La lista de las personas más ricas del planeta se mueve al son que marcan las cotizaciones en bolsa de sus empresas. Larry Ellison, fundador de Oracle, escaló hasta el tercer puesto en la última revisión del ranking de mayores fortunas de Forbes. No obstante, más que su gran fortuna, estos movimientos revelan cómo se mueven las fortunas en función de las tendencias que mueven los mercados.

La tercera mayor fortuna del planeta. Oracle es una de las empresas que se está beneficiando del tirón de la inteligencia artificial ya que proporciona la infraestructura de servidores que necesitan estos modelos generativos.

Esto ha hecho que la cotización de Oracle haya subido un 45% en lo que va de año, encumbrando la valoración de la acción de la compañía por encima de los 116 dólares. Con ello, su fundador ha alcanzado el tercer puesto de la lista de los más adinerados del planeta, con un patrimonio estimado de 152.000 millones de dólares. Esto lo sitúa por encima de Jeff Bezos con un patrimonio estimado de 149.000 millones de dólares.

La IA y los eléctricos están de moda y eso es muy rentable. El puesto que ocupan los millonarios en los listados que cuantifican su patrimonio queda muy ligado a la deriva de sus inversiones. Si dan con la tecla correcta, sus beneficios se disparan y ascienden varios puestos de golpe en la lista.

Como fundador, la mayor parte del patrimonio de Larry Ellison proviene de Oracle y del soporte que la empresa está brindando al desarrollo de la inteligencia artificial. Sin embargo, cuenta con una segunda entrada de fondos muy potente que proviene de la inversión de 11.000 millones en acciones de Tesla. En total, su patrimonio ha crecido un 4% desde el último recuento.

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Fortunas por tendencia. Basta con echar la vista atrás en el historial de estos rankings de las personas más ricas del planeta para hacer una radiografía de los avances industriales de la humanidad en el último siglo.

Si a mediados del siglo pasado estos rankings estaban dominados por fortunas basadas en el petróleo, la construcción o las navieras, el cambio de siglo impulsó la apuesta por la tecnología haciendo millonarios a Bill Gates y Steve Jobs entre otros pioneros en los sistemas informáticos.

Con Bill Gates todavía en la pugna por los puestos más altos, tomaron el relevo los fundadores de Google, las pujantes redes sociales con Mark Zuckerberg como principal representante, y el comercio electrónico con Jeff Bezos como abanderado.

La IA toma el relevo en Wall Street. Tras un dominio de casi una década en la cúspide, el accionista mayoritario de Amazon cedía su puesto al siempre polémico Elon Musk, que irrumpía con fuerza al volante del fabricante de vehículos que ha cambiado la industria de la automoción.

Sin embargo, al controvertido millonario se le escapó una oportunidad de oro: la inteligencia artificial de la mano de OpenAI, y con ella la siguiente gran tendencia que está haciendo escalar muchos puestos a otros millonarios.

Jensen Huang da el salto con Nvidia. El auge de la inteligencia artificial, todavía en sus primeros compases, ya está dejando pingües beneficios en sus principales artífices. Jensen Huang, CEO de Nvidia, es uno de ellos gracias al excelente rendimiento en tareas de procesamiento para la IA de los chips que fabrica la compañía que dirige.

De hecho, según el mismo ranking de Forbes que ha situado al fundador de Oracle como la tercera persona más rica del mundo, coloca al CEO de Nvidia en el puesto 36 con una fortuna estimada de 36.800 millones de dólares, experimentando un crecimiento de 1.340 millones de dólares. La mayor subida de todo el ranking por debajo del top 10.

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Elon Musk y Twitter han mirado hacia otro lado en cuanto a la gestión del copyright. Y ahora la industria musical ha decidido pasar a la acción. A través de la Asociación Nacional de Editores de Música (NMPA), los representantes de los principales artistas del mundo han demandado a Twitter por 250 millones de dólares.

Miles de canciones en Twitter sin permiso. “Twitter permite y alienta las infracciones, incluidas las de las composiciones musicales de los editores”, explica la demanda. Básicamente la industria musical ha decidido que Twitter debe compensarles por permitir que sus canciones se publiquen en Twitter sin ningún tipo de control ni permiso por parte de quienes tienen los derechos.

17 editores y 1.700 canciones. La NMPA representa 17 de los editores de música más importantes de Estados Unidos: Concord, UMPG, peermusic, ABKCO Music, Anthem Entertainment, Big Machine Music, BMG Rights Management, Hipgnosis Songs Group, Kobalt Music Publishing America, Mayimba Music, Reservoir Media Management, Sony Music Publishing, Spirit Music Group, The Royalty Network, Ultra Music Publishing, Warner Chappell Music y Wixen Music Publishing.

Es un grupo suficiente poderoso como para que prácticamente todas las canciones más populares estén incluidas. Según la demanda, se incluyen un total de 1.700 canciones, de las que tienen constancia que han sido publicadas en Twitter sin permiso.

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Peor desde que está Musk. El problema viene de lejos, pero el caso está en que desde que Elon Musk compró Twitter el asunto no se ha solucionado. Al contrario, según indican los editores musicales, el problema se ha agravado: “el cambio de propiedad de Twitter en octubre de 2022 no ha supuesto mejoras en su forma de actuar con respecto a los derechos de autor. Al contrario, los asuntos internos de Twitter con respecto a asuntos relevantes para este caso están en desorden”.

No es la primera vez. La industria musical tiene muy por la mano este tipo de demandas. En el pasado ha denunciado por motivos similares a plataformas como TikTok o Twitch. Y la Justicia tradicionalmente le ha ido dando la razón a los gestores de derechos.

Más importante todavía, a raíz de estas demandas posteriormente se han ido alcanzando acuerdos multimillonarios entre la plataforma y la NMPA, como el caso de TikTok en 2020.

Buscando un acuerdo con Twitter. “Twitter sabe muy bien que miles de millones de personas filtran, lanzan y transmiten música todos los días en su plataforma. Ya no puede esconderse detrás de la DMCA y negarse a pagar a los compositores y editores de música”, expone David Israelite, CEO de la asociación de editores de música.

Por el momento Twitter no ha llegado a ningún tipo de acuerdo sobre el uso de estas canciones. La red social se centra principalmente en texto, aunque el contenido audiovisual tiene cada vez más peso. Ha sido la NMPA quien ha iniciado las negociaciones. El punto de partida es esta demanda multimillonaria.

Imagen | Raph_PH | Ministério Das Comunicações

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La noticia El problema de Twitter con el copyright ha explotado: la industria musical demanda a Elon Musk por 250 millones de dólares fue publicada originalmente en Xataka por Enrique Pérez .

Vamos a explicarte cómo poner música en las notas de Instagram, para poder elegir una canción y que todos puedan escucharlas. Las notas de Instagram son un espacio para mensajes de 60 caracteres situado en la sección de mensajes, y ahora se ha añadido la posibilidad de añadir canciones, para que cuando alguien pulse en la nota pueda escucharla.

Esta opción se beneficia del catálogo de música que tiene Instagram, el mismo que usas para añadir canciones a tu publicaciones. Lo que pasa es que ahora también puedes poner música sin necesidad de crear una publicación, y en un sitio donde no interfiere con los feeds de tus seguidores.

Poner música en notas de Instagram

Lo primero que tienes que hacer es entrar en el apartado de Mensajes de Instagram. Para esto, tienes que ir a la pantalla principal y, arriba del todo a la derecha, pulsar en el icono de Mensajes que verás con la forma de una flecha o avión de papel.

Entrarás en una pantalla donde tendrás todos tus mensajes privados, y arriba tienes las notas. En la fila de las notas pulsa sobre el icono con tu imagen de perfil para proceder a crear una nueva nota.

Esto te llevará a la pantalla donde puedes escribir lo que quieras decir en tu nota. En ella, tienes que pulsar en el icono de la nota musical que te aparecerá debajo de tu imagen de perfil.

Esto te llevará a la pantalla para elegir una canción. En ella, tienes que buscar y elegir la canción que quieras añadir. Para eso, puedes usar el buscador que tienes arriba, y cuando tengas una lista de canciones, antes de pulsar sobre una para elegirla puedes darle al botón de reproducción a su derecha para escuchar un fragmento.

Cuando selecciones la canción, pasarás a un segundo paso en el que tienes que elegir el fragmento que quieras que suene. Son fragmentos que pueden ser de 30 segundos como mucho, y puedes disminuir el tiempo a tu antojo y desplazar el selector a la parte de la canción que quieras.

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Una vez elegida la canción, antes de pulsar en Compartir puedes hacer otras dos cosas. Para empezar, puedes añadir un texto a tu nota para que también se publique, y abajo de todo en Compartir con podrás elegir si quieres compartirlo con los seguidores a los que sigues o con tu grupo de mejores amigos. Una vez lo tengas todo, pulsa en Compartir para enviar la nota con la canción.

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La noticia Cómo poner música en las notas de Instagram fue publicada originalmente en Xataka por Yúbal Fernández .

Está en boca de todos: la nueva temporada de ‘Black Mirror’ es un regreso al estado de buena forma de las temporadas clásicas (es decir, las británicas) de la serie creada por Charlie Brooker. Después de un aterrizaje en Netflix un poco deslucido (pese a que tuvo momentos como mínimo notables, como el interactivo ‘Bandersnatch‘), y una pausa durante la que el propio Brooker declaró que no tenía nada que criticar (o dicho de otra forma: el enemigo había vencido), lo cierto es que ha vuelto con energía renovadas. Y el enemigo en casa.

El secreto de esta nueva temporada no solo es que explora texturas complementarias pero distintas a la ciencia ficción limpia habitual en la serie, como en el estupendo episodio ‘Demon 79’, sino que se fija otros objetivos. La habitual obsesión de la serie con las redes sociales, internet y la despersonalización de la sociedad por culpa de la tecnología, y que en los últimos tiempos había mutado en un luddismo algo ramplón ha encontrado nuevos blancos a los que dirigir los dardos.

En el caso del soberbio primer capítulo de esta temporada, ‘Joan es horrible’, apunta a la mismísima Netflix. Se trata de una historia que bebe de los clásicos esquemas de la serie, una espiral de paranoia y engaños que asfixian a un individuo, en este caso la Joan del título. Es una jefa déspota con una vida privada basada en mentiras y que un día, en una plataforma de streaming cuyo parecido con Netflix no es nada casual, Streamberry, descubre una serie en la que Salma Hayek replica su día con todo detalle.

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Por supuesto, en una plataforma tan vista al estilo Netflix, al día siguiente Joan ha perdido su trabajo, sus amistades y su pareja. Y aquí viene el intríngulis: cuando intenta poner coto a la serie, se encuentra con que la plataforma de streaming está blindada legalmente para espiarla y usar su imagen porque así lo ha consentido en las condiciones de uso al contratar el servicio.

La metáfora está clara, entre otras cosas porque no hay metáfora: literalmente, el episodio habla de Netflix como una corporación maquiavélica que roba nuestros datos para su beneficio. Por supuesto, el episodio sigue en una espiral de delirios que entra en un simpático recurso meta, pero el mensaje básico es tan ácido que el propio Brooker se extrañaba en unas declaraciones recientes para Empire de que Netflix no le hubiera puesto ninguna cortapisa.

“No hubo ninguna oposición, que yo supiera”, afirma. “Lo cual es un poco decepcionante, porque estaría bien poder decir: lo hice de todas formas… ¡porque soy anarquista! Pero no”. Así que ahí lo tenemos: Charlie Brooker descubriendo el terrible poder omnívoso de la industria del entretenimiento, capaz de devorar cualquier conato de rebeldía para convertirlo en un producto. La rueda sigue girando, amigos y amigas.

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La noticia Este nuevo episodio de ‘Black Mirror’ critica a Netflix de una forma que resulta alucinante que le hayan dado luz verde fue publicada originalmente en Xataka por John Tones .

Ser hijo primogénito significa muchas cosas. Pero sobre todo que eres el experimento de tus padres. Lo hemos escuchado mil veces: “Con el primero estábamos muy atentos. ¿Con el segundo? Ya más tranquilos, es más fácil”. Pero para el niño en cuestión, a veces ser el primero es más complicado a todos los niveles y querer renunciar a todas las responsabilidades que conlleva el título es lo más normal del mundo. Sin embargo, los estudios muestran que todo parece dar sus frutos al final.

Diversas investigaciones hacen hincapié en que los hijos primogénitos obtienen mejores resultados en las pruebas de coeficiente intelectual y tienen más probabilidades de triunfar que sus hermanos menores.

Los estudios. Una y otra vez, las investigaciones han demostrado que los hijos primogénitos son mejores en muchas más cosas que sus hermanos menores: obtienen mejores resultados académicos y tienen más probabilidades de convertirse, digamos, en el próximo presidente del Gobierno que sus hermanos o hermanas menores. Y, en el otro extremo del espectro, los primogénitas tienen menos probabilidades de consumir drogas y quedar embarazadas en la adolescencia.

Por lo tanto, probablemente no sorprenda a nadie que a los hijos primerizos les vaya mejor en la escuela que a sus hermanos menores. Es también uno de los hallazgos documentados en un estudio de los profesores de la Universidad de Washington en St. Luis , V. Joseph Hotz & Juan Pantano. Pero está mucho menos claro por qué el orden de nacimiento parece importar tanto para el nivel de rendimiento escolar.

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¿Por qué? Se han postulado muchas teorías, que van desde la genética hasta la estabilidad de la vida familiar y la dinámica de enseñanza entre hermanos. El estudio ofrece una explicación diferente: todo se reduce a la reputación de los padres de mantener la disciplina con sus hijos. Las reputaciones son importantes para los políticos, los maestros e incluso los vendedores de coches. Menos obvio, pero igualmente importante, es la reputación de los padres ante los ojos de sus hijos.

La idea básica es la siguiente: hay dos tipos de padres: los que en el estudio llaman “no perdonadores” porque castigarán el bajo rendimiento escolar, independientemente del orden de nacimiento del niño, y los que “perdonan”, lo que significa que no les gusta castigar a ninguno de sus hijos, independientemente de su nacimiento. El último tipo de padre se enfrenta a un dilema. Si no castigan el mal comportamiento de su hijo mayor, todos sus hijos sabrán que mamá y papá son benevolentes y no castigan las malas calificaciones. Como resultado, todos los hijos de padres indulgentes tenderán a no trabajar duro en la escuela.

El papel de los padres. Para evitar esta situación, los padres que perdonan son estrictos con su primogénito, con la esperanza de establecer una percepción que también influirá en el comportamiento de sus hijos más pequeños. Los niños más pequeños, al ver castigar a su hermano o hermana mayor, serán menos propensos a holgazanear en la escuela. Llámalo disciplina de “goteo”: pone la mayor energía en el primogénito, tratando de establecer el mismo tono para todos.

Más tarde, estos padres que perdonan, a quienes realmente no les gusta castigar a ninguno de sus hijos, comienzan a holgazanear en su crianza. Entonces, el resultado de esta crianza estratégica es que, si bien todos los niños se benefician de los castigos del primogénito, el impacto es mayor en el hijo mayor.

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Rendimiento superior. En aquel estudio, analizaron los datos de los hijos de mujeres encuestadas y se enfocaron en familias con más de un hijo. Para ello incluían información sobre las percepciones de las madres sobre sus hijos. Mientras que el 34% de los primogénitos fueron considerados “uno de los mejores de la clase”, solo el 27% de los que fueron cuartos en el orden de nacimiento recibieron tal reconocimiento. En el otro extremo del espectro, solo el 7,3%  de los primogénitos fueron considerados “por debajo de la media o en la parte inferior de la clase”, mientras que las madres clasificaron al 11,7% del resto.

También descubrieron que los primogénitos tenían más probabilidades de enfrentar un control diario de la tarea que los hermanos menores. Y que cuantos más hermanos menores tiene un niño, mayor es la probabilidad de que los padres supervisen de cerca al hijo mayor después de que ese niño se desempeñe por debajo de lo esperado en sus notas de clase. De hecho, con cada hermano menor adicional, las posibilidades de una mayor supervisión aumentaron en 2,2 puntos porcentuales.

Más probabilidades de éxito. Otros estudios, como este realizado por Feifei Bu y sus colegas, quienes encuestaron a 1503 grupos de hermanos, concluyeron en su investigación que los hijos mayores tienen un 4% más de probabilidades de continuar con la educación superior que los menores. También que el hijo mayor es un 7% más ambicioso que el nacido más tarde.Con todo, esto no quiere decir que tu orden de nacimiento tenga que determinar el grado de éxito que adquirirás en tu vida. Pero sí, sin duda, puede tener implicaciones importantes.

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La noticia Ya sabemos cuál es la clave para que un niño salga listo: que sea el primogénito de la familia fue publicada originalmente en Xataka por Albert Sanchis .

No todos los científicos confían a pies juntillas en las capacidades de los ordenadores cuánticos. Algunos, como el matemático israelí Gil Kalai, que da clase en la Universidad Yale (Estados Unidos), defienden que nunca funcionarán bien. Este académico en particular cree que el aumento de la complejidad de los sistemas cuánticos provocará que acaben comportándose como los ordenadores clásicos, por lo que la superioridad de los primeros acabará evaporándose.

Otros investigadores, sin embargo, son mucho más optimistas. Ignacio Cirac, el físico español considerado de forma unánime junto a Peter Zoller el padre fundacional de la computación cuántica, sostiene que “desarrollar un ordenador cuántico que no tenga errores es muy complicado. No tengo ninguna duda de que va a pasar (en este ámbito no estoy de acuerdo con lo que dice Gil Kalai), pero creo que va a tardar mucho tiempo”.

El centro de este debate está ocupado por la corrección de errores. Los científicos que investigan en el ámbito de la computación cuántica lidian también con otros desafíos, pero la necesidad de implementar un sistema de corrección capaz de garantizar que los resultados que devuelven los sistemas cuánticos son correctos es fundamental. De lo contrario no podrán enfrentarse a la resolución de problemas realmente significativos. O esto creían los expertos hasta ahora.

Y es que un equipo de investigadores de IBM acaba de entregarnos evidencias muy sólidas que defienden que los ordenadores cuánticos pueden resolver problemas complejos sin necesidad de contar con un sistema de corrección de errores. Su trabajo acaba de ser publicado en Nature, y es extraordinariamente esperanzador debido a que pone sobre la mesa con argumentos tangibles la posibilidad de que los ordenadores cuánticos puedan ser utilizados para resolver problemas significativos antes de que llegue la tan ansiada corrección de errores.

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Este hallazgo no significa que la corrección de errores ya no es importante. Por supuesto que lo es. De hecho, sigue siendo la meta final de buena parte de los investigadores en computación cuántica debido a que cuando llegue presumiblemente estas máquinas podrán intervenir en la resolución de un abanico muy amplio de problemas. En esencia lo que han demostrado estos investigadores de IBM es que por el camino los sistemas cuánticos van a ser capaces de funcionar correctamente y resolver algunos problemas relevantes sin contar con este recurso.

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El artículo que han publicado en Nature recoge con todo lujo de detalles cómo han llevado a cabo su experimento. No es necesario que indaguemos en él a fondo debido a que su complejidad excede el alcance de este artículo, pero merece la pena que nos detengamos un momento en él para hacernos una idea certera acerca de la estrategia que han diseñado. A grandes rasgos lo que han hecho ha sido implementar un sistema de mitigación de errores, que no de corrección, tomando como base un ordenador cuántico equipado con un procesador Eagle de 127 cúbits.

Los ingenieros de IBM involucrados en este experimento han contado con la ayuda de varios investigadores de la Universidad de California en Berkeley y del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley. Trabajando juntos han logrado refinar la calibración de los cúbits superconductores de este procesador cuántico con el propósito de minimizar el ruido al que está expuesto e incrementar su coherencia.

Su objetivo era dilatar el tiempo durante el que los cúbits preservan los efectos cuánticos, que es lo que permite utilizarlos para llevar a cabo cálculos aprovechando las ventajas que conlleva operar con un sistema cuántico y no con uno clásico. Cuando desaparecen los efectos cuánticos surge un fenómeno conocido como decoherencia cuántica, y a partir de ese instante el ordenador cuántico pierde su ventaja y pasa a comportarse como un ordenador clásico.

No obstante, esto no es todo. Para poner a prueba su estrategia y averiguar si realmente su tecnología de calibración de los cúbits superconductores y reducción del ruido es eficaz compararon su salida con la de un circuito verificable. Y concluyeron su experimento con un último reto: el ordenador cuántico de 127 cúbits se enfrentó a un superordenador clásico de última generación. Lo sorprendente es que en al menos uno de los cálculos el ordenador cuántico entregó los resultados correctos, pero el superordenador clásico fracasó en el intento.

Aún queda mucho trabajo por hacer en este ámbito, pero estos científicos han llegado a una conclusión muy importante: un procesador cuántico de poco más de 100 cúbits que no cuenta con corrección de errores puede ser utilizado para resolver problemas científicos significativos. Eso sí, para que sea capaz de entregar resultados fiables es necesario mitigar los errores calibrando los cúbits con un procedimiento extraordinariamente avanzado y riguroso.

Algunos algoritmos cuánticos, como la factorización o la estimación de fase, entre otros, no podrán ser resueltos con un ordenador cuántico hasta que cuente con un sistema de corrección de errores eficaz, pero otros problemas del mundo real un poco más sencillos sí podrán ser abordados con los ordenadores cuánticos actuales. Esta declaración de Sajant Anand, uno de los autores del experimento, nos invita a ser razonablemente optimistas: “Nos estamos adentrando en un terreno en el que los ordenadores cuánticos serán capaces de hacer cosas que los algoritmos actuales no pueden hacer cuando los ejecutamos sobre un ordenador clásico”.

Imagen de portada: Xataka con Midjourney

Más información: Nature

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La noticia Esto lo cambia todo: IBM ha demostrado que los ordenadores cuánticos funcionan bien sin corrección de errores fue publicada originalmente en Xataka por Juan Carlos López .

La Unión Europea está dispuesta a acelerar la extracción de tierras raras en su suelo. El primer paso del creciente interés por este tipo de minerales se dio con la publicación de Critical Raw Materials Act, una nueva normativa que está pasando los trámites burocráticos europeos con el objetivo de sentar las bases en relación a este mercado.

Los primeros pasos contemplan que, en 2030, la Unión Europea se ha fijado que las tierras raras utilizadas en el suelo del continente alcancen los siguientes objetivos:

• extraer al menos el 10 % del consumo anual de la UE.
• procesar al menos el 40 % del consumo anual de la UE.
• que al menos el 15 % del consumo anual de la UE sea destinado al reciclaje.
• que no más del 65 % del consumo anual de la UE dependa de un solo país externo.

El motivo es claro: impedir la dependencia China. Las tierras raras son un recurso especialmente valioso para la electrónica, las energías renovables o el coche eléctrico. La fuerza de China es total en cualquiera de estos mercados, controlando una cadena de suministro que se ha comprobado que es vital para la producción de cualquiera de los productos relacionados con estos mercados.

En 2019 ya se calculaba que el país asiático fue el proveedor de entre el 85 y el 95% de las tierras raras utilizadas en todo el mundo. Haberse posicionado primero en su extracción y, sobre todo, minar estos recursos sin contemplar los daños medioambientales o para los trabajadores ha sido esencial para ejercer en estos momentos un dominio absoluto, vendiendo sus recursos más baratos que nadie.

La UE presiona

Todo este contexto animó a que la Unión Europea tomara parte y se decidiera a publicar una normativa específica sobre el uso, la extracción, el procesamiento y el reciclaje de tierras raras, con las cifras anteriormente señaladas.

Ahora, Vozpópuli asegura que desde Bruselas se está presionando a los gobiernos nacionales para que presenten su plan de reservas de estos minerales y sus proyectos de extracción y procesamiento. Entre los Gobiernos a los que se pide celeridad está el español.

En nuestro país, algunos de los proyectos de extracción de tierras raras se encuentran en el aire. En Extremadura se cree que hay grandes reservas de litio pero su explotación y los problemas ambientales derivados de la misma han sembrado dudas sobre la viabilidad del proyecto.

No es el único caso. En Ciudad Real llevan años escuchando hablar sobre las, ahora ansiadas, “tierras raras”. En Salamanca, una mina de uranio lleva ya una década esperando a ser explotada. En Galicia han vuelto a oír hablar del wolframio, un mineral que los nazis compraban a un precio inmejorable en la región, como explica Nacho Carretero en Fariña. En Andalucía se calcula que hay disponibles 17 de 29 de los minerales que para la UE son claves.

La Unión Europea, sin embargo, se enfrenta a sus propias legislaciones. El estudio del impacto ambiental de la explotación de estos yacimientos siempre es problemático y contar con las reservas más grandes del continente, como Suecia, no es sinónimo de encabezar la extracción y procesamiento de estos minerales.

Esto provoca que los proyectos se alarguen en el tiempo y, algunos, se extiendan lo suficiente como para que los intereses privados se marchen a nuevos territorios. Países como India o Irán que dicen tener enormes reservas y que ponen menores trabas para su explotación.

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Todo esto dificulta alcanzar los objetivos a los que aspira la Unión Europea. El objetivo de las instituciones es que sus países sean referencia en la producción de baterías para el coche eléctrico pero, sin embargo, las proyecciones a futuro apuntan a que el continente no será capaz de producir las necesarias para la demanda a la que aspira.

Al mismo tiempo, las decisiones políticas de Estados Unidos están siendo mucho más prácticas, promoviendo el uso de materias locales y la producción en su suelo de los componentes necesarios para el coche eléctrico. De momento, en Europa sólo Francia parece decidida a tomar medidas dentro de su estrecho margen de maniobra.

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La noticia Europa quiere empezar a extraer tierras raras en su propio suelo. Su principal obstáculo es Europa fue publicada originalmente en Xataka por Alberto de la Torre .

Ir de compras es una de esas cosas que polarizan: o amas hacerlo, o lo odias. En Google quieren facilitar ese escenario tanto a unos como a otros, y han añadido una nueva e interesante función a su servicio Google Shopping. La idea, evitar que tengas que pasar por el probador para saber qué tal te queda la ropa que tienes la intención de comprar.

Probador virtual. La herramienta de Google usa una foto de la prenda que quieres “probarte”, e intenta predecir cómo se ajustará a modelos reales que aparecen en distintas poses. Esos modelos, hombres y mujeres con distintas fisonomías, sirven de referencia para saber cómo nos quedaría esa prenda a nosotros mismos.

Las fotos de los catálogos no sirven (mucho). La idea responde a un estudio interno realizado por Ipsos en el que participaron más de 1.600 personas . En las conclusiones se indicaba cómo el 42% de los compradores online “no se sienten representados por las imágenes de los modelos”, y el 59% se mostraron insatisfechos tras comprobar que las prendas que compraban online no quedaban como esperaban. Con este probador virtual Google trata de evitar esos problemas y decepciones.

IA generativa. El sistema funciona con un nuevo modelo de difusion desarrollado internamente en Google. Es la misma tecnología en la que se basan tanto Stable Diffusion como DALL-E 2: aprenden a ir reduciendo el ruido de una imagen inicial que está complemamente formada por ruido, y la van acercando poco a poco a una imagen objetivo.

Entrenamiento. Para entrenar ese modelo de IA concreto Google utilizó un gran número de pares de imágenes en las que una persona se vestía con una prenda y adoptaba dos poses. A partir de ahí el modelo se fue haciendo más y más robusto usando pares aleatorios de prendas y personas.

Un despliegue limitado. La característica está ya disponible para usuarios de Google Shopping en Estados Unidos. Allí es posible probarse virtualmente ropa de marcas como Anthropologie, Everlane, H&M o Loft. Basta con pulsar en el botón “Try On” (“Probarse”) que aparece al lado de las prendas de esas tiendas en las búsquedas de Google. La ropa de hombre llegará más adelante.

Un viejo problema que no acaba de solucionarse. La propuesta de Google no es en absoluto nueva, y son muchas las empresas que han tratado de plantear una solución de probador virtual. Zara lo hizo ya en 2010, por ejemplo, y es algo muy común en el ámbito de las firmas de estética. Microsoft lo intentó en 2017, y Amazon solicitó una patente en 2018 para crear un “espejo inteligente” que serviría como probador virtual, e incluso lanzó su Echo Look —más tarde abandonado— para este propósito. Adobe también planteó su propio desarrollo en 2020, pero todos esos sistemas han acabado teniendo un alcance muy limitado. Veremos si esta nueva era de IA generativa puede plantear al fin una solución.

Imagen | Xataka con MidJourney

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La noticia La inteligencia artificial también quiere acabar con los probadores físicos. Al menos eso se ha propuesto Google fue publicada originalmente en Xataka por Javier Pastor .

Esta semana, la ONG Ecologistas en Acción ha publicado su informe anual en el que otorga sus “banderas negras”. Una forma de reivindicar una costa más limpia y mejor gestionada que nos ha hecho preguntarnos cuáles son los riesgos de bañarnos en zonas contaminadas y cuáles son los criterios empleados en este tipo de informes.

48 banderas. Desde Mina de San Finx hasta la Bahía de Portmán, y desde el Golfo de Roses hasta la Franja marina de Fuencaliente, la ONG ha otorgado un total de 48 banderas negras a playas, franjas costeras, actividades y empresas españolas. Buena parte de ellas se han adjudicado por la contaminación de sus aguas o del entorno (el resto por mala gestión) en playas.

Las banderas se otorgan a las dos playas (puertos, empresas, etc.) en cada provincia costera y Ciudades Autónomas en base bien a su contaminación, bien a una mala gestión. No pretende, por tanto, ser un informe exhaustivo sobre las peores playas de España o las más contaminadas, sino un vistazo sobre los principales problemas que amenazan las costas de cada uno de estos 48 segmentos costeros.

La ONG ofrece en su informe un desglose de las motivaciones que han influido a la hora de otorgar estas banderas, tales como vertidos, deficiencias en los sistemas de saneamiento y graves problemas de depuración; contaminación química, lumínica y/o acústica; y acumulación de basuras marinas; entre otras.

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Vertidos, contaminación y basuras. Entre estos problemas detectados en playas españolas, algunos están vinculados a amenazas para nuestra salud, como la contaminación química o las deficiencias en el sistema de saneamiento.

Concretamente, el informe señala casos como vertidos de fuel, o aguas residuales mal tratadas, contaminación histórica del subsuelo, o aguas acídicas y contaminadas por metales pesados procedentes de la minería. Se alude también a la “presencia relativamente frecuente de banderas rojas ondeando” en algún caso.

¿Hay peligro? La mayoría de los casos denunciados por Ecologistas en Acción están más estrechamente vinculados a amenazas al medio ambiente que a la salud pública de los bañistas. Año tras año, la insuficiente o mala depuración de aguas es la gran asignatura pendiente de las costas españolas en lo que refiere a potenciales riesgos para la salud.

Los problemas asociados a esta contaminación pueden ir desde los leves como la irritación de la piel hasta infecciones algo más graves, gastroenteritis, infecciones oculares o auditivas, e incluso legionelosis. Estos vertidos también pueden hacer que algas microscópicas prosperen con sus consiguientes problemas asociados.

Un factor a tener en cuenta es que la contaminación de las aguas es uno de los motivos por los que las autoridades ondean la bandera roja en playas, con el objetivo de disuadir a los bañistas. Esto quiere decir que, mientras nos encontremos en zonas controladas, las banderas verdes son indicadores de una buena calidad del agua y ausencia de riesgos para la salud.

La antítesis: bandera azul. En contraste con las banderas negras que se otorgan ante problemas ambientales, las playas también pueden obtener la distinción de la “bandera azul”. Ésta señala que las playas cumplen con una serie de garantías, incluida la correcta monitorización de la contaminación.

Los criterios referidos a la contaminación en la playa incluyen no sólo la monitorización, por ejemplo, de la calidad del agua, sino también la presencia de elementos que permitan comunicar esta información a los bañistas. Las playas también deben estar lejos de cualquier posible fuente de contaminación, sea industrial o de aguas residuales.

España acostumbra a ser el país con mayor número de banderas azules y también a estar entre los países con mayor número de banderas azules por kilómetro de costa. Monitorizar los problemas ambientales es importante, tanto como también conocer los indicadores de calidad, sea en forma de bandera azul o de bandera verde, para poder tomar mejores decisiones. La decisión de dónde refrescarnos en verano, en este caso.

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La noticia El mapa de las banderas negras en España: las playas más contaminadas y menos limpias en las que bañarse este verano fue publicada originalmente en Xataka por Pablo Martínez-Juarez .