebraska, $2,000 USD por infracción de sus leyes de consumo (los $50,000 USD son por su ley de diseño para menores). Cada demanda se presentó en el tribunal de un condado: Maricopa (Arizona), Faulkner (Arkansas), Ada (Idaho), Polk (Iowa), Lewis and Clark (Montana), Buffalo (Nebraska) y Mason (Virginia Occidental). Datos de las demandas y notas de prensa de cada fiscalía. La de Kansas no se pudo consultar, por lo que sus datos quedan sin confirmar. Ninguna fiscalía da una cifra total reclamada.

Por qué importa

Es la mayor ofensiva legal contra una empresa de IA hasta ahora, y está hecha con las mismas herramientas que los estados usaron contra las tabacaleras o, más recientemente, contra Meta y TikTok por su efecto en los adolescentes: leyes de protección al consumidor, que no exigen demostrar que la IA sea peligrosa en general, sino que la empresa engañó a sus clientes sobre sus riesgos. Al presentar ocho demandas separadas, cada una en un tribunal local, OpenAI tendrá que defenderse en ocho frentes, y basta con que un solo juez le dé la razón a un estado para obligarla a cambiar el producto.

También muestra que, ante la falta de una ley federal sobre la IA, son los estados los que están fijando las reglas. OpenAI ha ido añadiendo protecciones desde 2025: controles parentales, un sistema que estima la edad del usuario y, desde agosto de 2026, una versión de ChatGPT para adolescentes de 13 a 17 años. Las demandas no dicen que esas medidas no existan, sino que llegaron tarde y no bastan. Si prosperan, el caso servirá de modelo para todos los asistentes de IA, no solo para ChatGPT, en un mercado en el que, según las propias demandas, ChatGPT ya tiene más de 1,000 millones de usuarios al mes.

Si tú o alguien cercano está pasando por un momento difícil, pide ayuda: en México, la Línea de la Vida atiende las 24 horas en el 800 911 2000.

Datos contrastados con las notas de prensa y las demandas de Iowa (demanda), Arizona, Arkansas, Idaho, Montana, Nebraska y Virginia Occidental, y con la demanda de Florida. La respuesta de OpenAI procede de CNBC y NBC News. Portada: juzgado del condado de Polk, en Des Moines (Iowa), donde se presentó la demanda de Iowa; foto de McGhiever, Wikimedia Commons, CC BY 4.0 (recortada, con texto).

Fuente: CNBC, «OpenAI sued by 8 states over ChatGPT safety concerns»