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se han gastado un pastizal en entrenarlo y aun así no es muchísimo mejor que GPT-4
La reciente hondanada de anuncios por parte de OpenAI ha demostrado el ritmo frenético al que la empresa está trabajando. En los últimos días hemos conocido grandes novedades sobre Sora, ChatGPT Search, ChatGPT en WhatsApp, la disponibilidad masiva de o1 o el reciente o3 como grandes protagonistas. Todo parece irle de perlas a la empresa dirigida por Sam Altman, pero hay algo que probablemente le esté quitando el sueño: GPT-5.
GPT-5 y Orion. La empresa lleva meses trabajando en su próximo gran modelo de lenguaje, con nombre en clave Orion pero que teóricamente será GPT-5. Se supone que el salto en prestaciones respecto a GPT-4 será sensiblemente más grande que el que vimos de GPT-4 a GPT-4o, pero ahí está el problema. De momento, no lo es.
Retrasos y coste colosal. Como señalan en The Wall Street Journal, este proyecto no para de retrasarse, y por ejemplo Microsoft esperaba poder tener acceso a él a mediados de 2024. Hay algo aún peor: su desarrollo está teniendo un coste colosal que no para de crecer. Se estima que cada ronda de entrenamiento dura unos seis meses y cuesta 500 millones de dólares. Según el diario, Altman ya indicó en el pasado que entrenar GPT-4 costó más de 100 millones de dólares.
Dos entrenamientos que no acaban de cuajar. Orion ha sido entrenado con enormes cantidades de datos no una, sino dos veces. A pesar de ello no han parado de surgir problemas: en el segundo intento de entrenamiento se dieron cuenta de que el conjunto de datos no era tan diverso como pensaban. OpenAI había perdido mucho dinero y tiempo para volver a empezar ese proceso, y no está claro si ese segundo entrenamiento acabó siendo encauzado con datos más ricos y útiles.
Esto no compensa de momento. Los investigadores parecen haber quedado decepcionados con el rendimiento del modelo, según fuentes cercanas al proyecto. Aunque se comporta mejor que el actual modelo, sus prestaciones no justifican el enorme coste de desarrollo y ejecución de Orion.
Se supone que el salto en prestaciones de GPT-5 respecto a GPT-4 será notable, pero ahí está el problema. De momento, no lo es.
Sutskever ya avisó. Ilya Sutskever, cofundador de OpenAI que dejó la empresa hace meses, declaró en noviembre que entrenar modelos de IA con más y más GPUs y datos ya no sirve de mucho. Las expectativas con respecto a GPT-5 se unen a las de los esfuerzos de otras compañías que teóricamente también están desarrollando chatbots cada vez más potentes. La sensación es que la IA generativa, al menos de este tipo, se está estancando.
Altman y el peligro de las promesas. En julio de 2025 afirmó que GPT-5 podría llegar a finales de 2024 y principios de 2025. De hecho, prometió que el nuevo modelo supondría “un salto significativo” en todo tipo de tareas y temáticas. La expectativa es que GPT-5 podría convertirse en una herramienta tanto científica como cotidiana; una que además cometería menos errores que GPT-4/ChatGPT.
Generando datos de calidad. En OpenAI se encontraron con el problema de que ya no tenían muchos más datos de calidad con los que entrenar el modelo, así que se propusieron crearlos de cero. Contrataron gente para escribir nuevos programas o solucionar problemas matemáticos y luego “conversar” con Orion para explicar esos resultados. Esas explicaciones son también teóricamente valiosas para el desarrollo de un LLM, ya que pueden servir como un “mapa” que permita a los modelos solucionar problemas similares en el futuro. No solo se trata de dar el resultado, sino de revisar cómo se ha llegado hasta él.
Agentes de AI y chatbots que “razonan” al rescate. A pesar de estas dificultades, tanto OpenAI como sus competidores tienen en estos momentos dos grandes tendencias que vuelven a animar este segmento. La primera, la de los agentes de IA que harán cosas por nosotros de forma autónoma. La segunda, la de los modelos que “razonan” y que aun tardando más tiempo logran dar respuestas más correctas. La esperanza es que ambas propuestas acaben desplazando a los chatbots actuales, al menos en parte.
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La capacidad renovable en Europa ha aumentado en los últimos años, transformando el mercado energético. Sin embargo, los inviernos duros y la inestabilidad climática generan un impacto significativo en los precios y en la estabilidad del sistema energético, o ‘dunkelflaute’.
Europa y el ‘dunkelflaute’. En Alemania, el precio de la luz se disparó a 936€/MWh por el fenómeno del ‘dunkelflaute’. Este término alemán significa ‘calma oscura’ y describe períodos de baja producción energética por la falta de sol y viento, y suele darse en invierno. De hecho, esta situación ha provocado en el mercado eléctrico unas fluctuaciones extremas, como el aumento temporal del costo del megavatio que pasó de 107 € en un solo día, aunque lo precios se normalizaron rápidamente.
¿Cómo de conectada está Europa? La infraestructura energética europea es una de las más interconectadas del mundo, una de cada siete unidades de electricidad se comercializa a través de cables terrestres y submarinos. Por ese motivo, desde la Comisión Europea han desarrollado estructuras transnacionales para reducir la dependencia de las importaciones y garantizar un acceso a la energía equitativo.
Uno de los proyectos más importantes en esa línea son las Redes Transeuropeas de Energía. Sin embargo, ya han salido a luz algunas tensiones, como las expresadas por Noruega y Suecia, que han mostrado su preocupación por las conexiones internacionales y su impacto en los mercados locales.
Los problemas de Europa. A pesar del buen mantenimiento de las redes eléctricas, el 40% de ellas tienen más de 40 años, por lo que el sistema presenta fallas. Además, hay que sumarle que dentro de cinco años se espera que el consumo de energía aumente en un 60% por la electrificación del transporte y la calefacción.
Por otra parte, tiene más frentes abiertos, como la dependencia al gas ruso y la forma que encuentra Rusia para eludir las sanciones europeas. Por su parte, la asunción de Donald Trump también abre un nuevo frente para la UE, ya que amenazó con aranceles si no aumentaba las compras de petróleo y gas.
Un panorama complejo se mantiene en Europa. Por un lado, los desafíos planteados por el ‘dunkelflaute’, el envejecimiento de las redes y los problemas internacionales. Por otro lado, la combinación de interconexión eléctrica, inversión en tecnologías renovables y la coordinación de políticas energéticas mantienen a la UE. A partir de este momento, será importante ver que ocurre con las infraestructuras y cómo se protege a los consumidores de la volatilidad del mercado.
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El potasio comienza a desafiar al litio como sistema de almacenamiento: la eficiencias y el coste marcan la diferencia
El potasio es un elemento que todos podemos conocer bastante bien por los nutrientes y beneficios que nos aporta. No obstante, el elemento en sí tiene más aplicaciones en otras de sus variantes. Ante el crecimiento mundial de dispositivos electrónicos y coches eléctricos ha entrado una nueva alternativa al almacenamiento: baterías de potasio.
No confundir. Aunque estemos hablando del mismo elemento químico, las baterías de iones de potasio utilizan este tipo de iones (K+) por sus propiedades electroquímicas para almacenar y liberar energías. Mientras que el potasio en la fruta se convierte en un nutriente importante para el cuerpo humano.
¿Baterías de iones de potasio? Investigadores de la Universidad de Glasgow han desarrollado unas baterías de iones de potasio, las cuales se presentan como una alternativa más económica y abundante que las baterías de litio.
El estudio. Los científicos han integrado un cátodo de seleniuro de cromo para evaluar el rendimiento de la batería. De esta manera, analizan la capacidad de carga y descarga, y la retención de energía a altas velocidades en la carga.
El resultado de la investigación ha concluido que este tipo de cátodo, naturalmente, conductor, ha permitido a los iones de potasio moverse eficazmente durante la carga y descarga, ofreciendo una capacidad de 125 mAh/g, cercano al máximo teórico que está a 127 mAh/g.
Iones de litio y potasio. A simple vista ambas baterías funcionan mediante el movimiento de iones entre el cátodo y el ánodo para almacenar y liberar energía. No obstante, las baterías de iones de potasio se han presentado como una alternativa más económica, abundante y con menor impacto ambiental en su extracción. Aunque este tipo de baterías siguen en proceso de desarrollo para su optimización de los electrolitos y la densidad energética.
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Minería de potasio. Diferentes factores han afectado para que la minería de potasio resurja en España. Ante la Guerra de Ucrania, importante exportador de potasio, y la crisis global de fertilizantes han impulsado la reactivación de proyectos mineros en España. Sin embargo, la infraestructura y el ritmo de la oportunidad han enfrentado problemas logísticos y medioambientales.
Alternativas al litio. El estudio de los diferentes tipos de baterías que pueden desarrollarse alternativamente al litio cada vez es más grande. La lista ha ido agrandándose con el pasar de los días: azufre, vanadio, silicio, sodio y quitina. Cada vez hay más alternativas a las baterías de litio, proporcionando un cambio de paradigma para el desarrollo del almacenamiento renovable.
Xataka | El futuro de la energía renovable en Asturias se paraliza: no más parques de baterías hasta 2025
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El potasio comienza a desafiar al litio como sistema de almacenamiento: la eficiencias y el coste marcan la diferencia
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Si algo dificulta la rentabilidad de la eólica marina es su mantenimiento. El País Vasco ha recurrido a la IA para solucionarlo
Cada vez, la inversión y capacidad de los aerogeneradores offshore es mayor, al igual que su potencia. Sin embargo, el mantenimiento de la infraestructura presenta una complejidad significativa debido a su ubicación en mitad del mar. Basándose en esa premisa, un grupo de investigadores vascos han encontrado en la Inteligencia Artificial una aliada estratégica para abordar esos desafíos.
IA en aerogeneradores. Un consorcio tecnológico vasco está liderando el proyecto RUL-ET, el cual busca mejorar la estimación de la vida útil de las eólicas flotantes mediante IA. Este enfoque trabaja sobre los fondeos y umbilicales para incrementar la fiabilidad de las instalaciones y reducir costos operativos, enfrentando las condiciones extremas del entorno marino.
El grupo de investigación está formado por Tecnalia, Basque Center for Applied Mathematics (BCAM), Vicinay Marine Innovación, el Cluster de Energías y las universidades de Mondragón y la UPV/EHU. Además, el proyecto ha sido financiado por el Gobierno Vasco dentro del Programa ELKARTEK 2024.
¿Cómo va a funcionar? Principalmente, el desarrollo de RUL-ET está basado en herramientas con IA que permitirán modelar la degradación de los componentes. Para ello, tomaran datos históricos y series temporales de hasta 20 años para calcular la vida útil remanente de los sistemas, reducir la incertidumbre en el pronóstico de fallos y generar estrategias de mantenimiento predictivo más precisas.
Además, la tecnología creará una librería o almacén de datos para el diagnóstico estructural, que incluirá modelos avanzados de predicción, gestión de incertidumbre y soporte para la toma de decisiones operativas. Antes de la puesta en escena, todo será validado en un espacio real para garantizar la efectividad y aplicabilidad.
IA en aerogeneradores offshore. Aunque el proyecto vasco es muy innovador porque trabaja con una metodología que ataja un problema bastante común en los parques eólicos flotantes, existen otros estudios y trabajos en aerogeneradores marinos. En Reino Unido, han creado unos robots autónomos equipados con inteligencia artificial para el mantenimiento de las eólicas marinas. Gracias al aprendizaje automático pueden adaptarse a las condiciones marinas y crean mapas 3D detallados de su entorno, mejorando la navegación y la identificación de los componentes que requieran un arreglo.
La IA abriéndose camino en la energía. Sin embargo, no solo operan con la energía eólica, la IA está abarcando muchos terrenos dentro de la energía, como la optimización de los paneles solares gracias al aprendizaje automático en el movimiento del viento y la automatización en su instalación.
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