Microsiervos
Cruce de cables: el coste energético de la vida digital
El otro día estuvimos David y yo hablando en Cruce de Cables de RNE sobre lo que supone el coste energético de muchas de las acciones que llevamos a cabo en la VidaReal™. ¿Cómo se paga esa energía? ¿Cómo se compara con otras acciones cotidianas?
El audio está aquí:
- El coste energético de la vida digital [a partir de 18:00].
El caso es que hay muchas curiosidades acerca de cuál es el coste energético de todas esas pequeñas acciones. Los siguientes valores son ejemplos aproximados y promedio, pero permiten hacerse una idea:
table.consumo-energia{ border-collapse: collapse; width: 100%; margin: 2em 1em 2em .5em; max-width: 900px; font-family: system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", sans-serif; font-size: 0.95rem; /* OJO: en CSS el decimal va con punto */ } table.consumo-energia th, table.consumo-energia td{ border: 1px solid #ddd; padding: 5px 10px; vertical-align: top; } table.consumo-energia th{ background-color: #f4f4f4; font-weight: 600; text-align: left; /* por defecto */ } /* Acción a la izquierda */ table.consumo-energia th.accion, table.consumo-energia td.accion{ text-align: left; } /* Consumo a la derecha (cabecera y celdas) */ table.consumo-energia th.consumo, table.consumo-energia td.consumo{ text-align: center; white-space: nowrap; font-variant-numeric: tabular-nums; } table.consumo-energia tr:nth-child(even){ background-color: #fafafa; } Acción Consumo Equivalencia aproximada Enviar un WhatsApp (texto) ~0,01 Wh LED encendido unos segundos Enviar un correo (solo texto) 0,3-0,5 Wh LED pequeño, varios minutos Correo con adjuntos (MBs) 5-10 Wh Cargar un móvil un 5-10% Una búsqueda en internet 0,02-0,03 Wh LED encendido 1-2 minutos Ver un vídeo corto (1-2 min) 1-2 Wh Hervir agua ~30-40 s 1 hora de streaming (HD) 100-150 Wh Portátil funcionando horas Película en Netflix (4K, ~2 h) 400-600 Wh 2-4 km en coche eléctrico Videollamada de 1 hora 150-300 Wh Lavadora en modo eco Generar una imagen con IA 1-10 Wh Vitrocerámica, segundos Generar texto largo con IA 5-10 Wh Cargar un móvil un 10-15% Almacenar en la nube (1 año) Decenas de kWh Frigorífico, varios días Minar 1 bitcoin ~1-1,5 MWh Consumo anual 400 hogaresY estas son otras comparaciones que se suelen hacer:
- Mantener encendidas las luces de Navidad básicas de Madrid durante todas las Navidades: unos 3.600-4.800 MWh (15-20 MWh × 240 h). Equivale al consumo de electricidad anual de 1.100-1.500 hogares aprox.
- Mantener encendidas las luces de un partido de fútbol en el Camp Nou durante 4 horas. Consumo total: 12-16 MWh (3-4 MWh × 4 h). Equivale al consumo diario de 4.000-5.000 hogares aprox.
- Minar un solo bitcoin, pagando la electricidad a precios domésticos habituales en España (en torno a 0,15-0,30 €/kWh), puede costar entre 15.000 y 55.000 euros, en función del consumo energético total necesario. En otros países, con precios eléctricos muy distintos, el coste puede variar de forma significativa.
Esto nos lleva a plantearnos algunas cuestiones de fondo:
- Si acciones aparentemente triviales como ver vídeos cortos o generar imágenes con IA tienen un coste energético comparable a usos domésticos habituales… ¿Por qué ese consumo sigue siendo invisible para el usuario y no forma parte del precio o las decisiones de diseño de las plataformas?
- Cuando una sola actividad digital «extrema« como puede ser minar un bitcoin, puede costar entre 35.000 y 140.000 euros en electricidad… ¿Tiene sentido que su impacto energético se trate como una externalidad privada y no como un problema de infraestructura comparable al alumbrado urbano?
- Si mantener encendidas todas las luces de Navidad de Madrid durante semanas consume del orden de miles de MWh, pero el uso cotidiano de servicios digitales globales puede superar esas cifras de forma distribuida, ¿estamos enfocando mal el debate público al criticar solo los consumos «espectaculares» y no los hábitos digitales masivos y continuos?
Como puede verse, algunas cuestiones técnicas tienen una respuesta muy concreta y calculable, pero otras cuestiones de fondo, no tanto. Al respecto, una reflexión muy interesante y completa es la de Andy Masley en Using ChatGPT is not bad for the environment - a cheat sheet donde explica por qué en vez de preocuparnos por la IA o por otros gastos «modernos» deberíamos esforzarnos mucho más en hacer que las fuentes de energía sean limpias, pues lo otro son problemas nimios. Habrá que meditar sobre todo esllo.
El Jarkovchanka (AKA Kharkovchanka), un coloso de la exploración que sí conquistó las tierras del continente helado
La anotación de Alvy sobre el Snow Cruiser Antártico y un recordatorio por parte de Alejandro me animaron a ver por fin un vídeo que tenía guardado sobre el Jarkovchanka, o Kharkovchanka, un vehículo construido en dos versiones entre 1959 y 1975 por la Unión Soviética que sí conquisto las tierras del continente helado.
O que, al menos, permitió explorarlas con relativa comodidad, porque conquistar todo aquello se antoja cuando menos complicado.
El asunto es que cuando otras naciones empezaron a explorar y establecer bases en la Antártida la Unión Soviética decidió que no iba a quedarse fuera, así que creó la Expedición Antártica Soviética, que llevó a cabo expediciones anuales al continente helado entre 1955 y 1992.
La primera de esas expediciones llevó camiones del ejército para desplazarse. Pero aunque sus ruedas tenían tacos no funcionaron mucho mejor que las del Snow Cruiser. Sin embargo algunos tractores de granja que habían llevado resultaron ser mucho más útiles gracias a sus orugas. Aunque de todas formas no tenían ningún tipo de aislamiento ni para quienes los conducían ni para los motores, con lo que tampoco eran la panacea.
Así que para la segunda expedición llevaron unos AT-T modificados. No los de La guerra de las galaxias sino los tractores de artillería que, entre otras cosas, son la base del carro de combate T-54.
Fueron una gran mejora, pero aún así tenían sus problemas, entre ellos que con el frío reinante allí abajo el combustible tendía a congelarse hasta el punto de que había que trocearlo con hachas o similares para poder fundirlo de nuevo y alimentar el motor.
Y de ahí surgió la idea de las autoridades de crear un vehículo especializado para la exploración antártica basado en el chasis del AT-T y en las cabinas de los aviones. Lo primero para la movilidad, lo segundo, para que los tripulantes del vehículo no murieran de frío igual que no lo hacen las personas que van en los aviones.
Le encargaron el diseño a la Planta de Ingeniería de Transporte de Járkov, Ucrania, entonces parte de la Unión Soviética, que ya tenía experiencia tanto en carros de combate como en aviones. Y les dieron tres meses para ello.
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El presidente Trump firma el presupuesto de la NASA para 2026, que al final se salva de los salvajes recortes que él mismo había propuesto
Al final no ha habido ninguna sorpresa de última hora de esas que son tan habituales en él y el presidente Trump ha firmado el proyecto de ley presupuestaria H.R. 6938. Eso asegura la financiación de la NASA para el año 2026 y evita los salvajes recortes que él mismo quería aplicarle.
Y es que en la propuesta de presupuesto que la Casa Blanca envió al Congreso el presupuesto de la agencia se veía recortado en un 24 % de forma global. Aunque era especialmente sangrante en el caso de la división de ciencias de la agencia, que lo veía recortado ni más ni menos que en un 47 %.
Sin embargo el presupuesto finalmente firmado por el presidente a instancias del Congreso le da 24.440 millones de dólares a la agencia, lo que se queda en una reducción de tan sólo el 1,7 %, aunque es algo mayor si tenemos en cuenta la inflación.
De ahí que no las tuviera todas conmigo sobre si lo iba a firmar o no.
Por otro lado la One Big Beautiful Bill Act, aprobada por la administración Trump este pasado verano, incluye 10.000 millones de dólares para la NASA a lo largo de los próximos seis años, con lo que al final la agencia dispone de 27.530 millones de dólares para 2026.
Con esto, aún teniendo en cuenta la inflación, es el más alto en las últimas tres décadas. Aunque a todos los efectos el presupuesto de la agencia lleva años sin crecer, lo que le permite mantenerse pero no le da mucho margen de crecimiento.
A ver lo que consigue hacer Jared Isaacman, el nuevo director de la agencia, con todo este dinero.
Aunque en presupuesto no es el único problema, pues los recortes en personal han sido salvajes en este primer año de la segunda administración Trump, en especial en los primeros meses en los que DOGE, el departamento de eficiencia gubernamental dirigido por Elon Musk, campó a sus anchas.
Ecolución del número de personas empleadas por distintas agencias de los Estados Unidos – Nature
Claro que no sólo la NASA ha sido víctima de esos recortes, tal y como se puede ver en el artículo US science after a year of Trump de Nature del que sale la gráfica anterior.
Isocity, el constructor de ciudades para convertirse en urbanista
Isocity («Ciudad Isométrica») es un simulador urbano de ciudades con aspecto isométrico que bebe claramente de la inspiración de SimCity. La principal diferencia es que está construido íntegramente en código abierto y con tecnologías web modernas. Basta abrirlo con el navegador y ponerse a jugar.
El proyecto demuestra hasta dónde se puede llegar con HTML5 y JavaScript sin recurrir a motores gráficos externos. Es capaz de simular una ciudad viva con viviendas, fábricas y zonas verdes, con peatones, trenes, coches, aviones y hasta hidroaviones moviéndose de forma autónoma.
Está desarrollado con Cursor, Next.js 16, TypeScript y HTML5 Canvas. El motor gráfico es propio y se basa en un sistema de renderizado sobre Canvas, con gestión de capas, profundidad y sprites, todo sin usar librerías externas. Entre los muchos controles hay un minimapa de la zona de juego, zoom, y se puede hacer transcurrir el tiempo más rápido o más despacio.
En cuando a la «simulación estratégica» se incluyen un sistema de tráfico, peatones que se comportan como multitudes razonablemente controladas, toda la economía (e impuestos, ¡glups!) y gestión de recursos como la energía, el agua, etc. Hay zonas residenciales, comerciales e industriales, incluyendo tiendas, cines y fábricas. En la cuadrícula del mapa se pueden colocar, si el presupuesto lo permite, edificios, carreteras, parques y otros servicios.
En la parte práctica, para que no se pierda lo que tan laboriosamente se ha de construir, permite guardar y cargar múltiples ciudades y cuenta con una interfaz que hace que también funcione en dispositivos móviles. Lo mejor: la idea de la versión multijugador cooperativo (Co-op) donde la ciudad se construye junto a los amigos en tiempo real; basta intercambiar algunos enlaces.
Hay otro proyecto de Andrew Milich, su creador, es IsoCoaster, una variante centrada en la construcción de parques de atracciones y montañas rusas, que recuerda poderosamente al RollerCoaster Tycoon de 1999.
El código es open source (Isometric City, se puede ejecutar en local y se distribuye bajo licencia MIT, lo que facilita tanto el estudio del motor como su reutilización. Todo un ejemplo interesante de cómo recrear el espíritu de los clásicos con herramientas web actuales.
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Una galería que explica decenas de formatos de archivo, para desentrañar cómo están codificados
La Galería de formatos para Kaitai Struct es una explicación de las especificaciones de un montón de formatos binarios («tipos de archivo» sería otra forma de llamarlos) y cómo entender qué contienen los archivos, byte a byte, de forma relativamente sencilla.
De hecho aunque Kaitai Struct es un lenguaje para describir formatos de datos, no es necesario utilizarlo para aprovechar este estupendo recurso. La galería contiene las especificaciones de decenas de formatos, explicados a nivel de bytes y binario, y también a modo de guía visual. Así que nada de tener que ponerse a picar y compilar código sin saber cómo funciona todo.
En la lista de formatos, agrupadas por categorías, hay archivos de imagen, bases de datos (incluyendo el legendario .DBF de dBase, que se usaba en 1982, literalmente el «año de Naranjito»), ejecutables, sistemas de ficheros, protocolos de red, contenedores multimedia, etcétera. Estas especificaciones están escritas describiendo campo a campo cómo está organizado el formato en binario: sus encabezados, tipos de datos, longitud de registros y repeticiones. Están las tipografías TTF o de las imágenes BMP y los frames de las redes Ethernet.
Esta galería es, en cierto modo, es como la piedra de Rosetta de los formatos. Lo mejor es que además de usarlo en Kaitai también se incluye código para analizar los archivos en diferentes lenguajes, entre ellos: C++ y C#, Go, Java, Perl, PHP, Python, Ruby y Rust. Así que quien necesite usar alguno de estos formatos por razones prácticas, o incluso históricas, lo tiene fácil, sin tener que escribir todo el código desde cero.
Quince formas distintas de generar laberintos y verlas en acción
Es curioso echar un vistazo a Algoritmos para Laberintos, donde se muestran 15 formas de generar laberintos*. Aunque no todos son visualmente agraciados ni «complicados» desde el punto de vista de su resolución, explica todas las formas más o menos habituales de construirlos con un ordenador. Son algoritmos tanto clásicos como modernos, de código abierto y con animaciones paso a paso.
En total hay 15 algoritmos diferentes, cada uno con comportamientos y resultados claramente reconocibles. Se ofrecen en tres tamaños a partir de una retícula de 5×5, 15×15 y 25×25. Mis favoritos son el Recursive Backtracking y el Hunt and Kill. El resto me parece que generan caminos demasiado sencillos, que se acortan en uno o dos pasos y son casi triviales de resolver.
El código fuente completo está disponible públicamente en GitHub (CoffeeScript Mazes) y acompaña al libro Mazes for Programmers, que enseña los métodos desde un punto de vista práctico y que seguramente gustará a quienes les apasionen estos temas.
Entre los algoritmos incluidos hay enfoques deterministas, aleatorios e híbridos. Aparecen clásicos como Árbol binario y Sidewinder, métodos de caminatas aleatorias con garantías de uniformidad estadística como Aldous-Broder y Wilson y y técnicas recursivas. Hay combinaciones prácticas como el algoritmo de Houston, que mezcla el Aldous-Broder y el Wilson para ganar velocidad a costa de perder uniformidad.
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* Hay una diferencia sutil entre maze y labyrinth en inglés, palabras para las cuales solo usamos «laberinto» en castellano. Un labyrinth tiene una sola ruta sin bifurcaciones y no es difícil de seguir; solo tiene un entrada y una salida y pueden tener ciertas connotaciones «espirituales». En cambio los maze son más enrevesados, con muchas opciones y rutas que tomar, puede estar diseñado para ser más o menos difícil, quizá tenga varias entradas y salidas y son los que se utilizan en los experimentos científicos.
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