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Consumo nativo para agentes

Archivo: Tecnologías Exponenciales

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El robot que quiere ser tu compañero, no tu empleado

Hay un momento específico en la historia de la robótica doméstica donde el sector decidió que el valor estaba en resolver tareas. Aspirar. Fregar. Monitorear. La lógica era impecable: si el robot hace algo útil, el consumidor paga. Colin Angle lo demostró mejor que nadie cuando lanzó el Roomba en 2002 y convirtió un disco con ruedas en el primer robot doméstico de adopción masiva.

Robots que escuchan pero no entienden dónde están

El desafío más honesto en robótica hoy no es técnico. Es psicológico, y no en el sentido que suele usarse para hablar de humanos que temen a las máquinas, sino al revés: los sistemas robóticos más sofisticados del planeta siguen fallando en algo que un niño de tres años ejecuta sin esfuerzo. Escuchan una instrucción, ven el espacio y, sin embargo, no saben cómo conectar ambas cosas para moverse con sentido.

Chicago apuesta 500 millones a la computación cuántica y los vecinos del South Side serán los primeros en cobrar

El 29 de abril de 2026, el gobernador de Illinois anunció en el Olive Harvey College algo que sobre el papel suena a acto político rutinario: una expansión de la alianza con IBM. Pero los números que acompañan el anuncio son de otra categoría: 750 empleos de tiempo completo, 500 aprendices financiados durante cinco años, un compromiso de contratación preferencial para graduados locales y un edificio —el Quantum Works— que abrirá sus puertas en 2028 como la entrada oficial al Illinois Quantum and Microelectronics Park.

La IA cuántica que predice el caos y cambia quién controla el cómputo científico

Predecir la turbulencia de un fluido con precisión sostenida en el tiempo es uno de los problemas más costosos de la física computacional. El 17 de abril de 2026, investigadores del University College London publicaron en Science Advances un resultado que merece leerse con calma: un modelo de IA entrenado con datos preprocesados por un ordenador cuántico de 20 cúbits logró 20% más de precisión en la predicción de sistemas caóticos y requirió cientos de veces menos memoria que los enfoques clásicos equivalentes.