Ciencia

El róver Curiosity de la NASA ha descubierto en el Valle Grande de Marte un vasto campo con la superficie marcada por una textura similar al de un panal de abejas, el más extenso de todos los observados hasta el momento, revela la agencia esta semana.

Estas texturas se conocen como fracturas poligonales. Cada una mide aproximadamente entre 4 y 8 centímetros de diámetro. Con anterioridad se habían observado pequeñas manchas de fracturas en varias ocasiones, pero nunca a una escala como la de este paisaje descubierto en el Valle Grande.

En las imágenes captadas por la NASA, estas formas geométricas se extendían en todas direcciones hasta donde la cámara del róver podía alcanzar.

«Hemos visto muchos paisajes fascinantes a través de los ojos del Curiosity, pero este mar de polígonos nos ha dejado sin aliento […] Hemos medido minuciosamente sus formas y su composición química, y esperamos que los datos nos den pistas sobre cómo se formaron estas formaciones», afirmó el científico responsable del proyecto de la misión, Ashwin Vasavada, del Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA.

Los científicos suponen que algunas de estas fracturas se formaron como grietas de barro. Sin embargo, la NASA destaca que muchos procesos podrían haber contribuido a su formación, como los ciclos de temperaturas cálidas y frías o la compresión, que expulsaba el agua del sedimento cuando la superficie quedaba enterrada, dado que hace millones de años lagos y arroyos salpicaban las estribaciones inferiores del Monte Sharp en el Marte. 

Los ríos más importantes de Europa, incluidos el Rin y el Danubio, arterias vitales para las industrias pesadas de la región, están perdiendo caudal en medio de una serie de olas de calor, lo que interrumpe el transporte de mercancías y aumenta los costos de flete. 

Paralelamente, las temperaturas disparadas están limitando la generación de energía en reactores ribereños, elevando los precios energéticos y tensionando las economías, consigna Bloomberg.

Estas interrupciones fluviales pondrán a prueba la capacidad de la región para adaptar rápidamente su infraestructura a un clima donde los niveles extremadamente bajos de agua serán, probablemente, cada vez más comunes.

Los niveles de agua en Kaub, un punto de estrangulamiento clave en el Rin para envíos hacia el sur de Alemania y Suiza, cayeron a 25 centímetros el pasado viernes, el mínimo alcanzado durante una sequía en 2018 y, según pronóstico, llegará a los 24 centímetros dentro de días, lo que marcaría el nivel más bajo desde que comenzaron los registros en 1880.

Aunque las empresas vienen adaptando sus cadenas de suministro desde el calentamiento de 2018, cuando la caída del nivel en el Rin redujo la producción industrial de Alemania hasta en 1,5 %, los mayores costos amenazan con erosionar aún más la competitividad industrial de Europa frente a rivales en Asia y América del Norte.

Investigadores militares chinos utilizan modelos de inteligencia artificial (IA) desarrollados por las empresas estadounidenses OpenAI y Anthropic para entrenar sus propios sistemas, según una investigación de Reuters y la Fundación Jamestown.

Lo estarían haciendo mediante destilación, una técnica que permite extraer conocimientos de un modelo avanzado para entrenar otro más pequeño. De esta forma, podrían desarrollar herramientas propias sin asumir los enormes recursos necesarios para crear desde cero sistemas avanzados de IA.

La destilación de modelos habría sido empleada en áreas que van desde la vigilancia y la moderación de contenidos hasta el desarrollo de capacidades militares.

Entre los casos identificados, investigadores de la Universidad del Norte de China, que tiene estrechos vínculos con la industria armamentística del país, utilizaron Claude 3 Haiku de Anthropic para generar datos de entrenamiento destinados a sistemas de clasificación de texto destinado a la monitorización de redes sociales y la moderación de contenidos.

Otras instituciones vinculadas al sector militar chino emplearon esta técnica para adaptar modelos de análisis de imágenes a drones y modelos de reconocimiento de objetivos a sistemas tácticos en operaciones marítimas simuladas.