La imagen con la que abrimos es completamente real. La escena tuvo lugar en el valle de Chitlang, situado en la antigua ruta conocida como el “Camino del Rolls Royce”, lo cual ya nos da una pista del enclave. En el pasado, un testimonio del ingenio y la resiliencia humana en el contexto histórico de Nepal. Con todo, lo curioso de lo que vemos no es solo que un centenar de personas carguen un coche a hombros, el dueño original del vehículo lo hacía todo un poco más surrealista.

Sin carreteras no hay coches. Durante décadas, el famoso camino fue un sendero muy popular por el transporte de vehículos, la única “vía” que se utilizaba antes de la construcción de carreteras modernas. Sin automóviles en funcionamiento, los vehículos eran desmontados y cargados sobre postes de bambú y llevados al hombro por decenas de porteadores.

Aquella ruta fue un vínculo esencial entre el valle de Katmandú y las llanuras del Terai, además de ser transitada por comerciantes, peregrinos, dignatarios extranjeros y locales durante siglos. De hecho, hasta 1956 la ruta empedrada era la única que conectaba Katmandú con India a través de ese trayecto sinuoso que incluía cruzar colinas boscosas y pueblos pintorescos como Chitlang, Markhu y Kulekhani. Finalmente, con la construcción de la Carretera Tribhuvan, el sendero cayó en desuso, dejando atrás pueblos aislados y transformándolos en vestigios silenciosos del pasado.

Hitler y su coche. En cuanto a la imagen que con el tiempo se ha vuelto icónica, parece que tuvo lugar una tarde de 1949, aunque hay varias versiones sobre el destinatario. La más difundida: Adolf Hitler obsequió con el vehículo al Rey Tribhuvan, abuelo del último rey de Nepal, Gyanendra. Nada menos que un Mercedes-Benz de 1938 (un modelo 230 Pullman Landaulet 1937-1939).

El coche, el primero en ser visto en el país, debía llegar a Katmandú en un tiempo donde, como explicábamos, Nepal carecía de carreteras modernas. La solución fue la que vemos en imagen, una que luego se repetiría con otros vehículos, siempre con grupos de hombres nepaleses cargando físicamente el vehículo a través del difícil terreno montañoso, mostrando esa mezcla de ingenio y esfuerzo humano ante la adversidad.

Como decíamos, hay una segunda versión de los hechos. En ella, se sugiere que el destinatario fue el Primer Ministro de India, Juddha Shumsher, con la intención de ganarse el apoyo de los soldados Gurkha en la Segunda Guerra Mundial.

El papel histórico de los porteadores. Lo cierto es que el transporte humano de carga tiene raíces ancestrales anteriores a la domesticación de animales y la invención de la rueda. Aunque disminuyó con el fin de la esclavitud y el avance tecnológico, este método persiste en lugares donde los medios mecánicos no son viables, como montañas, selvas y áreas de difícil acceso.

En el caso que nos ocupa, en Nepal, este legado permanece vivo en los famosos “Sherpas”, nombre que comúnmente se da a los porteadores de los Himalayas, aunque originalmente se refiere a un grupo étnico adaptado a la vida en altitudes extremas, hoy son profesionales logísticos y guías expertos esenciales en la escalada de montañas.

Tradición y modernidad. El caso del Mercedes-Benz llevado a Katmandú refleja no solo un momento único en la historia de Nepal, sino también la resiliencia de las comunidades montañesas que, incluso en la era contemporánea, conservan roles esenciales en la logística y el transporte en condiciones extremas. El evento emblemático subraya la capacidad humana para adaptarse y superar obstáculos, combinando tradición, ingenio y esfuerzo colectivo.

El “regreso” del coche. Hace unos años se supo que el coche seguía con “vida”. Al parecer, lo habían reparado y usado para llevar a los visitantes por los terrenos de un museo del palacio nepalí. Antes, el vehículo había estado almacenado en un antiguo garaje del palacio durante más de cinco años, después de ser abandonado por una escuela de ingeniería que lo había estado usando para dar clases.

No puede ser más curiosa la historia del coche de la casa alemana. El auto que comenzó llevando al líder nazi de Alemania, terminó perdido en las montañas de Nepal (enclave que, por cierto, luchó contra Alemania junto a los británicos) para que los más pequeños aprendieran algo de historia.

Imagen | YouTube (posible atribución a Kurt Wentzel)

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En Navidad, solemos viajar más y los viajes pueden llegar a ser interminables si no se tiene un buen sistema de entretenimiento. Ahora, el iPad 10ª generación es un chollo en Amazon y puedes conseguirlo por 349 euros, una rebaja que en dispositivos Apple suele ser difícil de encontrar.

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El iPad más básico pero que no renuncia a potencia

Como ya hemos indicado, este es el iPad más básico que existe en estos momentos. Pero esto no quiere decir que ofrezca prestaciones mediocres. Su pantalla es de tipo LED/IPS Retina display de 10,9 pulgadas, con resolución de 2.360 x 1.640 píxeles. Además, presenta una tasa de refresco de 60 Hz y alcanza un brillo máximo de 500 nits. Otra cosa destacada de este modelo de iPad es que incorpora tecnología True Tone, que permite una visualización perfecta en cualquier entorno.

En el apartado fotográfico, este iPad de 10ª generación integra una cámara trasera y otra frontal con un sensor de 12 MP, que permiten grabar vídeos incluso a máxima resolución de 4K a 60 fps. Es compatible con el Apple Pencil de 1ª generación y también integra un sensor de huella Touch ID en el botón de bloqueo, en su lateral.

El cerebro de esta tablet de Apple es el chip A14 Bionic de Apple, acompañado de una RAM de 4 GB y almacenamiento de 64 GB. Su batería, por otra parte, promete navegar por Internet durante hasta 10 horas, tiempo más que suficiente para cualquier viaje que realices en Navidad.

Otra de las cosas más destacadas de este iPad es que viene con sistema operativo iPadOS 16. Respecto a su carga, al igual quédese que Apple incorporara el puerto USB-C en el iPhone 15, es el tipo de conector que incorpora esta tablet.

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Imágenes | Javier Penalva (Xataka) y Apple

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Mejorar los modelos de predicción meteorológica ha sido un objetivo prioritario para muchos científicos del mundo a lo largo del tiempo. De una correcta predicción meteorológica no solo depende nuestra selección de atuendos: también transportes por tierra, mar y aire; la agricultura; o las decisiones de producción del sector energético. Y sobre todo, una predicción meteorológica más precisa, puede evitar importantes riesgos, incluido el riesgo de perder la vida.

Una nueva herramienta. Ahora la división de Google dedicada al estudio de la inteligencia artificial (IA), Google DeepMind, promete revolucionar este sector con su nueva herramienta: GenCast. GenCast es un modelo basado en inteligencia artificial capaz de predecir el tiempo y los riesgos asociados a condiciones meteorológicas extremas.

Según la empresa el modelo está a la altura de los modelos meteorológicos más avanzados. Además, GenCast es un modelo de código abierto.

15 días de antelación. El nuevo modelo resulta de especial interés por su capacidad de realizar predicciones a medio plazo. Según la empresa estadounidense, su nuevo modelo sus previsiones mantienen la precisión incluso a la hora de adelantarse 15 días a los eventos meteorológicos, un rango en el que las incertidumbres suelen ser altas en los modelos contemporáneos.

Modelos probabilísticos. Los modelos de predicción a medio plazo, como los utilizados por el Centro Europeo de Predicción a Medio Plazo (ECMWF), se basan en la creación de diversas predicciones basadas en distintos escenarios. Los resultados son después ponderados para generar una predicción probabilística, es decir, que asigna distintas probabilidades a las diversas situaciones previstas por el modelo.

Una de las desventajas de esto es que generar estos resultados requiere mucho esfuerzo de computación. Esto implica que necesitamos un superordenador dedicando horas de actividad a estos cálculos. El tiempo que transcurre entre que introducimos los últimos datos atmosféricos hasta que obtenemos sus resultados puede ser de unas dos horas, explica a SINC Ferran Alet Puig, investigador senior de Google DeepMind y coautor del estudio

De los superordenadores a la IA. El nuevo modelo no parte de modelos teóricos basados a su vez en lo que sabemos de las leyes de la física, sino a partir de observaciones, explican sus creadores. Utilizaron para ello registros meteorológicos históricos hasta el año 2018. Nutrido de estos datos, el modelo pudo ajustarse para “aprender” de esta información.

“Los modelos de aprendizaje automático como GenCast funcionan de manera muy distinta a los modelos clásicos. El ENS (un sistema de pronóstico probabilístico) del [ECMWF] esencialmente simula las leyes de la física con superordenadores. En teoría, creemos conocer las leyes de los fluidos, pero a la práctica tenemos errores en los sensores y una capacidad de computación finita. Existen muchos parámetros de los modelos que no conocemos”, indica Alet Puig a SINC.

El nuevo modelo requiere de menos poder de computación y, sobre todo, de tiempo, ya que sus resultados pueden estar listos en cuestión de minutos. El equipo responsable de desarrollar este modelo lo ha hecho a través de un artículo en la revista Nature.

Poniendo a prueba el modelo. Si los registros meteorológicos hasta el año 2018 sirvieron para adiestrar el modelo, el modelo fue puesto a prueba con datos posteriores. Con resultados satisfactorios.

Revolución o evolución. Pese a lo innovador de la nueva propuesta, aún es pronto para romper con los modelos tradicionales. Pese a lo innovador de la metodología, el nuevo modelo aún depende de modelos meteorológicos tradicionales para realizar su trabajo.

“Sin embargo, sistemas como el GenCast aquí descrito hacen uso del reanálisis obtenido por métodos tradicionales basados en leyes físicas, por lo que es todavía dependiente del modelo IFS [Integrated Forecasting System] del ECMWF, tanto para establecer las condiciones iniciales como para entrenar a los algoritmos de aprendizaje automático”, explica Ernesto Rodríguez Camino, meteorólogo superior del Estado y miembro de la Asociación Meteorológica Española, en declaraciones recogidas por Science Media Center.

Indica Rodríguez Camino que es probable que veamos “en un futuro no muy lejano” sistemas híbridos que combinen ambas aproximaciones. A través de este doble enfoque podremos quizás utilizar los modelos basados en ecuaciones físicas “para verificar, entrenar y mejorar el sistema”, y los modelos basados en observaciones “para optimizar el cálculo de las predicciones e incrementar los recursos de la predicción por conjuntos”.

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Imagen | Pixabay