Investigadores de las universidades de Chicago y Rice han demostrado que los modelos de inteligencia artificial como FourCastNet aún no pueden predecir con precisión ciclones tropicales extremos, conocidos como “cisnes grises”, si no han sido entrenados con datos de tormentas similares. Aunque el modelo sí logra trasladar conocimientos entre diferentes regiones del planeta, los resultados evidencian que aún hacen falta nuevas estrategias de aprendizaje para anticipar los eventos meteorológicos más raros y devastadores.

IBM ha anunciado la construcción de IBM Quantum Starling, un ordenador cuántico que promete ser el primero en el mundo a gran escala y tolerante a fallos. Este superordenador, que se ubicará en un nuevo centro de datos en Nueva York, podrá ejecutar 20.000 veces más operaciones que las máquinas cuánticas actuales. Con 200 cúbits lógicos y capacidad para ejecutar 100 millones de operaciones, se espera que esté operativo en 2029. IBM asegura haber resuelto el problema clave de la corrección de errores cuánticos gracias a nuevos algoritmos de codificación qLDPC. Su impacto en el desarrollo y entrenamiento de modelos de inteligencia artificial será profundo y transformador.

ChatGPT 4o, el modelo más avanzado de OpenAI, ha perdido repetidamente al ajedrez frente a un Atari 2600 de 1977, pese a contar con una potencia de procesamiento millones de veces superior. El ingeniero Robert Caruso documentó el experimento, en el que la IA cometió errores básicos incluso tras recibir ayuda visual. Este episodio reabre el debate sobre los límites de la inteligencia artificial, que, a pesar de dominar la teoría ajedrecística, tropieza en la práctica frente a tecnología obsoleta.

Vivimos rodeados de datos. Cada vez que desbloqueas tu móvil, usas una app o caminas por una calle con sensores, estás generando información. Esta información alimenta a la inteligencia artificial, pero su uso debe ser ético, responsable y basado en datos fiables. La IA puede ayudarnos a resolver grandes retos, siempre que aprendamos a cuidar los datos que la alimentan.

Investigadores alemanes han desarrollado una técnica que combina espectroscopía infrarroja y aprendizaje automático para detectar enfermedades de forma rápida, económica y precisa. El sistema, entrenado con miles de muestras, es capaz de identificar hasta el riesgo futuro de padecer trastornos como el síndrome metabólico o ciertos tipos de cáncer. El método se basa en la espectroscopía infrarroja, que permite obtener un “fingerprint” o huella molecular única de cada muestra de sangre. Este espectro contiene información sobre las vibraciones de las moléculas y permite detectar alteraciones provocadas por enfermedades.

En el mundo de la inteligencia artificial, los algoritmos ya no son los únicos protagonistas. Investigaciones recientes y avances en la práctica han demostrado que, en muchos casos, la cantidad y calidad de los datos superan al ingenio del algoritmo. Desde los modelos que dominan los juegos de estrategia hasta los asistentes de voz que usamos a diario, la IA moderna está impulsada por montañas de datos y estructuras cada vez más sofisticadas para analizarlos y sacarles partido.

Investigadores del MIT han creado LinOSS, un modelo de IA inspirado en las oscilaciones neuronales del cerebro humano. Este sistema, basado en principios físicos, permite analizar secuencias de datos extremadamente largas sin perder estabilidad ni precisión. Supera a modelos anteriores como Mamba y ha sido reconocido como uno de los mejores trabajos presentados en la conferencia ICLR 2025. Con aplicaciones que van desde la salud hasta la conducción autónoma, LinOSS abre una nueva etapa en la inteligencia artificial.

Refik Anadol debuta en el Guggenheim Bilbao con una instalación inmersiva que reinterpreta la obra de Frank Gehry mediante inteligencia artificial. "Living Architecture: Gehry", expuesta del 7 de marzo al 19 de octubre de 2025, inaugura la serie in situ del museo, combinando arte generativo, sonido envolvente y datos éticos para explorar nuevas formas de habitar el espacio.