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Nos adentramos en una nueva era de la robótica impulsada por IA y Disney es su escaparate perfecto

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Durante décadas, Disney ha sido pionera en dar vida a sus personajes mediante animatrónica, una parte ya clásica de sus parques temáticos que los dota de esa ‘magia’ que encandila a los pequeños y no tan pequeños. Sin embargo, desde hace un tiempo llevan trabajando en ir más allá con ayuda de los últimos avances en robótica e IA para que la experiencia acabe siendo aún más auténtica. Por ello recientemente anunciaron que Olaf, el pequeño muñeco de nieve de la franquicia Frozen, llegaría a sus parques como primer personaje robótico completamente autónomo.

Tal y como anunció la compañía, Olaf debutará en los parques de Hong Kong y París durante 2026. Lo interesante es que aquí no hablamos de un simple autómata, sino que sus ingenieros han aplicado aprendizaje por refuerzo y utilizado los últimos avances en robótica para replicar con precisión los movimientos del personaje.

Olaf 1
Olaf 1

Partes internas de Olaf

Un escenario controlado. La robótica que convive con nosotros más allá de la experimentación ha estado tradicionalmente anclada a objetivos funcionales y concretos, desde robots industriales hasta cuadrúpedos que atraviesan terrenos complejos. Disney sabe que existe un nicho donde pueden aprovechar las capacidades de esta tecnología para ‘dotar de vida’ a sus personajes y, como no podía ser de otra manera, seguir así vendiendo tickets para sus parques.

En este sentido, los parques temáticos se convierten en escenarios perfectos para la experimentación y el desarrollo de robótica avanzada, ya que son entornos controlados donde los robots pueden interactuar con miles de personas cada día, aprender de esas interacciones y perfeccionar sus comportamientos, siempre con supervisión.

El desafío técnico que supone Olaf. Según el paper publicado por Disney Research Hub (y el interesante vídeo publicado en su canal), crear a Olaf planteaba ciertos problemas. El personaje tiene una cabeza enorme sostenida por un cuello diminuto, pies pequeños sin piernas visibles y un estilo de caminar que no respeta las leyes físicas reales. Para solucionarlo, los ingenieros diseñaron un sistema de piernas asimétricas (una invertida respecto a la otra) ocultas bajo una “falda” de espuma de poliuretano que simula su cuerpo de nieve. Esta falda no solo disimula la mecánica interna, sino que absorbe impactos y permite pasos de recuperación sin romper la ilusión visual.

Olaf 2
Olaf 2

Esquema de aprendizaje por refuerzo que aplica políticas para modificar su comportamiento

Tal y como explican los ingenieros responsables de su desarrollo, cada articulación facial, desde los ojos hasta la mandíbula, está controlada mediante enlaces mecánicos esféricos y planos que permiten expresividad total mientras mantienen actuadores diminutos ocultos bajo el disfraz.

La clave: el aprendizaje por refuerzo. En lugar de programar manualmente cada movimiento, el equipo entrenó a Olaf usando aprendizaje por refuerzo guiado por animaciones de referencia creadas por artistas. Según explicaba Kyle Laughlin, vicepresidente senior de Walt Disney Imagineering, a Variety “un proceso que solía llevar años ahora puede hacerse en días y semanas”.

Laughlin cuenta que el sistema genera millones de simulaciones donde el robot aprende a caminar, mantener el equilibrio y emular gestos exactamente como lo haría un niño aprendiendo a moverse. Pero no solo se trata de caminar, ya que la IA debe además capturar esa chispa de personalidad que hace reconocible al personaje. Y para esto, sus responsables explican que se utilizaron recompensas específicas que premiaban la imitación precisa del ciclo animado original.

Ruido y temperatura. Dos obstáculos técnicos que amenazaban con arruinar la credibilidad del robot. Por un lado el sonido, ya que los pasos robóticos resultaban demasiado mecánicos y ruidosos. Según cuentan sus responsables, introdujeron una recompensa adicional durante el entrenamiento que penalizaba cambios bruscos en la velocidad vertical del pie al tocar el suelo. De esta manera lograron reducir el ruido medio de cada pisada de casi 82 dB a solo 64 dB, todo ello sin comprometer significativamente su forma de andar.

El segundo problema era el sobrecalentamiento. Y es que su cuello delgado alberga actuadores pequeños que deben soportar el peso de su gran cabeza cubierta además por un traje aislante. La solución pasó por alimentar datos de temperatura en tiempo real al sistema de IA mediante un modelo térmico integrado en la simulación. Así, cuando los actuadores se acercan al límite de 80°C, el sistema ajusta sutilmente la postura para reducir el par motor antes de que haya algún daño.

Un ecosistema colaborativo acelerado por Newton. Detrás del salto tecnológico está Newton, un motor físico desarrollado conjuntamente por NVIDIA, Google DeepMind y Disney Research anunciado durante la GTC 2025 el pasado mes de marzo. “Así es como vamos a entrenar robots en el futuro”, contaba el propio Jensen Huang, CEO de NVIDIA, en la pasada conferencia de la GTC mostrando la tecnología.

Newton permite simular con precisión cómo interactúan los robots con objetos deformables como telas o alimentos, algo crucial para personajes disfrazados como Olaf, y está diseñado para integrarse con MuJoCo, el motor físico ya utilizado por Google DeepMind para simular movimientos articulares complejos.

De BDX a Olaf. Los droides BDX bípedos inspirados en Star Wars, que debutaron en Galaxy’s Edge en otoño de 2023 y han aparecido desde entonces en eventos como SXSW o incluso rodando escenas para la próxima película de “Mandalorian y Grogu“, fueron el paso inicial de Disney ante esta tecnología. Según Laughlin, la compañía tiene “una hoja de ruta sólida” para desplegar más personajes autónomos con mayor expresividad e interactividad en parques temáticos y cruceros. Esta idea está prevista en el plan anunciado por Disney para invertir 60.000 millones de dólares durante la próxima década en nuevas atracciones.

Datos valiosos. La llegada de este tipo de tecnología a sus parques les dota además de infraestructura reutilizable. Y es que las técnicas utilizadas en Olaf, como el diseño asimétrico compacto, sus sistemas térmicos o su control basado en la reducción acústica pueden aplicarse también a futuros personajes con morfologías igual de extrañas.

Además, hay que tener en cuenta que los robots operarían diariamente bajo el ojo público en todo momento, algo que se transforma en una ventaja, pues cada interacción genera datos valiosos sobre cómo mejorar su comportamiento. Ante la que parece una inminente llegada de nuevos robots humanoides impulsados por IA, Disney puede acabar siendo un cliente muy provechoso en esta nueva era de la robótica y también un poderoso aliado de las startups de robótica para convencernos de que necesitamos uno.

Imágenes | Disney Research Hub

En Xataka | He pedido agua al primer robot humanoide que trabaja en Pekín. Es una máquina expendedora rara

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exportar 10 millones de unidades

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China ha multiplicado sus exportaciones de coches. Mientras las ventas en el mercado local parece ligeramente estancada, el número de vehículos que salen de sus fronteras se ha disparado hasta el punto de que, todo indica, veremos un nuevo récord de exportaciones este año. 

Y tiene todo el sentido.

Rozando el millón. China exportó 901.000 vehículos el pasado mes de abril, de los cuales 796.000 unidades fueron vehículos de pasajeros, explican en Associated Press. Es una cifra ligeramente superior a la del pasado mes de marzo pero, sobre todo, se desliga por completo de los datos de 2025 ya que se han exportado un 85% más de coches que en el mes de abril del año pasado.

En lo que llevamos de año, la cantidad total de vehículos exportados supera ya los 3,13 millones de unidades, lo que supone un crecimiento de más del 60% respecto al periodo enero-abril de 2025, explican en CNEV Post.

10 millones. Es el objetivo, señalan en esta última publicación, para este año. De mantenerse el ritmo, las exportaciones superarían con creces esta cifra. El año pasado, China colocó en otros mercados 7,1 millones de vehículos y las previsiones apuntaban a que este año crecerían ligeramente hasta los 7,4 millones. 

Sin embargo, esa nueva barrera de 10 millones de vehículos que asoma en el horizonte representa un nuevo hito histórico. El año pasado ya se creció un 21,1%. De mantener este ritmo estaríamos hablando de irnos a crecimientos por encima del 30%.

¿Por qué? China tiene un problema interno. Retiradas las ayudas a la compra de coches eléctricos, las ventas de este tipo de vehículos han caído. Los primeros meses del año fueron especialmente malos pero poco a poco se han ido recuperando. La subida del combustible como consecuencia de la crisis de Ormuz ha tenido mucho que ver

China que en 2025 volvió a batir un nuevo récord de coches vendidos se enfrenta a un nuevo problema. El año pasado, con vistas a la retirada de las ayudas, se automatricularon muchos coches a los que fue complicado darles salida. El mercado cayó en una guerra de precios salvaje y las ventas de coches nuevos se frenaron. 

El resultado es una tormenta perfecta para una industria sin ayudas, con mucho stock que necesita vender coches a una cultura que sigue priorizando el ahorro familiar. Entre enero y abril de este año, en China se han vendido un 25% menos de vehículos de pasajeros que el año pasado. 

Los vendemos fuera. La única salida que le queda a la industria china es sacar fuera de sus fronteras sus coches. Esto está siendo la tabla de salvación para algunas de sus empresas. BYD, por ejemplo, está alcanzando niveles de exportación que no esperaban hasta 2030

Todo este movimiento está permitiendo a China posicionarse como un país que ofrece coches tecnológicos a precios asequibles. Esto les ha permitido crecer en Brasil más de un 220% y rozar el 200% de crecimiento en Corea del Sur, Australia y Alemania, señalan en Al Jazeera

El coche perfecto para cada mercado. Aunque el mercado chino se dirige al vehículo de nueva energía (los NEV en China engloban a híbridos enchufables y eléctricos), la ventaja del país es que ahora mismo tiene la tecnología perfecta para cada lugar. 

Este tipo de vehículos ha aumentado sus exportaciones en más de un 40% en lo que llevamos de año pero su mercado principal sigue siendo el asiático. Allí donde el eléctrico tiene muy poca penetración, como Australia o Japón, sus tasas de crecimiento pueden ser muy altas. 

Pero en otros mercados como Europa, China cuenta con híbridos enchufables que no están gravados con aranceles. Este tipo de vehículos están siendo acogidos con los brazos abiertos, especialmente en países como España donde el precio de compra es el factor determinante. Cuatro de los 10 modelos más vendidos con esta tecnología son chinos. 

Más y más objetivos. Hay que añadir que el país ha estado haciendo esfuerzos por llegar a nuevos mercados. Pese a las advertencias de Estados Unidos, algunas marcas chinas tienen por objetivo seguir ganando adeptos en México. Y las exportaciones a Canadá se han disparado. Incluso en Japón, BYD intentará vender su propio kei car una rareza a la que ningún extranjero se había atrevido hasta ahora. 

Además, todo América Latina está aceptando la llegada de más y más vehículos chinos. Los coches siguen llegando mientras BYD pone a funcionar a pleno rendimiento la planta construida en Brasil y anuncian nuevos lanzamientos específicos para Europa de sus híbridos enchufables. 

Y sin olvidarnos del resto de compañías. Mientras BYD ha crecido en sus exportaciones alrededor de un 10% a principios de año, Chery lo ha hecho en más de un 200%, Geely en más de un 51% y Leapmotor, ahora con el respaldo de Stellantis, casi un 400%. 

Foto | 

En Xataka | Mientras medio mundo quiere alejarse comercialmente de China, hay un país que cada vez hace más justo lo contrario: España

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Durante la Segunda Guerra Mundial, enterraron una campana para protegerla. La encontró un agricultor en 2024

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Una mañana de agosto de 2024, Laurynas Družas volvió a pasar con su detector de metales por los alrededores de su pueblo, Antašava, en el norte de Lituania. Pero esta vez y a diferencia de las anteriores, tuvo suerte: encontró algo de lo que había oído hablar durante toda su vida. De hecho, explica este agricultor de profesión, que se compró su primer detector de metales cuando tenía 18. 

Ahí estaba, a dos metros bajo tierra, la campana de la iglesia de su pueblo. El campanario de la iglesia de Jackaus llevaba desde 1942 huérfano de campana porque alguien la había guardado a buen recaudo en plena segunda Guerra Mundial. Quizás demasiado bueno, porque lo de recuperarla se había convertido en una quimera.

Salvar la campana de San Jacinto. En 1942 Lituania estaba ocupada por los nazis dentro del Reichskommissariat Ostland. El año anterior, Estados Unidos se había unido a la contienda y Alemania había fracasado en su intento por conquistar el este en la operación Barbarroja. En ese escenario, la campana de San Jacinto de Antašava desaparece.  

Družas cuenta que la gente del pueblo se jugó la vida para esconderla de los ocupantes con todo el sentido del mundo: cabe recordar que el partido nazi emitió un decreto para confiscar las campanas y fundirlas con fines bélicos. Y ojo porque por aquel entonces no había tractores: lo hicieron con caballo, un carro y fuerza bruta. Todo un acto de resistencia, protección del patrimonio y una misión verdaderamente peligrosa la de ocultar una campana que pesa más de media tonelada a espaldas de los ocupantes nazis.

La campana se convirtió en leyenda. Y el tiempo pasó, Antašava dijo adiós a los nazis, Lituania dejó de pertenecer a la URSS para constituirse como independiente en 1990 y la campana seguía desaparecida. El problema fue que, con el paso de los años, quienes sabían dónde estaba enterrada la campana fueron olvidando del lugar exacto: el paisaje cambia, crecen los arbustos y la memoria se desdibuja. 

Pero la gente sabía que en el campanario hubo una campana y que quedó oculta y la historia que pasó de generación entre generación. De hecho, la abuela de Laurynas sabía aproximadamente dónde estaba porque de niña un tío le indicó la zona. La abuela olvidó la ubicación exacta, pero no la idea de encontrarla. Esa “obsesión” la transmitió a su nieto que, 82 años después, la encontró.

Una campana con 100 años de historia. La campana de la iglesia de Antašava fue fue fundida en Polonia en 1908 en una fundición que, según confirmó el “campanólogo” polaco doctor Piotr Jamski, sigue activa hoy en manos de una familia diferente a la original. 

Tras 82 años bajo tierra, su estado de conservación era casi perfecto, ni la campana ni la madera presentan apenas muestras signos de deterioro, según describió el propio Laurynas Družas tras el hallazgo. Solo faltaba el badajo, que según la tradición oral fue desmontado la misma noche en que se enterró la campana y guardado por separado en una casa del pueblo, aunque sigue sin encontrarse. Cuando el hallazgo salió a la luz, los profesionales del patrimonio se encargaron de verificar su autenticidad y origen.

De vuelta al campanario. En agosto de 2025, un año después del descubrimiento, la campana volvió a su casa, a la iglesia de San Jacinto. Técnicos polacos instalaron el sistema para hacerla sonar junto a la otra campana que ya estaba en el campanario. Vidmantas Družas, tío de Laurynas y campanero de la iglesia, cuenta que las dos campanas están ahora conectadas y suenan pulsando un botón.

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En Xataka | Unas tumbas de 5.000 años de antigüedad pasaron desapercibidas durante milenios. Hasta que miramos desde el cielo

Portada | Autorius Vilensija y Vadym Alyekseyenko

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Ya no vale con contar dedos para saber si una imagen está hecha con IA. Ahora hay que aprender dibujo técnico

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Detectar imágenes generadas por inteligencia artificial se ha convertido en un juego del gato y el ratón. Y lo peor es que va a ir a más. Durante un tiempo, todos nos empezábamos a fijar en las manos y en la cantidad de dedos que representaba la IA en las imágenes de personas a través de los mecanismos de difusión de los modelos. Hace unos pocos años era evidente ver cuándo una imagen estaba creada por IA. Ahora, con modelos de imagen y vídeo cada vez más precisos, la tarea es mucho más compleja.

La buena noticia es que todavía hay maneras de detectar si una imagen ha sido generada por IA, aunque viendo el ritmo al que avanzan los modelos, posiblemente esto vuelva a cambiar dentro de muy poco. Detectarlas es menos intuitivo que antes, pero basta con prestar atención a la geometría, las sombras y la perspectiva. Básicamente, dibujo técnico.

Quién está detrás de esta idea. Hany Farid, especialista de la Universidad de California en Berkeley y uno de los mayores expertos mundiales en análisis forense de imágenes, lleva más de dos décadas dedicado a determinar si una foto o un vídeo han sido manipulados.

Santiago Lyon, exdirector de fotografía de Associated Press y que hoy trabaja en seguridad digital en Adobe, describe a Farid en un reportaje de Science como “una especie de decano del análisis forense digital”, precisamente por llevar tanto tiempo en ello. Farid ayudó a fundar esta disciplina hace más de 20 años, y asegura que la IA es el mayor reto al que se ha enfrentado.

soldados
soldados

Farid ejemplifica su método con esta imagen. Si trazamos una línea hacia el horizonte entre las baldosas y los rodapiés, vemos que las líneas no convergen en un único punto, lo que nos indica que la imagen está generada por IA

Cuesta saber lo que es verdad y lo que no. Estamos perdiendo la capacidad de fiarnos de lo que vemos. La combinación de IA generativa, capaz de crear imágenes casi indistinguibles de la realidad, y una tibia regulación en redes sociales hace que los bulos se acaben amplificando, siendo cada vez más difícil saber si lo que estamos viendo es real o no. Y en muchos casos, igual ni nos importa.

Farid habla directamente de una “guerra global por la verdad”, con consecuencias para las personas, las instituciones y las democracias. En una charla de TED contaba que cree que el porcentaje de imágenes falsas en internet se acerca al 50%.

Ya no sirve fijarse en los píxeles. Una de las primeras técnicas que desarrolló Farid se basaba en el “ruido” que dejan las cámaras reales. Una foto auténtica nace de la luz que golpea un sensor electrónico; una imagen de IA, en cambio, surge de un proceso estadístico que convierte ruido aleatorio en una imagen coherente con el texto que se le pide. Ese origen tan distinto dejaba huellas detectables a nivel de píxel. El problema es que los generadores han aprendido a imitar incluso esas imperfecciones, el ruido del sensor y los artefactos de lente.

Como explica el reportaje de Science, muchos de los métodos pioneros de Farid basados en relaciones estadísticas entre píxeles “ya no funcionan bien, si es que funcionan”, porque las imágenes de IA se crean desde cero en lugar de editarse sobre una foto previa.

Dibujo técnico. La IA, dice Farid, “no sabe de física, no sabe de geometría, y hace todo tipo de barbaridades”. Y ahí es donde entra el dibujo técnico. Según Farid, estos son los tres frentes que debemos examinar:

  1. Puntos de fuga. En el mundo real, las líneas paralelas (las vías del tren, los azulejos del suelo, los lados de una pared) convergen hacia un único punto a medida que se alejan. Es un principio que los artistas conocen desde hace siglos, pero que la IA ignora porque no entiende el espacio tridimensional. Si esas líneas no se encuentran en un solo punto, la escena es físicamente imposible.
  2. Sombras. El Sol está tan lejos que sus rayos llegan a la Tierra prácticamente paralelos. Eso significa que las líneas que unen cada objeto con la sombra que proyecta deberían cruzarse también en un punto coherente con la posición de la luz. En muchas imágenes generadas por IA, esas líneas ni se acercan a cruzarse.
  3. Reflejos. El mismo principio se aplica a los espejos, ya que las líneas que conectan un punto de un objeto con su reflejo deberían converger en un punto de fuga. Cuando no lo hacen, la imagen se delata.
cubo
cubo

Lo mismo ocurre en esta imagen. Si trazamos una línea que pase tanto por los vértices de cada cubo como por los vértices de su sombra proyectada, vemos que tampoco convergen en un único punto

Acumulación de pistas. Ninguna técnica es infalible por sí sola, y Farid insiste en que el método consiste en acumular pistas, como en una investigación. En su charla TED lo ejemplificaba con una imagen hecha con IA de varios soldados mirando al frente. En ella detectó el patrón sospechoso en el ruido, la ausencia de un punto de fuga coherente en las paredes y unas sombras que no intersecaban. Tres anomalías que daban pistas de que la imagen no era real.

La razón de fondo por la que este enfoque resiste mejor el paso del tiempo es que las empresas de IA no buscan engañar a expertos forenses como Farid, sino al usuario medio, ya que estamos en un listón mucho más bajo. Como él mismo dice, “el sistema visual perdona todo tipo de disparates en las fotos porque no le importan”.

figura
figura

En esta imagen, si trazamos una línea desde un punto de la figura, al mismo punto reflejado en el espejo, vemos que las líneas tampoco convergen en un único punto

Las dudas y los límites. No todos en el campo comparten el mismo optimismo. Algunos investigadores se reafirman en que cada técnica de detección tiene una “vida útil” cortísima, a veces de pocos meses, porque la IA mejora muy rápido. De hecho, los famosos errores en las manos con seis dedos desaparecieron en un suspiro. Farid, sin embargo, se muestra escéptico ante la idea de que la IA llegue a dominar la física compleja del mundo real, como una explosión, porque simularla es endiabladamente difícil y las empresas tienen pocos incentivos para llegar tan lejos.

Aun así, reconoce que recibe cada día una decena de correos de periodistas de todo el mundo pidiéndole verificaciones, cuando hace años eran una o dos peticiones al mes.

Soluciones. Farid cuenta que las herramientas forenses que desarrolla con su equipo se están poniendo a disposición de periodistas, instituciones y tribunales, lo que indirectamente protege a todos. Existe además un estándar internacional de “credenciales de contenido” que busca autenticar el origen de las imágenes en el momento de su creación. No va a resolver todos los problemas, pero será parte de la solución. También advertía en su charla que las redes sociales no son un lugar para informarse, porque están “demasiado plagadas de mentiras” y de “AI slop” (basura generada por IA) como para ser fiables.

Imagen de portada | chaindrop y Sora

En Xataka | Las gafas inteligentes para policías parecían ciencia ficción. Algunos agentes chinos ya han empezado a utilizarlas

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