Los dos terremotos que han sacudido Venezuela a partir de las 18.04 hora local del pasado miércoles fueron detectados segundos antes de producirse por el sistema Earthquake Alerts System: una herramienta desarrollada por Google y destinado al envío de alertas a aquellos … móviles con sistema operativo Android cuando se detecta un terremoto en la zona en la que se encuentra.
Según han compartido varios usuarios en redes sociales, los mensajes de alerta comenzaron a sonar en sus dispositivos entre cinco y tres segundos antes de que se comenzase a notar el terremoto. En ellos se les informaba de la hora exacta a la que empezarían, la magnitud inicial -de 6,2-, la ubicación del epicentro y la distancia que los separaba de este. Si se pinchaba en esa alerta, se accedía a un mapa en el que se mostraban las zonas que se verían afectadas así como una advertencia para extremar la precaución por posibles réplicas.

Pero, ¿cómo pudo prever Google que se iba a producir un terremoto acertando con la hora exacta y avisando a los usuarios? La clave, en este caso, está en el interior de los terminales; en concreto, en sus acelerómetros. Se trata de pequeños componentes que detectan el movimiento en un teléfono y que son necesarios para mover automáticamente la pantalla, contar pasos, reconocer gestos o mejorar la experiencia de navegación. En el caso de los móviles Android, también permiten la detección de seísmos.

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Andrés Gerlotti Slusnys

«Si el teléfono detecta algo que considere que puede ser un terremoto, envía una señal a nuestro servidor de detección de terremotos junto con la ubicación aproximada en la que se produjo el temblor. El servidor combina entonces la información de muchos teléfonos para averiguar si se está produciendo un terremoto», explican desde Google.

Para saber las áreas afectadas por el terremoto, Google aprovecha los más de 2.000 millones de teléfonos Android que hay todo el mundo y que utiliza como ‘minisismógrafos’ para crear la red de detección de más grande del mundo. «Los teléfonos detectan la vibración y la velocidad del temblor de un terremoto y alertan a los usuarios de Android de las zonas afectadas en consecuencia», señala la compañía.

OpenAI ha presentado su primer procesador para inteligencia artificial llamado Jalapeño. Desarrollado junto con Broadcom y Celestica en tan solo nueve meses, dicho anuncio marca un «paso importante» en la estrategia de OpenAI para construir la infraestructura completa que respalda sus modelos y productos.Greg Brockman, presidente y cofundador de OpenAI, afirma en un comunicado oficial que «Jalapeño forma parte de la estrategia integral de infraestructura a largo plazo para aumentar la disponibilidad de recursos informáticos, lo que se traduce en una inteligencia artificial más rápida, fiable y asequible para personas y empresas, y que puede utilizarse para resolver problemas más importantes».El objetivo de democratizar la inteligencia artificial pasa por hacer que los modelos más avanzados sean accesibles, fiables y económicamente viables para un público cada vez más amplio. Por lo tanto, con Jalapeño, OpenAI aspira a aprovechar mejor su infraestructura para ofrecer herramientas útiles a estudiantes, desarrolladores, investigadores, emprendedores y empresas de todos los tamaños, facilitando así el aprendizaje, la innovación y la resolución de desafíos complejos.Qué es Jalapeño de OpenAIJalapeño es un procesador que ha sido diseñado para las cargas de trabajo de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés), además, se trata del primer acelerador de IA en una plataforma de computación multigeneracional para hacer que la inteligencia artificial avanzada sea más rápida y accesible.También, optimiza la eficiencia computacional para permitir un mejor entrenamiento y servicio, e incluso se basa en los sistemas que OpenAI ejecuta a diario en ChatGPT, Codex, la API y futuros productos de agentes.Según OpenAI, el objetivo de Jalapeño consiste en combinar la potencia y el rendimiento de los principales aceleradores de IA actuales con una latencia más cercana a la de los sistemas de interferencia especializados más rápidos, lo que hace que sea ideal para productos LLM interactivos a gran escala.Para qué puede usarse JalapeñoEn palabras de OpenAI, «Jalapeño está diseñado con flexibilidad para funcionar con todos los LLM, guiado por los conocimientos de OpenAI sobre las necesidades de inferencia de los modelos de IA actuales y futuros en toda la industria». Además, si bien la compañía de Altman aún está evaluando el rendimiento final, las pruebas iniciales demuestran que Jalapeño ofrecerá un rendimiento por vatio considerablemente superior al de las tecnologías más avanzadas actuales, al mismo tiempo que ejecutará de forma eficiente cargas de trabajo más importantes.Disponibilidad de JalapeñoJalapeño constituye la primera etapa de una plataforma informática concebida para evolucionar a lo largo de varias generaciones, además, su despliegue inicial está previsto para finales de 2026 y servirá de base para futuras ampliaciones en los años siguientes.Cabe mencionar que el proyecto integra aceleradores desarrollados por OpenAI con las tecnologías de silicio, redes y conectividad de Broadcom, además de aprovechar la experiencia de Celestica en el diseño y fabricación de placas, bastidores y sistemas.

Nvidia es, sin duda, la tecnológica que mejor ha capitalizado el auge de la inteligencia artificial. Sus chips son capitales para que máquinas como ChatGPT sean capaces de responder a cada pregunta que les lanza el usuario. Pero el funcionamiento de estos sistemas tiene … un importante coste hídrico que se ha convertido en uno de los mayores problemas para la industria. Ahora la compañía dirigida por Jensen Huang ha desarrollado un nuevo sistema de refrigeración que puede reducir drásticamente el consumo de agua de los centro de datos. ¿El truco? Usar agua caliente.
«Hemos eliminado una enorme cantidad de energía y prácticamente todo el consumo de agua», dice Ali Heydari, director de refrigeración e infraestructura de centros de datos en Nvidia.

La empresa compara su sistema con el funcionamiento de un jacuzzi. Mientras que en este el agua suele mantenerse entre los 38 y los 40 grados centígrados, el líquido refrigerante de sus nuevos servidores de inteligencia artificial puede alcanzar los 45 grados sin que el rendimiento de los chips se vea afectado.
A primera vista puede parecer contradictorio, ya que cuanto más caliente está el líquido, menos debería enfriar. Pero ocurre justo lo contrario. De acuerdo con Nvidia, el hecho de que el refrigerante circule a una temperatura mucho más elevada que en los sistemas convencionales permite que el calor puede disiparse directamente mediante radiadores exteriores durante gran parte del año; y sin necesidad de recurrir a equipos mecánicos que consumen grandes cantidades de electricidad y agua.

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Según la firma, este cambio puede transformar por completo la eficiencia de los centros de datos. En aquellos ubicados en zonas con climas favorables, el consumo de agua destinado a reducir la temperatura de los sistemas puede bajar prácticamente a cero gracias a un circuito cerrado en el que el mismo líquido se reutiliza de forma continua, sin pérdidas por evaporación.
La mejora, aparentemente, es grande. Tradicionalmente, la refrigeración ha llegado a representar hasta el 40 % del consumo eléctrico de un centro de datos. Nvidia sostiene que su sistema podría ahorrar más de cuatro millones de dólares al año en costes relacionados con la energía y el agua. Pero el sistema llega hasta donde llega, que es al interior del centro de datos en el que opera. Todo el gasto hídrico y energético que se genera en el exterior sigue sin solución.

Los problemas de plan

Y es que, como apunta el medio especializado ‘TechCrunch’, gran parte del agua asociada a la inteligencia artificial se consume fuera del propio centro de datos en el que funcionan los componentes, sobre todo en la generación de la electricidad que alimenta los servidores y en la fabricación de los chips. Ese consumo indirecto puede llegar a duplicar o triplicar la huella hídrica total de una instalación, por lo que la tecnología de Nvidia solo reduciría entre una cuarta parte y un tercio del consumo total de agua vinculado a los centros de datos.
Por lo tanto, aunque el ingenio de Nvidia representa un avance, sigue quedando trabajo para rebajar el consumo. Cabe recordar que, a causa del auge de la IA, se espera que para 2030 se espera los centros de datos emitan una cantidad de dióxido de carbono (CO2) similar a Reino Unido y consuman la misma cantidad de agua potable que 1.300 millones de personas durante un año entero.

El Mundial 2026 ha sido el primer torneo internacional de fútbol masculino que coincide con el auge de la inteligencia artificial generativa. En este contexto, su celebración ha venido acompañada de la difusión en TikTok, Instagram y X (antes Twitter) de vídeos falsos que simulan ser fancams, mostrando a supuestas aficionadas en las gradas que están clasificadas por nacionalidades y representadas bajo estereotipos de belleza normativos y sexualizados.En los últimos días, EFE Verifica ha detectado más de veinte perfiles en redes sociales que publican estos vídeos de forma recurrente y, a su juicio, se trata de una modalidad de desinformación con sesgo de género que convierte a las mujeres en objetos de consumo visual, contribuyendo a perpetuar estereotipos sobre distintas nacionalidades mediante imágenes creadas por inteligencia artificial. Pero, ¿cómo son los vídeos?Según la agencia EFE, a simple vista, «parecen simples vídeos reales, pero detrás de ellos se esconde algo más que entretenimiento» porque convierten a las mujeres en un reclamo y refuerza «viejos estereotipos bajo una apariencia nueva». Elisa García Mingo, socióloga especializada en misoginia digital en redes sociales, afirma que esta mal práctica puede abordarse como «desinformación de género», ya que reproduce una representación estereotipada de las mujeres con unos estándares de belleza que son imposibles de alcanzar.Así se crean los vídeos sexualizados Para ello, basta con acceder a un servicio online que genera imágenes y vídeos a partir de un prompt detallado —por ejemplo, una supuesta aficionada en un estadio con apariencia realista y con una camiseta de una selección de fútbol— y, después, continuar en otra herramienta que sea capaz de animar la imagen como si fuera una fancam.Como ocurre con los vídeos generados mediante IA, estos contenidos aprovechan la repercusión mediática del Mundial 2026 para atraer audiencia y maximizar su difusión. Además, los vídeos responden casi siempre al mismo patrón, pero con ligeras variaciones: una mujer joven aparentemente grabada de forma espontánea, un estadio como telón de fondo y elementos que remiten a una determinada selección nacional. En todos los casos, el protagonismo no recae sobre el partido, sino sobre el cuerpo de la mujer, convirtiéndose en un reclamo visual.Estos vídeos se terminan monetizando en OnlyFansAnte el auge de este tipo de vídeos, Alejandro Martín, profesor e investigador de la Universidad Politécnica de Madrid e IBERIFIER, explica a EFE Verifica que cualquier contenido vinculado a temas de actualidad «siempre va a conseguir más visibilidad en una red social» y que el objetivo de estas cuentas suele ser lograr visualizaciones para monetizarlas.»En esta ocasión estos clips de vídeos redireccionan a webs y plataformas de pago como Onlyfans o Fanvueu, incluso Telegram, que ofrecen contenidos de pago de estas supuestas mujeres. Son el foco de captación para una posterior monetización», indica Martín.