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ahora hay un estándar para cobrar a las compañías que saquen la web
Cuando usamos Gemini, ChatGPT o Grok, es fácil pensar que esa capacidad para producir resultados en pocos segundos roza lo extraordinario, incluso con sus fallos habituales. Pero no hay misterio: dependen de modelos entrenados con cantidades masivas de información. Ese proceso ha encendido un debate cada vez más intenso sobre cómo se utiliza todo ese contenido y hasta dónde llega el control de quienes lo generan. En ese clima aparece una propuesta que intenta poner cierto orden.
La extracción masiva de contenido. El crecimiento acelerado de la IA ha dejado al descubierto el mencionado fenómeno. Las compañías recurren a rastreadores propios y a conjuntos de datos elaborados por terceros que agregan material procedente de miles de sitios web. Para los editores, el problema no es solo la escala, sino la falta de transparencia sobre qué se recopila, cómo se utiliza y quién obtiene beneficios. El choque entre estos intereses ha alimentado demandas y debates sobre el equilibrio entre innovación y derechos de autor.
Qué es RSL 1.0. Ahora llega RSL 1.0, un estándar abierto diseñado para que los editores puedan expresar, de forma legible por máquinas, cómo debe utilizarse su contenido en la era de la IA. La iniciativa surge del RSL Collective y del RSL Technical Steering Committee, donde participan compañías de internet, medios y organizaciones de estándares como Yahoo, Ziff Davis y O’Reilly Media. El objetivo es que los medios puedan definir reglas transparentes de uso y licencia que los sistemas de IA deban respetar.
Un estándar operativo. Aquí aparece en escena el archivo robots.txt, que ha sido la herramienta fundamental para guiar a los rastreadores de la web, permitiendo o denegando acceso a determinadas rutas de un sitio. Esa simplicidad fue útil durante años, aunque no contemplaba usos concretos como el entrenamiento de modelos de IA. RSL 1.0 da un paso más y describe permisos diferenciados mediante categorías como “ai-input”, pensada para el entrenamiento, o “ai-index”, vinculada a la indexación clásica. La categoría “ai-all” permite bloquear cualquier uso relacionado con IA.
La idea es que con este sistema los editores puedan definir límites específicos sin perder visibilidad en los buscadores. Las reglas siguen siendo simples, pero ahora mucho más informativas.
Resolviendo una limitación clave. Hasta ahora, según los impulsores de la iniciativa, un editor que quiera evitar ese uso debe aceptar que su contenido deje de aparecer también en la búsqueda tradicional, porque Google no ofrece una opción individual para separar ambos ámbitos. Para los cofundadores del RSL Collective, “RSL proporciona exactamente esa capa que faltaba”, al permitir un control independiente entre ambos usos.


El modelo de contribución. Una de las novedades más destacadas de RSL 1.0 es el sistema de “contribución”, pensado para que creadores y organizaciones sin ánimo de lucro puedan exigir aportaciones a los sistemas de IA que utilicen su material. La iniciativa se ha desarrollado junto a Creative Commons y busca reforzar la sostenibilidad del digital commons, que reúne miles de millones de recursos abiertos en la web. Su directora ejecutiva, Anna Tumadóttir, señala que “es imprescindible que existan opciones de reparto justo más allá de las licencias comerciales, para poder seguir sosteniendo los bienes comunes y proteger el acceso al conocimiento en la era de la IA”.
Una adopción amplia. La publicación de RSL 1.0 ha generado un respaldo notable entre editores, plataformas y organismos técnicos, además de contar con el apoyo de proveedores de infraestructura como Cloudflare, Akamai y Fastly. Su implicación es relevante porque estos servicios pueden aplicar de forma directa las reglas que los editores definan.
Ahora bien, aunque RSL 1.0 introduce un marco más claro para expresar reglas de uso, no soluciona todos los problemas que plantea el entrenamiento de modelos de IA. El estándar depende de que los rastreadores lo respeten y de que los proveedores de infraestructura lo apliquen, de modo que las empresas que ignoren estas señales podrían seguir recopilando contenido sin autorización. Tampoco está claro cómo afectará a editores pequeños que carecen de recursos para negociar con grandes plataformas.
El avance de la IA ha cambiado la forma en que interactuamos con la información, aunque a menudo olvidemos que detrás de esos resultados rápidos hay contenido creado por millones de personas. Toca esperar para saber si RSL 1.0 conseguirá equilibrar las reglas de juego.
Imágenes | Xataka con Gemini 3 Pro | Solen Feyissa
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En China quieren que los robots humanoides hagan las tareas del hogar. El problema es que una casa no es una fábrica
Durante años hemos visto robots humanoides dar volteretas mortales, bailar, practicar artes marciales o moverse por fábricas con capacidades cada vez más llamativas. El siguiente paso parece casi natural: llevarlos a casa para que hagan la colada, preparen una cama o apoyen el cuidado de mayores. El problema es que esa transición no es tan directa como parece. Una fábrica está diseñada para reducir la incertidumbre; una vivienda, en cambio, está llena de pequeñas excepciones. Y para un robot, esas excepciones pueden ser exactamente la diferencia entre una demo vistosa y un producto útil.
El concepto. SCMP cuenta que GigaAI ha presentado el SeeLight S1 como el primer modelo de robot humanoide doméstico de propósito general del país, desarrollado en colaboración con el Hubei Humanoid Robot Innovation Centre y la Hubei Humanoid Robotics Industry Alliance. En imágenes difundidas por la empresa aparece realizando tareas muy reconocibles: cortar verduras, freír huevos, cargar una lavadora, tender ropa, hacer una cama o abrir cortinas. La compañía, además, prevé probarlo gratis en hogares de Wuhan en la primera mitad de 2027.
Una casa no es una línea de montaje. Esa es la diferencia de fondo. En una fábrica, el robot puede trabajar con referencias conocidas, piezas colocadas siempre de la misma manera y movimientos que se repiten miles de veces con muy pocas variaciones. En una vivienda, en cambio, nada garantiza que la camiseta esté donde estaba ayer, que la silla no se haya movido o que una mascota no cruce por delante justo cuando el robot intenta completar una tarea.
Mucho movimiento, poca comprensión. La propia Xinhua recoge una idea que ayuda a enfriar la épica de las demostraciones y que no afecta solo a China, sino a la robótica humanoide en general: los humanoides han mejorado mucho en su “cerebelo”, la parte vinculada al control y la coordinación, pero todavía arrastran grandes problemas en su “cerebro”. Dicho de otra forma, pueden ejecutar movimientos complejos, pero les cuesta entender qué significa una escena y qué función tiene cada objeto dentro de ella.
El hogar también es un problema de datos. Ahora bien, para que estos sistemas funcionen mejor en casas reales necesitan aprender de casas reales, pero el hogar es precisamente uno de los lugares donde menos sencillo resulta recopilar datos. No hablamos solo de mapas de habitaciones, sino de objetos, fuerzas, ángulos, rutinas y decisiones físicas difíciles de simular.
Avances y desafíos. Según NSFC, el país esperaba superar en 2025 las 10.000 unidades vendidas de humanoides, con un crecimiento interanual del 125%, y ya había pilotos en fabricación industrial, reparto, restauración y servicios. El matiz importante es que nada de eso convierte automáticamente esta carrera industrial en un despliegue exitoso dentro de los hogares: el propio sector sitúa el camino con prudencia, primero industria, después logística y usos comerciales, y solo más tarde el hogar.
Un futuro fácil de imaginar, difícil de materializar. La parte difícil es demostrar que eso puede hacerse de forma útil, segura y con un coste razonable fuera de una demostración preparada. Ahí está la frontera real. China y otros países del mundo pueden acelerar prototipos, pilotos y producción, pero una vivienda no perdona la torpeza del mismo modo que un escenario controlado. Para llegar al hogar, el robot no tendrá tendrá que entender mejor la vida humana.
Imágenes | GigaAI
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ya lleva más de 672 metros
La tuneladora ‘Mayrit’ lleva ya sus primeros meses de operación bajo el subsuelo de Madrid con el objetivo de ampliar la Línea 11 de Metro. La gigantesca máquina ya ha dejado atrás los primeros 672,6 metros de galería desde la futura estación de Comillas y, según los datos que ha hecho públicos la Consejería de Vivienda, Transportes e Infraestructuras compartidos por El Debate, confirman que la máquina está ya tomando bastante brío.
Cifras de avance. En menos de dos meses de actividad, Mayrit ha extraído 46.676,2 metros cúbicos de tierra, tal y como afirman desde el medio, el equivalente a llenar unas 19 piscinas olímpicas. Además, ya se han colocado 389 de los 3.076 anillos de hormigón que terminarán por revestir los 5.227 metros de túnel previstos entre Comillas y Conde de Casal. Cada anillo está formado por siete dovelas, las piezas romboidales que se fabrican en Noblejas, Toledo, en una planta específicamente levantada para esta obra.
Cómo se gestiona la tierra extraída. La tuneladora arranca el terreno con su rueda de corte y la tierra viaja por una red de cintas transportadoras que se van alargando a la par que avanza la máquina. Esas cintas atraviesan el interior de lo que será la estación de Comillas hasta llegar a la superficie, donde la tierra cae en un foso con capacidad para 8.500 metros cúbicos. De ahí, varias retroexcavadoras la cargan en una flota de unos 150 camiones que se encargan del traslado final.
Todo ese material extraído se está utilizando para restaurar media docena de explotaciones mineras y hasta un vertedero abandonado.
El arranque. El primer mes de trabajos fue más lento de lo normal porque la máquina estaba todavía en fase de ajuste. Esos primeros 200 metros se hicieron con Mayrit en rodaje. A partir de ahora, según las previsiones de la propia consejería, la tuneladora debería moverse entre los 400 y los 500 metros mensuales, en torno a 15 metros diarios, trabajando las 24 horas del día y los siete días de la semana.
La próxima parada. La previsión de la Consejería es que el tramo entre Comillas y Madrid Río, de 1.114 metros, esté terminado el próximo mes de junio. Cuando Mayrit llegue allí, se detendrá unas dos semanas para que los operarios le puedan realizar una revisión técnica. Después continuará hacia Palos de la Frontera, Atocha y, finalmente, Conde de Casal, el punto final del recorrido y sede del futuro intercambiador.
El director general de Infraestructuras de Transporte Colectivo de la Comunidad de Madrid, Miguel Núñez, calcula que la excavación completa llevará entre 13 y 14 meses, lo que sitúa el final de la perforación en torno a mayo o junio de 2027.
Material a mansalva. Para completar este tramo de túnel se necesitarán 32.000 toneladas de acero, 210.000 metros cúbicos de hormigón y más de 25.000 dovelas. Tal y como cuentan desde El Debate, en la fábrica de Noblejas trabajan 50 operarios que producen 42 dovelas al día, equivalentes a seis anillos completos, que se trasladan a Comillas en vehículos preparados para soportar hasta 38 toneladas de peso. La inversión de esta fase supera los 740 millones de euros y el avance global de las obras ya rebasa el 50%.
Un proyecto mayor. Toda esta operación es solo una pieza de un puzzle mucho mayor. La futura Línea 11 será ‘la gran diagonal’ de Madrid, un tramo de 33,5 kilómetros desde Cuatro Vientos hasta Valdebebas, con 20 estaciones que conectarán puntos clave como Atocha, el aeropuerto, el Hospital Zendal o el futuro circuito de Fórmula 1 en Ifema. Cuando esté terminada, se espera que recorrer Madrid de punta a punta sin pasar por el centro pueda llevar en torno a una hora y seis minutos. La inversión total del proyecto supera los 2.500 millones de euros y las obras se ejecutarán por fases hasta 2031.
Imagen de portada | Comunidad de Madrid
En Xataka | Madrid se acaba de convertir en la punta de lanza de una transformación tecnológica en Europa: los robotaxis
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el nuevo material de la NASA que permitiría fabricar recursos directamente allí
A la Luna, y al espacio en general, hay que viajar ligero de equipaje. Cada kilogramo extra supone un gasto enorme de combustible. Por eso, lo ideal es obtener la mayor cantidad posible de recursos directamente en el lugar de destino. El polvo lunar, conocido como regolito, puede ser una buena fuente de metales para construcción y oxígeno para la obtención de combustible y soporte vital. Sin embargo, para obtener todo esos materiales habría que fundir la roca.
El resultado es algo parecido a la lava, que corroe buena parte de lo que encuentra a su paso. No se puede llevar a cabo el proceso dentro de cualquier recipiente u horno; pero, por suerte, un equipo de científicos de la NASA ha encontrado el material ideal para encapsular la roca fundida.
6 meses de pruebas. Los descubridores de este nuevo material pasaron 6 meses investigando sustancias candidatas para obtener un material que resista la corrosión del polvo lunar fundido. Pasado ese tiempo, encontraron algo interesante. Al mezclar óxido de escandio con polvo lunar y calentar la mezcla al rojo vivo, se obtuvo un material nuevo. Lo compararon con una lista de más de un millón de materiales analizados por rayos X y la composición no se correspondía con ninguno de ellos. Era totalmente novedoso y, según vieron después, sus propiedades eran ideales.
Análisis de propiedades. Puesto que estaban ante una nueva sustancia, estos científicos decidieron analizar sus propiedades químicas desde cero. Así, se puede ver no solo sus ventajas, sino formas de optimizarlas aún más. Una vez completado dicho análisis, procedieron a realizar una mezcla de ocho componentes básicos de óxidos, incluido el de escandio, con regolito lunar. La reacción se puso en marcha al someter la mezcla a 1.593ºC. La mezcla inicial es un polvo rosado que cambia al beige cuando se ha completado la reacción, por lo que resulta muy intuitivo.
Todo ventajas. El material obtenido al calentar el regolito y los óxidos es ideal para fabricar los recipientes en los que se realiza la extracción de metales y oxígeno de la roca lunar. Se ha comprobado que tiene una gran resistencia a la corrosión, pero a la vez mucha estabilidad térmica. Por eso, esa especie de lava no le causaría daños. Por otro lado, es cierto que el escandio es caro, pero no tanto como el platino que se usa normalmente con este tipo de fines. Sería ideal en futuras colonizaciones lunares.
Otras aplicaciones. Este tipo de materiales pueden tener también aplicaciones en ingeniería aeroespacial. Por ejemplo, se puede usar para fabricar recubrimientos para motores de reacción, ya que también es un material más ligero, menos denso y mejor aislante que los recubrimientos que se usan normalmente. Estos motores alcanzan temperaturas altísimas, por lo que es importante recubrirlos para evitar que se sobrecalienten o que quemen otras partes de las aeronaves.
SpaceX, por ejemplo, ha usado blindajes en cada uno de los motores de Starship en las versiones anteriores. En la versión 3 se ha optimizado el sistema de tuberías externas y se ha insertado un sistema de protección térmica en los propios motores. Sea como sea, está claro que este tipo de recubrimientos son esenciales. Contar con un material con tantas ventajas resultaría muy útil también en este ámbito.
Imagen | NASA
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