La Real Academia Sueca de Ciencias otorgó el Premio Nobel de Física 2026 a Francis Halzen por sus contribuciones decisivas al observatorio de neutrinos IceCube y por el descubrimiento de neutrinos de alta energía de origen astrofísico. El físico, de 82 años, nació en Bélgica, es ciudadano estadounidense y es profesor de la Universidad de Wisconsin-Madison, donde también dirige IceCube. Es el primer Nobel de Física entregado a una sola persona desde Georges Charpak, en 1992.

Halzen propuso usar el hielo del Polo Sur como detector. Los neutrinos, a veces llamados partículas fantasma, atraviesan la Tierra y el cuerpo humano casi sin dejar rastro e interactúan con la materia en casos muy raros. Cuando chocan con el hielo, producen un destello de luz. IceCube cubre un kilómetro cúbico de hielo glaciar y está equipado con sensores ópticos que registran esas señales. Así se puede saber de dónde vienen y bajo qué condiciones se formaron, en procesos que un telescopio convencional no alcanza a ver.

Presentó la idea a finales de los años ochenta, cuando pocos creían que funcionaría. La construcción del observatorio, financiado por la Fundación Nacional de Ciencias de Estados Unidos, terminó en 2011. Dos años después, el equipo anunció los primeros neutrinos de alta energía llegados desde fuera del sistema solar. Hoy la colaboración reúne a más de 400 científicos. El propio Halzen dijo que el premio reconoce a quienes se sumaron al proyecto al inicio, cuando el resultado era incierto.

“Su tenacidad y su visión científica abrieron el camino a un nuevo tipo de astronomía”, dijo Mark Pearce, presidente del Comité Nobel de Física. Eva Olsson, de la Academia, describió a los neutrinos como mensajeros que traen información del cosmos, de galaxias lejanas y de estrellas que explotan. Halzen admitió alivio: cada año, por estas fechas, pensaba en los colaboradores que merecían el reconocimiento. También dijo que tuvo suerte, porque al empezar casi nadie, ni él mismo, estaba seguro de que el experimento funcionaría.

El hallazgo abrió la astronomía de neutrinos, una vía para estudiar aceleradores naturales del universo, como los agujeros negros supermasivos, que producen partículas con energías imposibles de reproducir en la Tierra. IceCube espera los primeros datos de una actualización a finales de este año. Una ampliación, IceCube-Gen2, cubriría ocho kilómetros cúbicos y podría operar en 2033, con capacidad para detectar unos diez veces más neutrinos. Halzen advirtió que los resultados más importantes de este trabajo todavía están por verse.

Endesa investigó a 16 restaurantes de Barcelona, varios de ellos buffets, después de que una inteligencia artificial cruzara el consumo eléctrico con el tamaño de los locales y la actividad que mostraban en redes. Los negocios habían pagado a influencers para promocionarse. En los videos se veían salones llenos. El consumo registrado, en cambio, era mucho menor al esperable. Semanas después, técnicos de la compañía inspeccionaron los locales y documentaron el presunto fraude.

La hipótesis de la investigación es que los locales estaban enganchados de forma ilegal al alumbrado público, sin un contrato que reflejara el gasto real. Cocinas industriales, campanas, cámaras de frío y aire acondicionado en espacios grandes y concurridos dejan una huella eléctrica alta. Si el contador marca poco, la diferencia salta. Fuentes de la Unidad contra el Fraude de Endesa resumieron el criterio así: si un sitio grande aparece abarrotado en redes y el contador marca poco, se activa la alerta.

La compañía usó un sistema propio que compara consumo, dimensiones y ocupación estimada. Según Endesa, su filial e-distribución aplica machine learning y deep learning para detectar anomalías, y en una de cada dos inspecciones encuentra un robo de energía, el doble que en 2017. Lo nuevo, en este caso, es el uso de videos públicos de Instagram para estimar cuánta gente había en el local. “Las redes son hoy lo que fue en el pasado la Guía del Ocio de Barcelona”, dijeron fuentes de esa unidad.

Engancharse al alumbrado público puede constituir un delito de defraudación de fluido eléctrico, previsto en el artículo 255 del Código Penal español. Si lo defraudado supera los 400 euros, la pena es multa de tres a 12 meses. Por debajo de esa cifra, de uno a tres meses. La normativa también permite suspender de forma cautelar el suministro. Una reforma de 2026 añadió un subtipo con prisión, pero solo para plantaciones de marihuana, no para restaurantes. La Fiscalía General del Estado criticó en su memoria de 2025 que, en el resto de casos, la sanción se quede en multa.

El caso sigue siendo presunto hasta que lo resuelvan las autoridades. No se han publicado cifras concretas de lo defraudado en estos 16 locales ni sanciones ya firmes. En el conjunto del país, la CNMC estima que este tipo de prácticas encarece la factura en unos 150 millones de euros. Endesa reporta que entre 2021 y 2025 recuperó más de 3.750 GWh y que en 2025 detectó 72.700 fraudes. El método de mirar redes también tiene límites: revisar videos públicos no es lo mismo que extraer datos de forma automatizada, una práctica restringida por las normas europeas de inteligencia artificial y por las condiciones de Instagram.

El auge de la inteligencia artificial (IA) generativa, capaz de producir textos similares a la escritura humana, ha impulsado la creación de múltiples herramientas destinadas a detectar si un escrito fue elaborado con esta tecnología. Sin embargo, la fiabilidad de estos sistemas continúa siendo objeto de análisis.

En Francia, uno de los fenómenos literarios de la temporada, el canadiense Thélyson Orélien, ha sido acusado de utilizar IA para escribir su primera novela, señalamiento que el autor desmiente.

Las acusaciones fueron realizadas por una cuenta anónima en redes sociales y se basan en los resultados de un programa de detección de IA.

¿Qué es un detector de IA?

El crecimiento de la IA generativa ha propiciado la aparición de decenas de herramientas en línea para intentar identificar textos creados mediante esta tecnología. La mayoría son de pago cuando se busca acceder a ellas de manera ilimitada y muchas están dirigidas al sector de la docencia y la investigación académica.

Las empresas que desarrollan estos sistemas emplean diferentes métodos para configurar sus herramientas. Sin embargo, todas tienen en común el análisis de amplias bases de datos que reúnen textos generados por modelos de IA y escritos elaborados por personas.

De acuerdo con varios trabajos publicados por investigadores, estos sistemas, que hace algunos años presentaban importantes deficiencias, han mejorado considerablemente su rendimiento.

¿En qué se basa la detección?

Para determinar si un texto pudo haber sido redactado por una IA, estas herramientas buscan identificar regularidades en la escritura, explica Thierry Poibeau, director de investigación en el CNRS y especialista en procesamiento automático del lenguaje.

Según el experto, los textos generados automáticamente pueden presentar determinados patrones o características lingüísticas, aunque señala que esto es cada vez menos evidente.

La empresa Pangram, fundada en 2023, utilizó uno de sus instrumentos para analizar dos fragmentos del libro de Thélyson Orélien, después de que una cuenta en X los sometiera a un análisis.

Pangram asegura que puede detectar textos generados por IA mediante el análisis de señales sutiles presentes en la escritura.

Poibeau menciona como ejemplo las construcciones ternarias o el uso de guiones largos, elementos que eran frecuentes en textos generados por IA debido a que las herramientas habían sido entrenadas con textos científicos y novelas estadounidenses, donde este tipo de construcciones aparecía con frecuencia.

¿Son fiables los detectores de IA?

Muchas de las herramientas disponibles en el mercado promocionan índices de fiabilidad superiores al 99 % para detectar textos generados mediante inteligencia artificial. Sin embargo, los resultados obtenidos no permiten afirmar con certeza que un texto haya sido elaborado con esta tecnología.

WinstonAI, uno de los principales sistemas del sector, creado en 2022, señala que su herramienta identifica textos «susceptibles de haber sido generados con IA».

Por su parte, Max Spero, director general y cofundador de Pangram, declaró al medio estadounidense The Atlantic en mayo de 2026 que su dispositivo nunca debería ser «el árbitro final», sino un punto de partida para realizar una investigación más exhaustiva.

Thierry Poibeau también advierte que estos sistemas enfrentan una realidad cambiante debido a que los modelos de IA evolucionan constantemente y buscan aproximarse cada vez más al lenguaje natural.

El especialista considera que identificar el uso de IA puede ser especialmente complejo en las novelas, debido a que una herramienta podría detectar características repetitivas en la escritura que, en realidad, formen parte del estilo propio de un escritor.