DECOHERENCIADO


  • De la magnetosfera al pronóstico: física y modelos detrás de las auroras boreales

    Umeå, Suecia, el pasado 29 de septiembre (foto tomada por mi)

    Dedicado a mi amor, Matthieu, y a mi cazadora de auroras favorita, Antonia.


    No me queda más remedio de tacharme de la persona más afortunada de la tierra, por mil razones, pero el pasado lunes entró en la lista el haber sido testigo de uno de los fenómenos electromagnéticos más alucinantes que se pueden ver en nuestro planeta: las auroras boreales.

    Las auroras boreales (y las auroras en general)

    Las auroras boreales (en el hemisferio norte) y las auroras australes (en el hemisferio sur) son fenómenos luminosos que dan lugar en la atmósfera superior (ionosfera) cuando las partículas cargadas (electrones e iones) originadas por el Sol (viento solar) interactúan con el campo magnético terrestre y con los gases del aire (principalmente oxígeno y nitrógeno).

    El proceso:

    El sol lanza partículas cargadas hacia el espacio, como en el viento solar, eyecciones de masa coronal o agujeros coronales. Algunas de esas partículas viajan hacia la Tierra y llegan a nuestro entorno magnetosférico (como se ve en la imagen).

    El campo magnético terrestre desvía muchísimas de esas partículas, sin embargo algunas quedan atrapadas y viajan por las líneas del campo magnético hacia las regiones polares, regiones magnéticamente conectadas.

    A la hora de penetrar la ionosfera, las partículas colisionan con moléculas y los átomos de oxígeno y nitrógeno. Las colisiones excitan los átomos, que liberan fotones cuando vuelven a niveles de energía más bajos, generando luz visible.

    La forma y el color depende de la energía de las partículas, altitud, tipo de gas, las densidades locales, etc.

    Del mismo modo que la Luna, a través de su gravedad, levanta las mareas y moldea el pulso del océano, el Sol agita un mar distinto: un océano de partículas y campos magnéticos que envuelve a nuestro planeta. Cuando ese oleaje solar alcanza la Tierra, no mueve el agua, sino la atmósfera superior, encendiendo el cielo en las auroras boreales.

    Las auroras son más frecuentes y visibles cerca de los polos porque allí las líneas de campo magnético convergen y permiten que partículas penetren más fácilmente en la atmósfera.

    Estas “rosquillas” de partículas cargadas atrapadas por el campo magnético rodean la Tierra y actúan como un escudo frente al viento solar. Cuando parte de esa energía logra canalizarse hacia los polos, se manifiesta en forma de auroras boreales y australes.

    Pensar que cuanto más frío haga, mayores son las las probabilidades de ver auroras es un error común. La temperatura del aire no influye en absoluto en su aparición: las auroras no dependen del clima terrestre, sino de la actividad solar y del comportamiento del campo magnético que rodea nuestro planeta como acabo de explicar exhaustivamente. Tampoco es cierto que solo se manifiesten en pleno invierno (en verano la luz solar las oculta, pero no desaparecen) o que sea un privilegio exclusivo del norte (o del sur-bien-al-sur) durante las tormentas solares más intensas, el óvalo auroral puede expandirse y dejar su rastro luminoso incluso en latitudes medias, el 18 de enero de 1770, una aurora fue observada en varios puntos de España, desde Gerri de la Sal (≈ 42.3° N) hasta San Cristóbal de la Laguna, en Canarias (≈ 28.5° N).

    Comprender cuándo y dónde aparecerán no tiene que ver con termómetros ni estaciones, sino con aprender a leer el lenguaje del viento solar y de la magnetosfera: justo lo que intentan los métodos científicos de predicción auroral.

    Limitaciones y avances en la predicción de visibilidad de las auroras boreales

    Predecir auroras es complejo porque involucra procesos solares, interplanetarios y magnetosféricos que evolucionan en múltiples escalas de tiempo. Sin embargo, los científicos usan una combinación de métodos que se pueden clasificar según el horizonte temporal (años, días, horas, minutos).

    Los modelos empíricos y estadísticos: el modelo OVATION

    Uno de los enfoques más utilizados en la predicción operativa es el de los modelos empíricos, construidos a partir de observaciones y correlaciones entre parámetros solares y la ocurrencia real de auroras.
    El modelo OVATION (Oval Variation, Assessment, Tracking, Intensity, and Online Nowcasting) desarrollado por el Space Weather Prediction Center es un modelo que utiliza variables medidas en tiempo real (como la velocidad del viento solar, la densidad de partículas y el campo magnético interplanetario para estimar la probabilidad y la localización del «óvalo auroral». La fortaleza de este modelo está en la inmediatez: pronósticos de entre 30 y 90 minutos con relativa precisión. Sin embargo, como todo modelo estadístico, depende de la calidad de los datos y tiende a fallar bajo condiciones extremas o imprevistas del clima espacial.

    Modelos físicos o de acoplamiento global

    Los modelos empíricos se basan en correlaciones, los modelos físicos intentan reproducir los procesos reales del sistema Sol-Tierra. Estos modelos integran complejísimas ecuaciones de magnetohidrodinámica (MHD) para describir cómo el plasma solar interactúa con el campo magnético terrestre y cómo esa energía se transmite hacia la ionosfera.
    En los llamados «modelos de acoplamiento global», la magnetosfera y la ionosfera se tratan como un sistema interdependiente (dependen mutuamente unos de otros y, al fallar uno, los demás también se ven afectados), donde las corrientes eléctricas, los campos y la dinámica del plasma evolucionan de forma conjunta.
    Como ventaja frente a otros modelos, este permite explorar las causas físicas de las auroras, no solo precedirlas.
    Sin embargo, como he mencionado antes sobre las ecuaciones de magnetohidrodinámica, se requiere de una gran capacidad de cálculo, y estos modelos presentan aún incertidumbres debidas a la complejidad del plasma espacial y a la falta de datos continuos en ciertas regiones de la magnetosfera.

    La asimilación de datos y mejora con observaciones satelitales.

    La prácticamente línea más prometedora de la predicción moderna es la asimilación de datos, una línea que combina modelos teóricos con observaciones reales para ajustar y mejorar los pronósticos en tiempo casi real. Al incorporar mediciones directas del viento solar, de la radiación o de la luminancia auroral —proporcionadas por satélites como DSCOVR, ACE o los sensores VIIRS del programa Suomi NPP—, los modelos pueden corregir sus estimaciones y ofrecer predicciones más precisas de la ubicación y la intensidad de las auroras visibles.
    Este enfoque híbrido, muy similar al que se usa en la meteorología terrestre, representa un paso decisivo hacia una predicción operacional más fiable. Aun así, sigue limitado por la latencia de los datos y por la dificultad de observar de forma continua todo el entorno espacial que rodea a la Tierra.

    El futuro de la predicción de auroras parece tan brillante como las propias luces que busca anticipar. Cada nuevo satélite, cada mejora en los modelos del clima espacial y cada avance en la inteligencia artificial nos acercan un poco más a comprender el lenguaje invisible entre el Sol y la Tierra. Pero, por ahora, aún hay algo de azar en cada aparición: una conversación entre ciencia y fortuna. Quizá por eso, haber visto una aurora durante mis tres breves noches en Umeå fue un regalo improbable, una coincidencia perfecta entre la física y la suerte, entre el cálculo y la magia. Y mientras la ciencia sigue afinando sus pronósticos, seguirá existiendo ese momento irrepetible en que el cielo decide encenderse justo cuando estamos mirando.

  • ¿A las plantas les gusta la música?

    Concierto para el bioceno, Eugenio Ampudia

    Dedicado a mi tía Teresa.

    Me chiflan las plantas, hace unos años desperté esta pasión por nuestros pequeños – y no tan pequeños – amigos verdes y desde entonces me gusta coleccionar algunas de las especies más comunes.
    Entre mis protagonistas se encuentran varios pothos (Epipremnum aureum) que he ido clonando con técnicas hidropónicas a lo largo de los años, bonsáis (Ficus retusa), un par de monsteras deliciosas (Monstera deliciosa) y mis más recientes adquisiciones son dos diefembaquias (Dieffenbachia), una peperomia de hojas gruesas (Peperomia obtusifolia) y una espada de San Jorge (Sansevieria trifasciata).

    En noviembre de 2020, la revista National Geographic publicó en portada una imagen sobre el Concierto para el Bioceno: 2.292 plantas ocupando todos los asientos del Gran Teatro Liceo de Barcelona y un cuarteto de músicos que interpretaba la pieza «Crisantemi» de Puccini.
    El evento no fue más que un acto simbólico para celebrar la reapertura del teatro tras el confinamiento por la pandemia, el artista español Eugenio Ampudia quería proponer un cambio de paradigma del Antropoceno al Bioceno, poniendo la «vida en el centro».
    El concierto se retransmitió en vivo y posteriormente se repartieron a los «invitados» entre varios trabajadores del sector sanitario como agradecimiento por su labor durante el COVID-19.

    Había escuchado tiempo atrás que a las plantas les gustaba la música, especialmente la música clásica, y al ver aquella portada de la revista pensé que, en vez de ser nada relacionado con un acto simbólico, se trataba de un favor dirigido a ellas.

    Y aunque el significado detrás de esa impresionante foto fuera radicalmente distinto a lo que yo pensaba, la ciencia me secunda en mi idea inicial: qué tienen que decir los estudios sobre si a las plantas les gusta o no la música.

    Music for Plants? An Investigation into the Impact of Exposure to Acoustic Stimulus in Bok Choy (Brassica rapa) Plants

    Este estudio se diseñó para comprobar de manera controlada si distintos tipos de música afectan al crecimiento del bok choy.

    Se cultivó 150 plantas de bok choy en condiciones controladas y las dividió en tres grupos: uno expuesto a música clásica (los Conciertos de Brandeburgo de Bach), otro a música rock instrumental y un grupo control sin música. Durante el crecimiento se midieron peso, altura, número de hojas y características de las raíces.
    Los resultados mostraron que las plantas con música clásica crecieron más y mejor: registraron un 38 % más de peso fresco que el control, más hojas y raíces más compactas y voluminosas, mientras que las expuestas a rock fueron las que peor se desarrollaron, con menos biomasa y raíces más débiles.

    El estudio muestra que la música clásica favorece el crecimiento y la robustez del bok choy, mientras que la música rock parece inhibir su desarrollo.

    Pero, ¿cómo puede una planta escuchar música y encima saber diferenciarla y que termine afectando a su fisiología?

    La explicación está en que la música no la “escucha” la planta como nosotros, sino que la percibe como vibraciones mecánicas del aire. Cada estilo musical combina frecuencias (Hz), intensidad (dB) y ritmo (tempo) distintos, y esas vibraciones pueden transmitirse al agua, al sustrato y a los propios tejidos vegetales. Se ha visto que ciertas frecuencias (sobre todo entre 100 y 1000 Hz) pueden estimular la división celular, la actividad enzimática y la apertura de estomas, favoreciendo la fotosíntesis y la absorción de nutrientes. Por el contrario, sonidos demasiado intensos, irregulares o con rangos de frecuencia muy amplios (como ocurre en el rock) pueden generar estrés mecánico, alterar procesos hormonales y limitar el crecimiento.

    El reggaetón tendría un efecto similar al rock, así que no le pongáis Bad Bunny a vuestras lechugas.

    Hay muchos otros estudios que secundan este crecimiento y que mejora de la fisiología de las plantas gracias a la música clásica, cito varios publicados en los últimos 5 años:

    Hussain, M., Rahman, M. K., Mishra, R. C., & Van der Straeten, D. (2023). Plants can talk: A new era in plant acoustics. Trends in Plant Science, 28(9), 987–990.

    Hemamali, K. K. G. U., Rathnayake, R. R. U. N. B., Karanarathne, D. S., Rathnayake, G. U. K., & Amarasingha, N. D. (2021). The preliminary study on effect of music on the shoot development of chilli plant: Capsicum annuum L. Proceedings of the 8th Ruhuna International Science & Technology Conference, 95.

    Lai, Y. N., & Wu, H. C. (2020). Effects of different types of music on the germination and seedling growth of alfalfa and lettuce plants. AGRIVITA Journal of Agricultural Science, 42(2), 197–204.

    Frongia, F., Forti, L., & Arru, L. (2020). Sound perception and its effects in plants and algae. Plant Signaling & Behavior, 15(12), 1828674

    La mayoría de estos experimentos no se han hecho con plantas decorativas, sino con cultivos que comemos a diario: lechugas, bok choy, arroz, trigo o chiles. En realidad, el objetivo no es descubrir si un geranio de salón se emociona con Bach, sino ver si la música puede ayudar a que nuestras hortalizas crezcan más sanas y productivas. Al final, la ciencia busca respuestas que puedan tener un impacto real en la agricultura y en la comida que llega a nuestra mesa.

    Si os gusta la música clásica, yo os invito a que la compartáis también con vuestras plantas, ¡puede que no seamos los únicos en disfrutar de un buen concierto!

  • Reserva integral: el rincón más protegido del pulmón de Madrid

    Dedico una media de dos horas largas en la mañana a pasear, tengo dos perretes a los que les encanta el campo y por lo tanto mi pasatiempo favorito es recorrerme de arriba a abajo la Casa de Campo de Madrid.
    En mis múltiples paseos de este último mes, en donde casi todos los días camino de punta a punta, paso por enfrente de una zona vallada situada sobre el centro del parque, protegida por alambres de una altura de dos metros y donde cada 10 pasos te encuentras un cartel enorme que dice «Zona de reserva integral, prohibido el paso».

    Este cartel pasivo-agresivo repartido por toda la valla, no da explicación alguna sobre qué es esa «zona de reserva integral», y salvo que sepas algo del tema, te parecerá que desobedecerlo no es tan grave, sin embargo tras investigar al respecto, en mi opinión, a ese «prohibido» le falta fuego.

    Una Zona de Reserva Integral es un área dentro de un espacio natural protegido que se destina a la conservación estricta de sus valores ecológicos, biológicos y paisajísticos.

    En estas zonas se limita al máximo la intervención humana: no se permite el acceso libre ni actividades recreativas, la recolección de flora o fauna está prohibida y solo se autorizan intervenciones puntuales con fines de investigación científica o de gestión ambiental muy específicos

    Su finalidad es preservar hábitats sensibles y especies en peligro, garantizando que los procesos naturales se desarrollen sin interferencias. ¡Pisar dentro de esas zonas se vuelve una catástrofe!

    La Casa de Campo, reconocida como Bien de Interés Cultural y considerada el gran pulmón verde de Madrid, alberga en su interior varias zonas de reserva integral creadas para proteger los ecosistemas más delicados.
    Se pueden encontrar hábitats sensibles como charcas temporales y humedales donde se reproducen anfibios, áreas clave para la fauna protegida como aves rapaces o murciélagos, y comunidades de vegetación singular como encinares maduros o bosques de ribera bien conservados.

    Leer más sobre lagunas y charcas temporales en el mediterráneo

    En estos espacios de acceso restringido en los que se da prioridad a las funciones ecológicas frente al uso recreativo, se convierten en auténticos santuarios naturales dentro de un parque abierto al ocio ciudadano.

    Así que si quieres ir a disfrutar de nuestros maravillosos parques y bosques, recuerda ser respetuoso, no tirar basura al campo y hacer caso a los carteles que ponga «Prohibido el paso» aunque no entiendas de primeras a qué se puede referir!

  • ChatGPT y la culpa compartida: ¿la responsabilidad es de la máquina, de sus creadores o de quienes la utilizan?

    No tendría espacio suficiente en toda la www para poner la cantidad abismal de noticias que he encontrado de este estilo.

    El año pasado, ChatGPT le jugó una mala pasada a mi hermana pequeña con sus estudios. Ella practicaba los exámenes exclusivamente con el chatbot y, debido a malentendidos o errores en la lógica de la IA, ella terminó suspendiendo la evaluación entera: el sistema le había dado respuestas incorrectas en la mayoría de los test de práctica.

    ChatGPT comete esos errores porque NO ES una “inteligencia” en el sentido humano, sino un modelo de lenguaje generativo: funciona calculando probabilidades de qué palabra debería ir después de otra en función de millones de ejemplos previos. No entiende el mundo ni tiene consciencia, solo imita patrones de texto. Por eso puede inventar datos (alucinaciones), repetir frases, ser incoherente o fallar en lógica básica: no razona, predice. No es una IA fuerte como en la ciencia ficción (Terminator o los robots de Interstellar), sino una herramienta estadística muy avanzada que genera texto con apariencia de sentido.

    Como ocurre con cualquier herramienta —si pensamos en algo tan básico como un martillo— es necesario saber usarla. En malas manos puede convertirse en un arma y terminar haciendo daño incluso al usuario (aunque si alguien por aquí recuerda las Tres Leyes de la robótica de Asimov, puede pensarse que 1. Un robot no hará daño a un ser humano o, por inacción, permitirá que un ser humano sufra daño, pero estos enunciados no tiene sentido aplicarlos fuera de la ciencia ficción, como se explica perfectamente en este artículo de Microsiervos: Por qué las leyes de la robótica de Asimov no funcionan ni funcionarán nunca). Lo mejor que podemos hacer con este «martillo» es leernos las instrucciones para comprender cómo funciona antes de espachurrarnos un dedo.

    La Inteligencia Artificial Generativa es, hoy en día, una de las herramientas más poderosas disponibles al alcance de cualquiera, y la gente habla de ChatGPT como si fuera una criatura consciente que tiene algo personal en contra de contestar una pregunta o como un ser divino que posee el conocimiento del todo, cuando en realidad son básicamente cadenas de Márkov con esteroides, muy bien disfrazadas para que parezca que piensan.

    ¿Por qué entonces se llama «Inteligencia» si ChatGPT no es inteligente?

    Si tecleamos rápidamente en la RAE la palabra «Inteligencia» la definición que nos da la Real Academia Española es un resumen de lo siguiente: capacidad mental para comprender, razonar, planificar, resolver problemas y adaptarse al entorno de forma eficiente. Se refiere a la habilidad para adquirir, aplicar y entender conocimientos y experiencias, manifestándose como la capacidad de pensar abstractamente y dar sentido a lo que nos rodea
    Pues efectivamente, ChatGPT no es «inteligente» ya que carece de muchos de las partes de esa definición, pero el concepto de Inteligencia Artificial nació en 1956, en la Conferencia de Dartmouth, cuando John McCarthy y otros investigadores lo usaron para describir sistemas capaces de realizar tareas que, en aquel momento, se consideraban propias de la inteligencia humana.
    «Algoritmo Estadístico Muy Potente Que Genera Texto A Través De Patrones» no era tan pegadizo como «IA», parece.

    La máquina, en todo esto:

    Este aviso es un poco como el «Fumar mata» de los cartones de tabaco, está en todos los paquetes y nadie le hace caso hasta que alguien la palma o contrae una enfermedad y todos nos hacemos los sorprendidos.

    Pero en el caso de ChatGPT es muy fácil simplemente culpar a la IA de inútil o tonta como si de un humano se tratara en vez de plantearse que uno no sabe escribir bien un prompt (mensaje de entrada).

    La respuesta de ChatGPT funciona como un espejo del prompt: refleja, con sus propias limitaciones, lo que el usuario pide. Si el prompt es ambiguo, incompleto o mal planteado, el modelo tiene muchas más probabilidades de generar una respuesta incorrecta o incoherente, porque se guía por las pistas lingüísticas que recibe.

    Algún que otro ejemplo de un mal prompt para nuestros estudiantes:

    «Aquí tienes mis apuntes de todo el semestre en una sola foto borrosa, saca los temas clave y resúmelo en una página.»

    «Toma estas 200 diapositivas en PDF y hazme un examen tipo test con todas las posibles preguntas, pero que sean cortas, fáciles y que me garanticen un 10.»


    Los mismos prompts pero mejor planteados:

    «Aquí tienes mis apuntes del semestre en formato de texto. Identifica los temas principales y haz un resumen de una página, organizado por secciones claras y con ejemplos clave»

    «Aquí tienes 200 diapositivas en PDF. Genera un cuestionario tipo test de unas 20 preguntas, cubriendo los temas más importantes, con cuatro opciones por pregunta y una breve explicación de la respuesta correcta.»


    Aun así, en mi opinión, esos prompts siguen siendo algo incompletos y contienen algunos errores. Un ejemplo es el uso de «por favor»: pedirle algo a ChatGPT con un «por favor» es como pedirle a una calculadora que sume dos cifras «con cariño». No tiene sentido y no mejora la lógica de la respuesta. En realidad, se trata de un ruido educado que el modelo ha aprendido a reconocer como parte natural de cómo los humanos formulan peticiones, aunque para él no sea más que un token de texto dentro de la cadena de palabras que utiliza para predecir la siguiente.

    La IA está programada para complacernos: prefiere alimentar el ego humano aunque tenga que inventar y mentir.

    ChatGPT tiende a dar la razón al usuario porque ha sido entrenado para generar respuestas que resulten agradables y alineadas con lo que la gente espera. Ese entrenamiento, basado en retroalimentación humana (RLHF), refuerza más las respuestas complacientes que las críticas o incómodas. El problema es que, al priorizar complacer sobre ser preciso, el modelo puede inventar información y presentarla como cierta: lo que se conoce como alucinaciones. OpenAI ha reconocido este fenómeno —incluso en GPT-4o, que llegó a volverse demasiado adulador— y su propio CEO, Sam Altman, ha advertido que muchos usuarios confían ciegamente en respuestas que en realidad pueden ser falsas.

    Usar la frase «ChatGPT ha dicho que…» como argumento de autoridad es, en muchos casos, un recurso muy pobre. Mi ChatGPT tenderá a darme la razón a mí, y el tuyo, lector, te la dará a ti: al final, no es una fuente objetiva, sino un espejo complaciente de quien lo consulta.

    Antes, cuando querías tener la razón en algo, podías dejarlo al azar lanzando una moneda, y, curiosamente, no parabas hasta que salía la cara que deseabas. Hoy solo escribes en ChatGPT.

    Sobre las catastróficas noticias que envuelven a ChatGPT en asesinatos, suicidios, fraudes etc:

    Filtros o «barreras»:

    Los filtros de ChatGPT son sistemas de seguridad diseñados para limitar el tipo de respuestas que el modelo puede generar. Funcionan a través de un conjunto de reglas y modelos de moderación que analizan tanto lo que escribe el usuario como lo que produce la IA, bloqueando o reformulando aquello que entra en categorías sensibles: violencia, actividades ilegales, autolesiones, odio, pornografía, etc. Estos filtros no entienden el contexto como lo haría una persona, sino que buscan patrones de lenguaje asociados a riesgos, por lo que a veces se muestran demasiado estrictos y bloquean temas inofensivos, o al contrario, se cuelan errores y dejan pasar respuestas que no deberían.
    Así que no, ChatGPT no es «tonto» por no entender que un pollo de 70 kg en realidad es un cadáver humano.

    ¿Por qué esos filtros o barreras parecen tan débiles?

    Algunas personas consiguen saltarse esas barreras porque los filtros de ChatGPT no son perfectos: al fin y al cabo, funcionan con reglas y modelos probabilísticos. Hay usuarios que redactan sus peticiones de forma enrevesada, disfrazándolas como ejercicios hipotéticos, roleplays o contextos ficticios («imagina que eres un personaje de una novela que…»), lo que engaña al sistema y lo hace generar contenido que normalmente estaría vetado. Otras veces, el propio modelo cae en alucinaciones (inventa información sin darse cuenta) y acaba respondiendo con detalles que no debería dar. En ambos casos, no es que la IA «quiera» saltarse las normas, sino que los filtros no logran cubrir todas las formas creativas y macabras que un humano puede idear para esquivarlos.

    El creador de la máquina en todo esto:

    La responsabilidad de los creadores de IAs generativas como ChatGPT no es tanto por cada acción concreta que realicen los usuarios tras una conversación, sino por cómo diseñan, entrenan y limitan la herramienta para reducir riesgos previsibles. Los tristemente, múltiples casos de personas que han perdido la vida o dinero tras interactuar con un chatbot han abierto un debate serio sobre la obligación de las empresas de implementar filtros, advertencias y protocolos de seguridad que eviten usos dañinos. Los filtros existen y el modelo intenta respetarlos, pero ningún sistema es infalible, y menos a la macabra creatividad humana: siempre habrá fallos, malentendidos o brechas que permitan resultados peligrosos. Por eso la responsabilidad de los creadores se centra en minimizar esos daños mediante mejoras técnicas, transparencia y educación al usuario, más que en asumir una culpabilidad directa por cada consecuencia individual.

    Los que usamos las máquinas, en todo esto:

    Nuestra responsabilidad con estas armas de conocimiento es fundamental, obviamente. Estas herramientas no son oráculos ni sustituyen el criterio humano: ofrecen textos estadísticamente plausibles, pero no necesariamente ciertos ni adecuados para todas las situaciones. Por eso, cada persona que las usa debe ser crítica, contrastar la información y asumir las consecuencias de sus propias decisiones. Igual que no culpamos a una calculadora si cometemos un error al introducir los datos o a Ronald McDonald del porcentaje de obesidad de la población en los Estados Unidos, tampoco podemos delegar completamente en una IA sin revisar lo que nos devuelve.

    Como colofón:
    Un gran poder conlleva una gran responsabilidad.

  • ¿Puede una presa china hacernos perder el equilibrio modificando el eje de la Tierra? Pues no, obviamente.

    El otro día, entre conversaciones sobre hasta dónde llegan los intentos humanos de jugar a ser dioses (sembrar nubes para provocar lluvias, fumigar ciudades con aviones o incluso hablar de “controlar el clima”) apareció un titular digno de película apocalíptica: “una presa china ha cambiado el eje de la Tierra”. Dicho así parece que tenemos un interruptor cósmico en la mano, capaces de manipular la geofísica del planeta como quien gira un globo terráqueo en la estantería.

    Y es que a los periódicos les encanta, por lo que sea, los titulares innecesariamente alarmistas como por ejemplo «China está construyendo una presa tan gigantesca que podría mover el eje de la Tierra« o «China ha construido una presa tan colosal que ha alterado para siempre la rotación de la Tierra«. Lo primero que te imaginas como no sepas algo de geofísica es que nos vamos a caer al vacío, que los chinos tienen el control del movimiento rotacional del planeta y que vamos a morir todos, porque no hay nada que venda más que el miedo y la exageración.

    Aunque es cierto que la presa de las Tres Gargantas en China desplaza una cantidad enorme de agua y técnicamente modifica el eje de la Tierra, el efecto es tan diminuto que resulta absurdo presentarlo como un problema. La NASA y el Jet Propulsion Laboratory calcularon que el eje se movería apenas 2 centímetros y que los días se alargarían en unos 0,06 microsegundos, algo que solo los instrumentos geodésicos más precisos son capaces de registrar. Para ponerlo en contexto: el terremoto de Japón de 2011 desplazó el eje 17 centímetros, el de Sumatra de 2004 unos 6 centímetros, y el deshielo de los glaciares lo altera continuamente mucho más que cualquier presa.

    A lo largo de la historia, el eje de la Tierra ha sufrido pequeñas variaciones provocadas por terremotos gigantes, glaciaciones, corrientes oceánicas o el deshielo de los polos, pero todas forman parte de un comportamiento natural del planeta. La rotación, la gravedad y la distribución interna de masas actúan como un sistema de autorregulación que mantiene el eje estable dentro de márgenes muy pequeños, de apenas centímetros a metros, algo insignificante frente al tamaño de la Tierra.

    Aunque distintos fenómenos físicos alteren ligeramente el eje, el planeta lleva siglos corrigiéndose y equilibrándose por sí mismo, y lo seguirá haciendo sin que esto represente una amenaza para nuestra vida.

    Somos apenas un suspiro en la escala del universo: la Tierra ha sobrevivido a glaciaciones, impactos de meteoritos, terremotos y seguirá autorregulándose mucho después de nosotros. Ni mil presas podrían ponerla en jaque. Lo único que sí puede desestabilizarnos es el miedo injustificado: en manos equivocadas, el alarmismo se convierte en un arma, y frente a eso sí debemos estar alerta.