clima extremo / dos sistemas de inteligencia artificial / baterías de estado sólido de litio metal / la energía oscura
10/04/2026 EQUIPO EDICIÓNEscritas y relatadas por Juan Manuel Igea
Presidente del Comité de Humanidades
de la Sociedad Española de Alergia e Inmunología Clínica
«El médico que solo sabe medicina, ni medicina sabe»
José de Letamendi y Manjarrés (1828-1897)
Algunas de las noticias científicas más importantes ocurridas en los últimos meses y que nada tienen que ver directamente con la medicina, pero que sería bueno que usted, como médico, conociera
El año 2025 mostró los límites de la adaptación: el clima extremo ya no es excepcional, sino estructural
El informe anual de World Weather Attribution (WWA) para 2025 no es un parte meteorológico, sino una síntesis de la atribución climática: intenta entender con métodos cuantitativos en qué medida el calentamiento provocado por el hombre ha hecho más probables o intensos determinados acontecimientos extremos, y cómo la vulnerabilidad social modula su repercusión final.
Aunque 2025 no fue el año más cálido a nivel global (fue algo más frío que 2024 en términos relativos), el informe subraya que las temperaturas siguieron siendo excepcionalmente altas y que los extremos (olas de calor, lluvias intensas, inundaciones, tormentas, sequías e incendios) continuaron a un nivel muy preocupante. El mensaje es que la base térmica del sistema ya está desplazada. Incluso cuando algunos patrones naturales no empujan al máximo, el trasfondo de calentamiento sostiene una carga alta de riesgo.
El WWA insiste, además, en que no todos los lugares tienen la misma capacidad para registrar acontecimientos (redes de observación, datos históricos, modelización, etc.), lo que crea una asimetría en las pruebas obtenidas para el informe. Pero,sobre todo, recalca la asimetría de las repercusiones: comunidades con más exposición y menos recursos sufren más daños con la misma magnitud física del acontecimiento. El informe señala que, para muchas poblaciones, las opciones de adaptación ya están cerca del límite o directamente rebasadas ante extremos crecientes.
En términos prácticos, el informe subraya que en muchos contextos se están alcanzando o superando los límites reales de adaptación, de modo que reducir el riesgo no depende solo de adaptarse mejor, sino de disminuir la magnitud del problema y fortalecer de forma estructural la resistencia social e infraestructural.
Referencia bibliográfica:
World Weather Attribution. Unequal evidence and impacts, limits to adaptation: Extreme Weather in 2025 [Internet]. 2025 Dec 29 [cited 2026 Feb 23]. Available from: https://www.worldweatherattri-bution.org/unequal-evidence-and-impacts-limits-to-adapta-tion-extreme-weather-in-2025/.
Cuando dos sistemas de inteligencia artificial razonan igual: un paso hacia modelos auditables y comparables
La interpretabilidad de los modelos de inteligencia artificial (IA) es uno de sus grandes problemas. Para confiar en sus resultados es importante entender qué está haciendo el modelo de IA en su interior cuando produce un resultado. No es una pregunta en términos psicológicos («ha entendido») ni estadísticos («se correlaciona con»), sino que es un intento de reconstruir el procedimiento que lleva acabo: qué subcálculos realiza, qué circuitos aparecen y cómo se organizan sus representaciones internas.
El problema práctico y muy frecuente es que la interpretabilidad no suele ser única. A partir de las activaciones internas de un modelo pueden proponerse explicaciones diferentes, y muchas veces cuesta distinguir si dos modelos distintos están utilizando el mismo mecanismo con distinta forma interna o realmente están haciendo algo distinto,aunque rindan igual en métricas externas. Esto es crucial para cualquier entorno de alto riesgo: si actualizas una versión del modelo, cambias datos, ajustas los hiperparámetros o haces un ajuste fino, puede ocurrir que el rendimiento global cambie poco, pero que el modo interno de decidir sí cambie, con consecuencias imprevisibles ante casos límite.
Este trabajo aborda este núcleo, proponiendo una noción formal llamada equivalencia interpretativa. La idea es disponer de un criterio para afirmar, con garantías, quedos interpretaciones mecanicistas son equivalentes (o casi equivalentes), sin depender de una narrativa humana subjetiva. En otras palabras: intenta convertir parte de la interpretabilidad en algo comparativo y verificable.
A nivel conceptual, el artículo conecta tres niveles que a menudo se tratan por separado. Primero, la interpretación algorítmica, o el procedimiento abstracto que el modelo parece implementar. En segundo lugar, los circuitos: subcomponentes internos que realizan tareas parciales. Y,por último, las representaciones internas, que son espacios latentes y geometría de activaciones donde se codifica la información.
Además, los autores proponen algoritmos computables para rastrear esa equivalencia entre modelos y la ejemplifican en arquitecturas del tipo transformer, que son la base de muchos modelos de lenguaje como ChatGPt, Gemini o Claude.
En suma, no es un hallazgo aplicable a corto plazo, pero sí un avance importante para que la IA, cuando se use en ámbitos sensibles, pueda someterse a controles de calidad más sólidos, comparables y reproducibles.
Referencia bibliográfica:
Sun A, Toneva M. Provably Tracking Equivalent Mechanistic Interpretations [Internet]. In: International Conference on Learning Representations (ICLR) 2026; 2026. Available from: OpenReview.
La batería que podría cambiar la logística energética: un método industrial para hacer viables las baterías de estado sólido de litio metal
Las baterías de estado sólido se consideran una de las candidatas más serias para la siguiente generación de almacén de energía eléctrica: prometen más densidad energética, mayor seguridad (al prescindir de electrolitos líquidos inflamables) y carga más rápida. Sin embargo, llevan años frenadas por dos problemas que, en conjunto, han dificultado su salto del laboratorio a la industria.
El primero son las dendritas de litio, que son microestructuras en forma de agujas que pueden crecer desde el ánodo de litio metal y atravesar el electrolito sólido, lo que favorece los fallos y los cortocircuitos. El segundo es la inestabilidad interfacial, que es la degradación química o electroquímica en la interfaz entre el litio metal y el electrolito sólido, lo que reduce rendimiento y la vida útil.
La noticia del Paul Scherrer Institute (PSI, Suiza) es relevante,porque no anuncia un material milagro, sino algo a menudo más decisivo: un proceso de fabricación que ataca simultáneamente las dos barreras con una solución práctica.
El trabajo se centra en un electrolito sólido del tipo argirodita (Li₆PS₅Cl), muy atractivo por su alta conductividad iónica, pero difícil de densificar sin defectos. El PSI propone una estrategia doble. Primero, en lugar de usar presiones extremas a temperatura ambiente (que dejan porosidad) o a >400 °C (que se arriesgan a degradar el material), aplican un tratamiento más suave que densifica el electrolito con una menor penalización química. Esto reduce vacíos y vías de penetración para dendritas. Segundo, la adición de una capa de fluoruro de litio de 65 nm sobre la superficie del litio metal. Esa película actúa como barrera protectora para estabilizar la interfaz y mejorar el ciclado, especialmente en condiciones exigentes como las cargas y descargas rápidas.
En resumen, la combinación de un electrolito más denso y una interfaz más estable puede acercar estas baterías a un escenario industrial más realista, con ventajas en el coste energético de su producción debido a unas temperaturas más bajas. Su escalada industrial tendría repercusiones amplias en la movilidad,las redes eléctricas y los dispositivos electrónicos.
Referencia bibliográfica:
Zhang J, Wullich R, Schmidt TJ, El Kazzi M. Synergistic effects of solid electrolyte mild sintering and lithium surface passivation for enhanced lithium metal cycling in all-solid-state batteries. Adv Sci (Weinh).2026;13 Jan. doi:10.1002/advs.202521791.
Seis años midiendo el cosmos: la energía oscura se resiste al escrutinio, pero las tensiones no desaparecen
El Dark Energy Survey (DES) es uno de los grandes proyectos observacionales de la última década para entender cómo se expande el Universo y cómo crece su estructura a gran escala. Tras seis años de observaciones, el consorcio ha presentado un análisis final que combina varias sondas cosmológicas independientes para acotar con mayor precisión los parámetros del modelo cosmológico estándar.
El DES, en lugar de medir energía oscura directamente,observa el Universo de un modo parecido a como en medicina combinamos biomarcadores, pruebas de imagen y síntomas para inferir un proceso fisiopatológico no observable de forma directa. El sistema cuenta con una cámara de gran campo (DECam) montada en el Telescopio Blanco de Chile. Con ella obtiene imágenes de las galaxias que nos permiten ver cómo se distribuyen en el espacio y cómo la masa distribuida entre nosotros y ellas, compuesta sobre todo de materia oscura,distorsiona ligeramente sus imágenes. Esto nos permite inferir el modo en que la misteriosa materia oscura se distribuye y evoluciona en el tiempo.
Este nuevo análisis refuerza, en conjunto, que el modelo estándar de cosmología, que contempla un Universo dominado por materia (en gran parte oscura) y por energía oscura,a menudo modelada como constante cosmológica, sigue describiendo bien los datos. Dicho de otra forma: no hay un derribo del modelo, y la expansión acelerada sigue encajando con los parámetros habituales dentro de las incertidumbres lógicas.
Sin embargo, también se subraya que persisten tensiones: discrepancias estadísticamente moderadas entre distintos métodos y experimentos al estimar algunos parámetros (p. ej.,relacionados con cuánta estructura se forma o con las tasas de expansión inferidas por vías distintas). Estas tensiones no implican necesariamente una nueva física, pero sí obligan a afinarlas calibraciones instrumentales, a evitar los sesgos de selección y a la modelización estadística e integración cuidadosa de las múltiples fuentes de datos.
En resumen, el análisis final de seis años del DES refuerza el modelo cosmológico estándar y acota mejor los parámetros de la expansión, pero mantiene pequeñas tensiones entre medidas que seguirán marcando la agenda de la cosmología de precisión.
Referencia bibliográfica:
Fermi National Accelerator Laboratory. Dark Energy Survey scientists release new analysis of how the universe expands [Internet].Batavia (IL): Fermilab; 2026 Jan 22 [cited 2026 Feb 23].Available from: https://news.fnal.gov/2026/01/dark-energy-survey-scientists-release-new-analysis-of-how-the-universe-expands/.
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