Actualmente, las predicciones meteorológicas pierden precisión según aumenta el plazo de antelación, especialmente, más allá de las dos semanas. Un estudio publicado en la revista Nature presenta un método de aprendizaje automático que corrige errores de los modelos meteorológicos existentes y mejora las predicciones para un periodo de entre dos y seis semanas. Aplicado a un modelo de inteligencia artificial del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF), el método duplicó su capacidad predictiva. También mejoró la predicción de fenómenos meteorológicos extremos, como las inundaciones y los episodios de frío intenso. Según el artículo, estos avances podrían contribuir a mejorar la planificación agrícola, la gestión energética y la preparación ante desastres. 

Un equipo de Google DeepMind ha desarrollado un nuevo sistema de inteligencia artificial (IA) basado en grandes modelos de lenguaje capaz de abordar de forma autónoma problemas matemáticos seleccionados. La herramienta, llamada AlphaProof Nexus, busca demostraciones y utiliza procesos de verificación para garantizar que las soluciones resultantes sean lógicamente sólidas. Según el estudio, publicado en Science, AlphaProof Nexus ha logrado resolver varios problemas que hasta el momento permanecían sin solución, como nueve de los 353 problemas de Erdős.  

El primer ministro australiano Anthony Albanese ha confirmado que un agente de inteligencia artificial (IA) de OpenAI pirateó un portal de datos de Medicare de Australia en junio de este año. El agente de OpenAI obtuvo acceso no autorizado al portal del servicio de información estadística de Medicare destinado al público, gestionado por Services Australia. El incidente fue conocido por el gobierno tres meses después de que sucediera. 

¿Podría la inteligencia artificial matarnos a todos? ¿Qué evidencias hay tras estas advertencias? ¿Se trata todo de una campaña de márketing? ¿Existen intereses económicos detrás de las peticiones de ralentización? Una sesión informativa organizada por el SMC España exploró estas y otras cuestiones con tres referentes de la inteligencia artificial de nuestro país. 

Tras la publicación de los resultados del informe PISA 2025, surge la pregunta sobre cómo interpretarlos y explicar las posibles causas de las caídas en los resultados en lectura y matemáticas, tanto los internacionales como los de España. Hemos pedido reacciones de personas expertas en educación, sociología, desigualdad, tecnología educativa y pedagogía. 

En los últimos cuatro años, hemos visto que la inteligencia artificial (IA) es capaz de intervenir en todas las fases de la investigación científica, sin embargo, conlleva riesgos: hoy más de la mitad de las evaluaciones de papers no han sido realizadas por personas, sino por sistemas de IA, que son excelentes analizando propuestas similares a otras, pero tienden a rechazar ideas innovadoras. Estamos ante una revolución que nos obliga a redefinir cómo hacemos la ciencia. Que la IA sea un truco para falsear o un trato para impulsar el conocimiento dependerá de nosotros.

La empresa OpenAI de inteligencia artificial (IA) ha presentado GPT-6 Astra, “el modelo más inteligente y mejor alineado del mundo”, según la compañía. El nuevo modelo utilizará una técnica llamada “recurrencia opaca”, que le permite funcionar al margen del pensamiento secuencial de la mayoría de los modelos de razonamiento y que preocupa a los expertos en seguridad de la IA por la posibilidad de que la cadena de pensamiento del modelo sea más difícil de supervisar. 

Un equipo ha diseñado genomas completos y funcionales de bacteriófagos —virus que se alimentan de bacterias—, partiendo de cero y mediante el uso de la inteligencia artificial (IA) generativa, y los han probado contra bacterias que habían desarrollado resistencia contra este tipo de virus. El estudio, publicado en la revista Science, supone un paso adelante hacia sistemas generativos capaces de diseñar sistemas biológicos completos. Los autores también aseguran que plantea importantes cuestiones relacionadas con la bioseguridad y la bioprotección.  

La empresa OpenAI ha asegurado a través de un comunicado que la versión de uso interno de su modelo de IA Astra ha encontrado resultados a diez problemas de investigación en matemática y computación, en áreas como geometría, teoría de grupos, álgebras de operadores, complejidad cuántica, criptografía y combinatoria, entre otros. Según la compañía, el número total de tokens —unidades básicas de información— necesarios para resolverlos costaría unos 2.000 dólares. OpenAI expresa “un profundo respeto y comprensión” hacia quienes se preocupan por el impacto de la IA en estas disciplinas, incluidos los firmantes de la Declaración de Leiden sobre IA y Matemáticas; y afirma que la atribución de resultados debe reflejar con honestidad cómo se ha obtenido cada uno, a la vez que anima a la comunidad matemática a revisarlos. La compañía publica estos resultados en abierto en un artículo, acompañados por la narración del modelo sobre su proceso de razonamiento.  

La revista Nature publica dos estudios independientes que muestran la capacidad de grandes modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial (IA) para apoyar distintas fases del manejo de pacientes en entornos controlados. El primero analizó MIRA, un agente de IA que opera con historias clínicas electrónicas, el cual alcanzó una precisión diagnóstica del casi 88 %, frente al 78 % de un panel de médicos. El segundo comparó AMIE, un modelo de razonamiento clínico conversacional, con 21 médicos de atención primaria en 100 escenarios de múltiples visitas. AMIE obtuvo rendimientos comparables o incluso superiores a los médicos en precisión de tratamientos, pruebas solicitadas y adherencia a guías clínicas. Los modelos se basan en simulaciones o datos retrospectivos, lo que limita sus conclusiones. Los resultados son similares a otro modelo publicado en Science el pasado mes de abril.