En LADETEC hemos vivido la escasez como un tatuaje en la piel. Desde la falta de un simple conector hasta la imposibilidad de renovar equipos que ya nacieron obsoletos. Hemos trabajado con equipos (osciloscopios, generadores de señales de todo tipo, etc.), que parecen sacados de un museo de la tecnología de principios de los 70. Siempre hemos estado con la zozobra de que cualquier apagón eléctrico borre meses de trabajo. Comenzamos con cautines que venían con el radar MRL-5, de 220 V y 100 W, con una punta gruesa como un lápiz y con eso teníamos que soldar circuitos integrados encapsulados en el estándar militar soviético (semejante a la serie 54xx de Texas) con espaciado de paticas de alrededor de 1 mm. Hubo tiempos, en los que en lugar de tape, usábamos tiras de jabitas Cubalse, amarrándolas con hilo, para aislar los cables. Es como el palacio de la Bella Durmiente, todo se quedó congelado al desaparecer la Unión Soviética; sin embargo (bueno, no hablemos del embargo-bloqueo de Estados Unidos) mantuvimos los radares de los años 70 funcionando, los mejoramos, los modernizamos y los automatizamos. Desarrollamos aplicaciones IoT cuando aun los radares no tenían conectividad. Le bajamos el monstruoso consumo de 20+ kW a 2- kW. Aumentamos en 18 veces la cantidad de observaciones y la calidad mejoró infinitamente. Fabricamos radares Doppler (entre los más avanzados del mundo) donde cada pedacito de hardware y de software son soluciones nuestras… porque no nos quedó más remedio.
Al cabo de 45 años me surge la pregunta «tantas vicisitudes ¿nos hicieron más fuertes o perdimos mucho tiempo y hubiésemos sido mejores?»
Hay un momento, en casi todas las primeras conversaciones con una IA avanzada, en el que algo dentro de nosotros se tensa. La respuesta ha sido demasiado buena. Demasiado natural. Demasiado humana. Y entonces surge la pregunta incómoda: ¿y si realmente está pensando?
No lo está.
Pero entender por qué no lo está —y qué está haciendo en realidad— es una de las historias más fascinantes de nuestro tiempo. Una historia que empieza hace más de medio siglo, se cruza con engaños del siglo XVIII, pasa por abogados que citan jurisprudencia inventada y termina con inteligencias artificiales fingiendo discapacidades visuales para engañar a trabajadores humanos.
Bienvenidos al extraño mundo de las máquinas que imitan mentes sin tener ninguna.
En el corazón de la antigua Roma, el Foro no era solo un conjunto de columnas y basílicas; era la caja de resonancia del Imperio. Allí, la vox populi se enfrentaba al senatus en debates que se prolongaban hasta el atardecer, donde las leyes se forjaban entre aplausos y abucheos, y donde la oratoria era un arte de vida o muerte política. Si trasladamos esa plaza pública a la Cuba del siglo XXI, nos encontramos con un escenario muy distinto: el Palacio de Convenciones de La Habana, sede de la Asamblea Nacional del Poder Popular. Aquí no hay columnas de mármol ni tribunas al aire libre, pero el peso de las decisiones es igual de absoluto. Sin embargo, al asomarnos a su composición, descubrimos una mecánica institucional que poco tiene que ver con las pugnas de facciones del viejo foro, y que responde a una lógica de poder muy particular…
No soy analista político, solo soy un cubano de a pie, y tengo opiniones, el que desee leerlas, aquí les van.
En un post anterior, exploramos la anatomía de los diferentes tipos de tormenta: la célula solitaria, el racimo multicelular, la línea de turbonada y la temible supercélula. Pero una tormenta no es un objeto estático; es un proceso, una máquina en constante evolución. Para comprender cómo estos gigantes atmosféricos nacen, crecen y mueren, debemos viajar en el tiempo y observar su ciclo de vida.
La clave para entender este ciclo nos la proporcionó el histórico Thunderstorm Project (1946-1947), un estudio pionero financiado por el gobierno de los Estados Unidos y liderado por los meteorólogos Horace R. Byers y Roscoe R. Braham Jr. . Analizando datos de aviones, radares militares y una densa red de estaciones en tierra, Byers y Braham descubrieron que una tormenta no es una entidad única, sino que está compuesta por una o más «células» convectivas . Cada una de estas células pasa por un ciclo de vida con tres fases bien diferenciadas . Este modelo, publicado en 1949, sentó las bases de la meteorología de tormentas moderna (por más que he buscado, no encuentro un estudio más moderno y completo que este, todo el mundo hace referencia a ese trabajo).
Las 3 fases del modelo de Byers-Braham
1. Fase de Cúmulo (Desarrollo)
La atmósfera en ebullición. Esta fase comienza cuando una burbuja de aire cálido y húmedo cerca de la superficie es forzada a ascender . Este ascenso puede ser provocado por el calentamiento del sol, el choque con una montaña o la llegada de un frente frío.
El dominio del ‘updraft’. La característica principal de esta etapa es que la corriente ascendente (updraft) reina de forma absoluta en toda la célula. No hay corrientes descendentes. La nube crece verticalmente, como una torre imponente, hasta convertirse en un cumulus congestus.
Preparando el escenario. Dentro de la nube, las gotas de agua y los cristales de hielo comienzan a formarse, pero la fuerza del updraft es tan potente que los mantiene suspendidos en el aire . Por eso, aún no ha caído ni una gota de lluvia en la superficie.
2. Fase de Madurez
El momento de la verdad. Llega un punto crítico en el que el peso del agua y el hielo acumulados, junto al enfriamiento por evaporación, es demasiado para el updraft. La corriente ascendente se ve superada y se genera una corriente descendente (downdraft). Las primeras gotas de lluvia tocan el suelo, marcando el inicio de la fase de madurez.
La convivencia de opuestos. Lo que define esta etapa es la coexistencia simultánea de updrafts y downdrafts dentro de la misma célula. Los updrafts, cálidos y húmedos, siguen alimentando la nube desde abajo, mientras los downdrafts, fríos y cargados de precipitación, caen desde arriba.
El espectáculo en su máximo esplendor. La tormenta alcanza su punto máximo de intensidad y peligrosidad. Puede elevarse hasta los 12 o 18 km de altura. Es en esta fase cuando ocurren los fenómenos más severos: lluvias torrenciales, granizo, rayos, vientos destructivos y tornados. En la cima, la nube choca contra la tropopausa y se extiende horizontalmente, formando el característico yunque (incus).
3. Fase de Disipación
El principio del fin. La corriente descendente, que se ha ido fortaleciendo, finalmente corta el suministro de aire cálido y húmedo que alimentaba la tormenta desde la base. Es como si la tormenta se quedara sin combustible.
El colapso. Sin el alimento del updraft, la célula se desmorona. Los downdrafts se extienden y dominan toda la nube. La precipitación disminuye hasta cesar, y la nube, ya sin sustento, se desintegra desde la base.
El último suspiro. Lo que queda es un tenue rastro de lluvia débil y, en las capas altas, el fantasma del antiguo yunque, un recordatorio de la furia que la tormenta desató.
Este ciclo, para una célula de tormenta ordinaria, dura entre 30 y 60 minutos.
Un ciclo, cuatro destinos
La duración y complejidad de estas tres fases varían drásticamente según el tipo de tormenta. Es aquí donde el modelo de Byers-Braham se convierte en una herramienta fundamental para el analista de radar.
Tipo de Tormenta
Dinámica del Ciclo de Vida
La Clave en el Radar
Célula Única
Transición lineal y rápida. El downdraft de la célula «ahoga» su propio updraft. El ciclo se completa en menos de una hora.
Ecos de corta duración que aparecen, crecen y desaparecen en la misma zona.
Multicélular
Ciclo en cadena. El downdraft de una célula madura, al llegar al suelo, se extiende y actúa como un «mini-frente frío». Este frente de ráfaga (gust front) fuerza el ascenso de nuevo aire cálido y húmedo, dando vida a una nueva célula a su lado.
Un grupo o línea de ecos donde se ven células en diferentes etapas: unas naciendo, otras en su punto álgido y otras muriendo.
Línea de Turbonada
Línea de montaje. Es un caso extremo de organización multicelular. Un frente de ráfaga continuo a lo largo de la línea regenera constantemente nuevas células en el flanco delantero, manteniendo el sistema con vida durante horas.
Una línea sólida y alargada de ecos intensos. Puede presentar estructuras como el Bow Echo (eco en arco).
Supercélula
Homeostasis perfecta. Su updraft, alimentado por un mesociclón, está inclinado y separado del downdraft. Esto evita que el downdraft «ahogue» la tormenta, permitiendo que la fase madura se mantenga durante horas con una intensidad extrema.
Una tormenta aislada, masiva y persistente en el tiempo, con firmas de radar inconfundibles como el Hook Echo (eco en gancho).
Conclusión: entender el ciclo para anticipar el peligro
El viaje de una célula de tormenta, desde un pequeño cúmulo hasta su disipación, es un proceso fundamental que todo analista de radar debe comprender. No es solo teoría; es la base para interpretar lo que vemos en la pantalla.
Cuando ves una mancha de colores en el radar, no estás viendo un objeto estático. Estás viendo una historia en desarrollo. Saber en qué fase del ciclo se encuentra una célula te permite anticipar su evolución: ¿está a punto de intensificarse y volverse severa? ¿O su downdraft está a punto de cortar su suministro de energía y la tormenta va a desvanecerse? Para eso en LAMULA™ ORPG y LAMULA™ Process proporcionan unos cuantos productos: VIL, MÁXIMOS, Altura de los Máximos, Corte Vertical, Perfil de Reflectividades en un punto, Topes, en fin … Para gusto se han hecho productos.
Comprender la evolución de las tormentas es, en esencia, comprender el lenguaje de la atmósfera. Y saber leer ese lenguaje es el primer paso para anticipar sus caprichos y protegernos de su furia.
Y ahí está llo de «extraño» que puse en el título: la tormenta genera su propia destrucción. La corriente descendente que la mata es la misma que, en sistemas multicelulares, da vida a nuevas tormentas. Es un ciclo de autodestrucción y renacimiento, como un fénix que muere y resucita en el mismo cielo. Extraño, ¿verdad? Pero así funciona la atmósfera.
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Dicen que cuando el cielo se vuelve plomizo y el radar se tiñe de radioecos púrpura, no es solo una tormenta lo que viene. Es una cabalgada levantando una amenazante polvareda.
Cuatro jinetes galopan juntos, cada uno trayendo su propia arma: la energía explosiva, el viento que gira, la humedad que alimenta y la rotación que lo envuelve todo. Si el analista de radar no los conoce, la tormenta lo tomará por sorpresa. Si los sabe leer, podrá anticipar el apocalipsis antes de que toque tierra. Y de eso se trata, del dificil arte de anticiparse y avisar, aunque sea unos minutos antes, de la ocurrencia de un fenómeno devastador.
Sentarse a analizar las imágenes de radar sin información es como si en la guerra moderna lanzaras las tropas a asaltar una posición sin información de inteligencia previa. Los parámetros ambientales son como la «frecuencia cardíaca» y la «presión arterial» de la tormenta. Indican la energía disponible, la organización del viento y el combustible (humedad) que la alimentará.
Un analista de radar experto no mira la pantalla sin antes haber revisado estos datos. Son como el chequeo integral que hacen los médicos que da sentido a lo que verá el cirujano cuando opere al paciente.
Vamos a conocer a estos cuatro «jinetes».
Pero antes … un poco de historia
Yo comencé mi trabajo en 1981 en el Centro Meteorológico de Camagüey como ingeniero de la estación de radar de sondeo aerológico Meteorit-2. Camagüey era una plaza fuerte en el sondeo aerológico. Curioso como soy, me interesaba no solo por la electrónica, que me parecía fascinante por lo ingeniosa, a pesar de que era un equipo de válvulas de vacío, sino que también me interesaban los datos del sondeo vertical de la atmósfera superior (temperatura, humeda, presión y viento) que iban saliendo.
Unos años después, ya siendo el ingeniero del radar MRL-5 tenía que participar en los briefings antes de los vuelos para los trabajos de Influencia Activa y oía al meteorólogo Álvaro Lapinet Recodé disertar sobre las condiciones meteorológicas esperadas para el día. Luego se tomaba la decisión de activar la preparación para la siembra de nubes o suspender las acciones ese día. Álvaro se basaba en la información obtenida de los sondeos aerológicos (de los cuales era un gran conocedor) y mencionaba cuatro parámetros que me resultaban enigmáticos (tampoco es que les prestara mucha atención, eso no estaba en mi órbita en esa época).
Meteorólogo Álvaro Lapinet Recodé, a la sazón Jefe del Departarmento de Pronósticos en el Centro Meteorológico de Camagüey.
Pasaron unos cuantos años más y me tocó organizar el servicio de vigilancia meteorológica por radar en Cuba. Cree un grupo de Meteorología de Radar para que fuera el rector de la actividad de explotación de la información de los radares y que a su vez innovara, experimentando con las técnicas de radar que LADETEC desarrollaba y perfeccionaba, de esta forma cerrábamos el lazo I+D+I dentro del Centro de Radares.
Hete aquí que enseguida me di cuenta que los operadores de los ocho radares eran sorprendidos por las situaciones de tormentas y se enfrentaban a lo que los radares podían brindarle cuando ya las tormentas estaban en el tablero. Es una situación bien dificil, cuando, en una tarde propicia para la convección, se te llena la pantalla de ecos potentes, cada uno de los cuales tiene características de tormenta. Sin embargo, no es lo mismo una tormenta que una tormenta severa. La primera te da un agradable y refrescante chubasco, la segunda trae aparejados daños a la vida y a las propiedades.
Imagen de radar en una tarde tormentosa en la cual hay que distinguir cuál de ellas será severa.
Entonces recordé todo lo que había oído de pronósticos y sondeos y acudí a los de la estación aerológica y les pedí que me dieran cada mañana su análisis de los parámetros del sondeo para incluirlo en el boletín que preparaba el grupo de Meteorología de Radar sobre la situación general del estado del tiempo y sus perspectivas en el día.
Ejemplo de la información aerológica que le incluíamos en el boletín diario para los operadores.
Los aerólogos, que no solo eran expertos haciendo el sondeo con el radar Meteorit-2 (y más tarde con una estación francesa), también sabían bajar de Internet los sondeos interpolados de las estaciones de sondeo del área para usarlos cuando no se sondeaba. No era solo darnos las salidas del sondeo, sino también agregar su interpretación del significado de estas variables para el desarrollo de la actividad convectiva en el día, para que los operadores y el analista de turno en el Grupo de Meteorología de Radar estuvieran apercibidos, aprovechando su gran experticia en el tema.
En estos boletines diarios se les incluía, además, un resumen del estado general del tiempo y la situación sinóptica general, elaborados por el Centro de Pronósticos del Instituto de Meteorología, la lluvia caída (acumulada en 24 horas) el día anterior, suministrada por el INRH y un análisis de la información de satélite y el mosaico de radar al momento de emitirse el boletín.
Estos boletines matutinos alcanzaron gran popularidad. Los enviabamos por correo electrónico, no solo a los ocho operadores, sino tambien a numerosos compañeros de los grupos de pronósticos provinciales. En estos boletines nosotros, es decir, los compañeros del grupo de Meteorología de Radar que los compilaban, no poníamos nada nuestro (excepto el mosaico de radares al momento de emitirlos). Siempre nos preocupamos por dar los debidos crédito, incluso incluíamos una foto de la persona que suministraba estos datos (el aerólogo, el jefe de turno en el Centro Nacional de Pronósticos, alguien del INRH que suministraba la información).
A alguien le molestó y tuvimos que suspenderlos. Yo hubiese agradecido (para la actividad de vigilancia por radar) que alguien se hubiese ocupado de continuarlos ya que no querían que nosotros lo hiciéramos; pero no se logro. Sigo pensando que el que se va a sentar a analizar información de radar requiere de estas y otras informaciones.
Ahora, con las tecnologías modernas, estoy pensando en generarlos automáticamente, incluidos en la suite de LAMULA™ WebViewer y LAMULA™ Process. De hecho en LAMULA™ WebViewer tenemos ya satélite GOES (infrarrojo y visible), información dedescargas eléctricas y viento en cuatro niveles (superficie, 850, 700 y 500 HPa). Tal vez pronto le demos la sorpresa con algunas otras cositas.
Y ahora sí … los cuatro jinetes
Imagen de los cuatro jinetes del apocalípsis, usada fantasiosamente para ilustrar los cuatro índices importantes para la detección de tormentas severas por radar.
Jinete 1: CAPE — La Energía Explosiva
«El Jinete del Fuego»
¿Qué es y por qué importa?
La CAPE (Convective Available Potential Energy) o Energía Potencial Disponible para la Convección es, en esencia, la cantidad de «energía explosiva» almacenada en la atmósfera. Se mide en Julios por kilogramo (J/kg). Es una medida de la inestabilidad del aire. Piensa en ella como la pólvora: cuanta más CAPE haya, más potente puede ser la explosión (la tormenta).
Umbrales operativos
Nivel
CAPE (J/kg)
Implicación
Baja
< 1000
Atmósfera estable. Tormentas débiles y de corta duración.
Moderada
1000 – 2500
Favorable para tormentas fuertes, granizo y lluvias intensas.
Alta
> 2500
Atmósfera muy inestable. Potencial de supercélulas y tormentas severas.
Extrema
> 5000
Condiciones excepcionales. Tormentas violentas con granizo gigante y tornados.
Tipos de CAPE que debes conocer
No toda la CAPE es igual. Es crucial saber qué tipo estás viendo:
SBCAPE (Surface-Based CAPE): Calcula la energía de una parcela que se eleva desde la misma superficie. Es la más común pero puede ser engañosa si la capa superficial es muy fina y se mezcla fácilmente.
MLCAPE (Mixed-Layer CAPE): Calcula la energía de una parcela que representa el promedio de temperatura y humedad de los primeros 100 mb (unos 1000 metros) sobre el suelo. Es más realista y preferido por muchos pronosticadores.
MUCAPE (Most Unstable CAPE): Busca en los primeros 300 mb la parcela que produciría la mayor CAPE posible. Muy útil para tormentas que se elevan sobre capas de aire frío en superficie (convección elevada).
¿De dónde se obtienen los datos?
Hay tres fuentes principales:
Globo Sondeo (Radiosondeo): La fuente más directa y real. Se lanzan globos con instrumentos dos veces al día (00 y 12 UTC). Proporcionan un perfil vertical real de la atmósfera. Su limitación: baja resolución espacial y temporal (solo cada 12 horas).
Modelos Numéricos (NWP): Modelos como el GFS o el ECMWF generan análisis y pronósticos en una cuadrícula 3D. De estos datos se puede extraer un sondeo sintético para calcular la CAPE en cualquier punto. Su fortaleza: cobertura espacial y temporal continua.
Satélites: Satélites como los GOES pueden estimar índices de estabilidad, incluyendo la CAPE, en regiones sin cobertura de sondas. Su gran ventaja es la cobertura casi global y continua.
Metáfora del jinete:«La CAPE es el combustible que enciende la mecha. Sin él, los otros jinetes galopan en vano.»
Jinete 2: Cizalladura del Viento — El Organizador
«El Jinete del Viento que Corta»
¿Qué es y por qué importa?
La cizalladura del viento es el cambio en la velocidad o dirección del viento con la altura. Es el ingrediente clave para que las tormentas se organicen y se vuelvan severas.
Una tormenta en un ambiente con poca cizalladura (como una célula única) es como un fuego que arde sin control y se apaga rápido.
Una tormenta en un ambiente con fuerte cizalladura es como un fuego al que se le aplica una corriente de aire, lo que lo organiza y lo hace mucho más peligroso y duradero.
Capas críticas
Capa de 0-6 km (Cizalladura profunda): La más importante para la organización general de una tormenta. Una cizalladura > 15-20 m/s (30-40 nudos) es favorable para tormentas organizadas y supercélulas.
Capa de 0-1 km (Cizalladura en baja): Fundamental para la rotación de las corrientes ascendentes cerca del suelo, un ingrediente crucial para la formación de tornados.
¿De dónde se obtienen los datos?
La cizalladura se calcula a partir del viento en diferentes niveles de presión:
Globo Sondeo: Mide directamente el viento en altura. Es la fuente más fiable para obtener un perfil vertical real.
Modelos Numéricos (NWP): Proporcionan el viento en sus niveles de presión (ej. 850, 700, 500 hPa) para calcular la cizalladura en cualquier punto y momento.
Perfiladores de Viento (Wind Profilers): Son radares especiales que miden el viento en altura de forma continua en un punto fijo, ofreciendo una resolución temporal muy alta.
Metáfora del jinete:«Es el que convierte una turba en un ejército. Sin él, la tormenta es un fuego que arde y se apaga. Con él, se vuelve una máquina de destrucción.»
Jinete 3: Humedad en Niveles Bajos — El Combustible
«El Jinete del Agua que Alimenta»
¿Qué es y por qué importa?
La humedad en los niveles bajos de la atmósfera (los primeros 1500-2000 metros) es el «combustible» de la tormenta. Sin humedad, no hay convección. Una alta humedad cerca del suelo es fundamental para:
Alimentar la corriente ascendente: El aire húmedo es menos denso y asciende con más facilidad.
Aumentar la inestabilidad: La humedad incrementa la CAPE disponible.
Bajar la base de la nube: Un nivel de condensación por ascenso (LCL) bajo indica que la base de la nube está cerca del suelo, lo que es un factor crítico para la generación de tornados.
Parámetros clave
Punto de rocío en superficie: Un valor superior a 10-12°C se considera un buen indicador de humedad suficiente para tormentas fuertes.
LCL (Lifting Condensation Level): La altura a la que una parcela de aire, al ascender, se satura y forma una nube. Un LCL bajo (< 1500 m) es una señal de alerta para posibles tornados.
¿De dónde se obtienen los datos?
Globo Sondeo: Mide el punto de rocío en toda la columna atmosférica. Es la fuente más directa.
Modelos Numéricos (NWP): Proporcionan campos de humedad específica y punto de rocío en sus niveles de presión.
Satélites: Pueden estimar el contenido de agua precipitable y la humedad en la capa límite mediante técnicas de infrarrojo y microondas.
Metáfora del jinete:«Es el que llena los pulmones de la tormenta. Sin humedad, el jinete del fuego se queda sin aliento.»
Jinete 4: Helicidad — El que Hace Girar
«El Jinete del Remolino»
¿Qué es y por qué importa?
La helicidad es un parámetro que mide el potencial de rotación en la atmósfera. Cuantifica cómo el viento que «gira» (cambia de dirección con la altura) puede ser «absorbido» por la tormenta para hacerla rotar. Es el ingrediente clave para la formación de mesociclones y tornados.
La más utilizada es la Helicidad Relativa a la Tormenta (Storm-Relative Helicity – SRH). Se mide en m²/s².
Capas críticas
SRH 0-3 km: Mide la rotación en la capa inferior, crucial para la organización de la tormenta.
SRH 0-1 km: Mide la rotación justo cerca del suelo y está fuertemente relacionada con la probabilidad de tornados.
Umbrales operativos
Nivel
SRH (m²/s²)
Implicación
Baja
< 100
No favorable para tormentas rotatorias.
Moderada
100 – 250
Favorable para supercélulas y posibles tornados débiles.
Alta
> 250
Muy favorable para supercélulas con tornados fuertes y de larga trayectoria.
Parámetros compuestos
La helicidad se combina con la CAPE para crear índices como:
Energy Helicity Index (EHI): Muy útil para identificar áreas con potencial de tormentas severas.
Supercell Composite Parameter (SCP): Integra varias variables para pronosticar supercélulas.
Significant Tornado Parameter (STP): Diseñado específicamente para identificar áreas con alto potencial de tornados significativos.
¿De dónde se obtienen los datos?
Globo Sondeo: Permite calcular la helicidad real a partir del viento observado en altura.
Modelos Numéricos (NWP): Son la fuente principal para pronosticar la helicidad en diferentes regiones y momentos.
Metáfora del jinete:«Es el que hace bailar a la tormenta. Cuando este jinete galopa fuerte, el radar muestra ganchos y parejas rotacionales. Es el heraldo de los tornados.»
La mesa de operaciones: dónde se reúnen los jinetes
Un analista de radar no tiene que memorizar todos estos datos. Los tiene a su disposición en diferentes herramientas:
Herramienta
Qué ofrece
Para qué sirve
Skew-T Log-P (Sondeo)
Perfil vertical de temperatura, humedad y viento.
CAPE, Cizalladura, LCL, helicidad.
Modelos NWP (GFS, ECMWF)
Mapas y sondeos sintéticos en cualquier punto.
Pronóstico de todos los parámetros.
Productos satelitales (GOES)
Estimaciones de CAPE e índice de estabilidad.
Cobertura en áreas sin sondeos.
Índices compuestos (EHI, SCP, STP)
Integran varias variables en un solo valor.
Identificación rápida de zonas de riesgo.
El radar como testigo, no como juez
El radar es tu ventana al presente. Te dice qué está pasando. Pero estos parámetros ambientales son tu mapa y tu brújula. Te dicen qué podría pasar y por qué.
Un analista competente nunca interpreta una imagen de radar sin tener en mente el contexto ambiental:
Cuando ves un Bow Echo en la pantalla y sabes que la CAPE es de 3000 J/kg y la cizalladura 0-6 km es de 25 m/s, confirmas que no es un espejismo: es una máquina de vientos destructivos en pleno funcionamiento.
Cuando ves un eco en gancho y consultas que la SRH 0-1 km es de 300 m²/s², tu nivel de alerta se dispara.
El radar te muestra el síntoma; los parámetros ambientales te confirman el diagnóstico.
Conclusión: cuando los cuatro jinetes galopan juntos
Cuatro jinetes, cuatro fuerzas. Ninguno es suficiente por sí solo.
La CAPE sin cizalladura es una explosión sin dirección.
La cizalladura sin humedad es un viento que no encuentra qué mover.
La humedad sin helicidad es un combustible que no enciende.
La helicidad sin CAPE es un remolino sin fuerza.
Pero cuando los cuatro galopan juntos, la tormenta deja de ser un fenómeno y se convierte en un evento. El analista que los conoce no solo ve colores en una pantalla; ve una historia que se está escribiendo. Y si la sabe leer, puede cambiar el final.
En nuestro curso de Radares Meteorológicos aplicados al Monitoreo de Fenómenos Extremos, dedicaremos sesiones completas a la interpretación de estos parámetros con casos reales. Porque un fenómeno conocido es un fenómeno que podemos anticipar. Y anticipar es la primera forma de proteger.
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En el post anterior hicimos un viaje por los cuatro grandes tipos de tormenta. Aprendimos a distinguir una célula única de una multicelular, una línea de turbonada de una supercélula.
Pero quedó una pregunta en el aire: ¿cuándo una tormenta deja de ser «una tormenta más» y se convierte en una tormenta severa? ¿Dónde está esa línea roja que separa lo intenso de lo peligroso?
Hoy vamos a responder esa pregunta. Y no solo con teoría, sino con las herramientas que usan los meteorólogos operativos para tomar decisiones en tiempo real. Porque la severidad no es un concepto abstracto: es un conjunto de criterios objetivos, medibles y, sobre todo, detectables por radar.
Vamos a ello.
1. ¿Qué es una Tormenta Local Severa (TLS)?
El término Tormenta Local Severa (TLS) agrupa todos aquellos fenómenos convectivos de mesoescala que, por su intensidad, representan una amenaza para la vida, la propiedad o el medio ambiente. Se caracterizan por desarrollarse de manera rápida y localizada, y su ciclo de vida suele medirse en horas, no en días.
Pero lo que realmente define a una TLS no es su tamaño ni su duración, sino que cumpla al menos uno de estos tres criterios establecidos por los servicios meteorológicos a nivel mundial:
Vientos destructivos: ráfagas en superficie ≥ 90 km/h (50 nudos).
Granizo de tamaño significativo: diámetro ≥ 2 cm (1 pulgada).
Tornado: está asociada o tiene el potencial de generarlo.
Estos no son caprichos. Cada uno de estos umbrales corresponde a un nivel de daño que puede afectar gravemente infraestructuras, cultivos y, lo más importante, vidas humanas.
En resumen: una tormenta puede ser muy intensa, pero si no alcanza estos umbrales, no es «severa» en términos operativos. Y si los alcanza, el protocolo de alerta se activa.
2. Las cinco firmas de radar que anuncian severidad
Aquí es donde la cosa se pone interesante. Porque la severidad no se adivina: se ve en el radar. Los meteorólogos hemos aprendido a leer ciertas «firmas» que nos indican que una tormenta está a punto de cruzar (o ya ha cruzado) esa línea roja.
Cada una de estas firmas tiene su propia historia, su propia física y su propio nivel de peligro. Vamos a conocerlas.
2.1. El Bow Echo (Eco en Arco) — El anunciador de vientos destructivos
¿Qué es? Cuando una línea de tormentas se curva formando un arco o una flecha en la imagen de reflectividad, estamos ante un Bow Echo.
¿Qué significa? Que los vientos descendentes de la tormenta están «empujando» la línea de lluvia hacia adelante con tanta fuerza que la deforman. En el centro de ese arco se concentran los vientos más intensos, que pueden superar los 120 km/h y causar daños similares a los de un tornado, pero en línea recta.
¿Dónde mirar? El área de máximo peligro está en el vértice del arco, justo donde la curvatura es más pronunciada. Allí es donde el rear-inflow jet (el chorro de entrada trasero) impacta contra el suelo y genera las ráfagas más destructivas.
¿Qué peligro anuncia? Vientos destructivos en línea recta. Si el Bow Echo es extenso y persistente, puede evolucionar hacia un Derecho, un sistema de vientos dañinos que se extiende a lo largo de cientos de kilómetros y dura varias horas.
2.2. El Eco en Gancho (Hook Echo) — El ojo del cazador de tornados
¿Qué es? Una curvatura o «gancho» en el borde suroeste del núcleo principal de una tormenta, visible en la reflectividad.
¿Qué significa? Que la tormenta tiene una corriente ascendente tan potente y organizada que está «enrollando» la lluvia a su alrededor. Ese gancho envuelve al mesociclón, el corazón rotatorio de la tormenta.
¿Dónde mirar? El gancho se forma típicamente en el flanco suroeste de la supercélula. La zona dentro del gancho, donde la reflectividad es más baja, es la zona de corriente ascendente y es donde puede formarse el tornado.
¿Qué peligro anuncia? Es la firma clásica de una supercélula y un indicador de que un tornado puede estar formándose en esa zona. No siempre hay tornado, pero cuando lo hay, suele estar en la punta de ese gancho.
2.3. La Pareja Rotacional (Rotational Couplet) — La rotación hecha visible
¿Qué es? En los datos de velocidad Doppler, una pareja rotacional se ve como un área donde los vientos que se acercan al radar (colores verdes) y los que se alejan (colores rojos) están uno al lado del otro, girando alrededor de un punto común.
¿Qué significa? Que hay rotación organizada a escala de tormenta. Si esa rotación es profunda (se ve en múltiples niveles de la tormenta) y persistente (dura más de 10-15 minutos), estamos ante un mesociclón.
¿Dónde mirar? En los productos de Velocidad Doppler. Busca un par de máximos de velocidad (verde y rojo) adyacentes. El centro de rotación está entre ambos. Si ves esto en niveles bajos (corte de 0.5°), presta mucha atención.
¿Qué peligro anuncia? Un mesociclón es el precursor directo de la mayoría de los tornados significativos. Cuando un meteorólogo ve una pareja rotacional que se intensifica y desciende en altura, sabe que una alerta de tornado es inminente.
Imagen sugerida: Captura de radar de velocidad Doppler mostrando una pareja rotacional, con los colores verde y rojo marcados y una flecha indicando el centro de rotación.
2.4. El TBSS (Three-Body Scatter Spike) — El detector de granizo gigante
¿Qué es? Una «espiga» o «pico» de reflectividad de baja intensidad que se extiende detrás del núcleo principal de la tormenta, en la dirección opuesta al radar.
¿Qué significa? Es el único indicador directo de que hay granizo de gran tamaño en la tormenta. El fenómeno físico es fascinante:
El haz del radar impacta contra una piedra de granizo de gran tamaño.
Parte de la energía se dispersa hacia adelante y llega al suelo.
El suelo rebota esa energía de vuelta hacia la piedra de granizo.
La piedra de granizo dispersa esa energía de vuelta al radar.
Ese «eco de tres cuerpos» es la firma inequívoca de que el granizo es lo suficientemente grande como para causar daños severos.
¿Dónde mirar? Busca una «espiga» de colores débiles (verde o azul claro) que se extiende detrás del núcleo intenso de la tormenta, en línea recta desde el radar. Cuanto más larga y definida sea la espiga, mayor es el granizo.
¿Qué peligro anuncia? Granizo de tamaño significativo (≥ 2 cm). Si ves un TBSS, puedes estar seguro de que esa tormenta está produciendo granizo que cumple con los criterios de severidad.
2.5. La Divergencia en la Cima (Storm Top Divergence) — El motor de la tormenta
¿Qué es? En los niveles superiores de la tormenta (en el yunque), el radar Doppler detecta un patrón de vientos que se expanden horizontalmente: aire que se aleja del radar a un lado y que se acerca al otro.
¿Qué significa? Que la corriente ascendente de la tormenta es tan potente que, al chocar con la tropopausa (el «techo» de la troposfera), el aire se ve forzado a expandirse violentamente. Es la «firma» del motor de la tormenta.
¿Dónde mirar? En los cortes de elevación más altos del radar (por ejemplo, a 9° o 12°). Busca un par de velocidades opuestas en la cima de la tormenta. La suma de ambas velocidades (aproximación + alejamiento) te da la intensidad de la divergencia.
¿Qué peligro anuncia? Una corriente ascendente intensa es necesaria para sostener granizo grande y para mantener la organización de una supercélula. Se ha establecido que valores de divergencia superiores a 75 nudos son suficientes para sostener el crecimiento de granizo severo.
3. Tabla resumen: lo que anuncia cada firma
Para que puedas consultarlo rápidamente, aquí tienes un resumen de las cinco firmas y su significado operativo:
Firma en Radar
Lo que revela (mecanismo)
Fenómeno que anuncia
Dónde mirar
Bow Echo
Corriente descendente potente que deforma la línea de tormentas
Vientos destructivos en línea recta (≥ 90 km/h)
Reflectividad: vértice del arco
Hook Echo
Corriente ascendente rotatoria que enrolla la lluvia
Supercélula, posible tornado
Reflectividad: flanco suroeste
Pareja Rotacional
Rotación organizada a escala de tormenta
Mesociclón, precursor de tornado
Velocidad Doppler: niveles bajos
TBSS
Dispersión de la señal en granizo de gran tamaño
Granizo severo (≥ 2 cm)
Reflectividad: espiga detrás del núcleo
Divergencia en Cima
Corriente ascendente que choca contra la tropopausa
Tormenta organizada y potente, granizo severo
Velocidad Doppler: cortes altos
4. El contexto lo es todo
Una advertencia final, y quizás la más importante: ninguno de estos indicadores se usa de forma aislada.
Un eco en gancho no siempre produce un tornado. Una pareja rotacional puede ser débil y disiparse sin más. Un TBSS puede aparecer en una tormenta que no cumple otros criterios de severidad.
Los meteorólogos operativos integramos estos datos de radar con las condiciones ambientales:
Inestabilidad (CAPE): ¿Hay suficiente energía para sostener la tormenta?
Cizalladura del viento: ¿Es favorable para la rotación?
Humedad en niveles bajos: ¿Hay suficiente «combustible»?
Helicidad: ¿El flujo de viento es favorable para tornados?
La severidad no se decreta por una sola firma. Se construye con todas las piezas del rompecabezas. Pero cuando todas encajan, cuando ves un Bow Echo con una pareja rotacional en su interior y un TBSS en su flanco… entonces sabes que no estás ante una tormenta cualquiera.
Si eres un estudiante, un investigador o un profesional que trabaja con radares meteorológicos, este conocimiento te permite:
Identificar amenazas antes de que lleguen al suelo.
Emitir alertas con fundamento técnico.
Comunicar el riesgo con claridad a los tomadores de decisiones.
Salvar vidas.
Si eres un aficionado, te permite mirar una imagen de radar y entender lo que estás viendo. Ya no es solo una mancha de colores: es una historia que se está escribiendo en tiempo real.
Cierre: la línea roja no es un mito
Las tormentas severas son la manifestación más violenta de la atmósfera. Pero no son indetectables ni impredecibles. Cada una de sus firmas en el radar es un mensaje que, si sabemos leer, nos permite anticipar, alertar y, en última instancia, proteger.
En nuestro curso de Radares Meteorológicos aplicados al Monitoreo de Fenómenos Extremos en Colombia, dedicaremos sesiones completas a la identificación de estas firmas en casos reales. Porque un fenómeno conocido es un fenómeno que podemos anticipar. Y anticipar es la primera forma de proteger.
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Un post para explicar el fenómeno del granizo y los métodos para detectarlo usando radar.
Si hay un fenómeno meteorológico que combina la belleza de la física con el poder de la destrucción, ese es el granizo. Esas bolas de hielo que caen del cielo, que pueden tener el tamaño de una pelota de beisbol, en los casos más extremos, son el resultado de uno de los procesos más violentos que ocurren dentro de una nube de tormenta.
Pero el granizo no es solo un espectáculo impresionante. En Colombia (y en otros muchos países), las granizadas pueden arruinar cosechas enteras, destrozar techos y poner en riesgo la vida de las personas. Y lo más complicado: detectarlo a tiempo no es tan sencillo como parece.
Hoy vamos a hacer un viaje al interior de la nube para entender cómo se forma el granizo, y luego exploraremos las herramientas que tenemos para verlo antes de que llegue al suelo. Desde los métodos clásicos de doble longitud de onda hasta la sofisticada polarimetría de los radares modernos.
Si hay una imagen que todo meteorólogo lleva grabada en la retina, es la de una pantalla de radar encendida en una tarde de tormenta. Esa danza de colores que va del azul tenue al rojo furioso, del verde sereno al púrpura amenazante. Pero ¿qué estamos viendo realmente cuando miramos esa mancha que crece en el horizonte? ¿Todas las tormentas son iguales? La respuesta, como casi todo en meteorología, es un rotundo no.
Así como en la medicina no se trata igual una gripe que una neumonía, en la vigilancia meteorológica no se monitorea de la misma manera una tormenta de verano que una supercélula capaz de generar tornados. Por eso hoy vamos a hacer un viaje al corazón de la nube, a clasificar las tormentas según su organización, su estructura y su evolución. Porque entender lo que vemos es el primer paso para anticipar lo que va a pasar.
¿Qué es una tormenta convectiva?
Antes de clasificar, pongámonos de acuerdo. Una tormenta convectiva (o tormenta eléctrica) es un sistema meteorológico caracterizado por la presencia de nubes cumulonimbus, que son esas enormes masas nubosas de desarrollo vertical que pueden alcanzar los 10, 15 o incluso 20 kilómetros de altura. Su motor es la convección: aire cálido y húmedo que asciende rápidamente, se enfría, condensa su vapor y libera una cantidad brutal de energía en forma de lluvia, rayos y vientos.
No todas las tormentas son iguales. La diferencia fundamental está en su organización y en las condiciones del viento en la atmósfera (lo que llamamos cizalladura). Dependiendo de cómo se organicen y de cómo sea el viento con la altura, tendremos cuatro grandes tipos.
Los cuatro tipos fundamentales
1. Tormenta de Célula Única (Single-Cell)
La tormenta de barrio, la que crece y muere en media hora.
¿Qué es? Es la unidad convectiva más básica. Una tormenta aislada, de corta duración, que nace, se desarrolla y muere sin ayuda de nadie. Se forma cuando una «burbuja» de aire caliente asciende en un ambiente con poco viento en altura.
Su ciclo de vida es como una pequeña obra de teatro en tres actos:
Desarrollo: la burbuja asciende, forma un cúmulo congesto que crece hacia arriba.
Madurez: alcanza la tropopausa, se forma el yunque, comienza la lluvia y los rayos. Es el momento de máximo esplendor.
Disipación: la lluvia y el granizo caen, arrastran aire frío, cortan la corriente ascendente y la tormenta se desinfla.
Duración: 20-30 minutos. Nada más.
Peligrosidad: Baja. Rayos, lluvia moderada, algún granizo pequeño. Rara vez alcanza umbrales de severidad.
En el radar: Se ve como un pequeño núcleo redondeado y aislado. Aparece, se intensifica y desaparece en cuestión de minutos. No deja rastro.
2. Tormenta Multicelular en Racimo (Multicell Cluster)
La tormenta que se renueva a sí misma, como una hidra de muchas cabezas.
¿Qué es? Es el tipo de tormenta más común en muchas regiones del mundo, incluida Colombia. Es un grupo o «racimo» de células convectivas en diferentes etapas de desarrollo. Mientras una envejece y se disipa, su frente de ráfaga (el aire frío que expulsa) choca contra el aire cálido circundante y desencadena el nacimiento de una nueva célula al lado.
Mecanismo clave: se mantiene por propagación fría. Es como un relevo: cada célula madura pasa el testigo a la siguiente.
Duración: varias horas. El sistema se renueva continuamente.
Peligrosidad: Moderada. Puede generar lluvias torrenciales que causen inundaciones repentinas, granizo moderado y ráfagas de viento. Pero su desorganización limita su poder extremo.
En el radar: Se ve como un área amplia y amorfa, con varios núcleos de colores intensos mezclados. Parece un conjunto de células pegadas entre sí, sin una forma definida.
3. Línea de Turbonada (Squall Line)
La tormenta en formación militar, una línea de batalla en el cielo.
¿Qué es? Una banda larga, sólida y a veces arqueada de tormentas que se extiende a lo largo de cientos de kilómetros. Suele formarse por delante de un frente frío, como la vanguardia de un ejército que avanza.
Estructura: presenta una línea principal de cumulonimbos seguida por una extensa área de lluvia más ligera. Y lo más característico: un frente de ráfaga bien definido que avanza por delante de la línea, una zona de vientos intensos que «barre» el terreno.
Peligrosidad: Alta. Su especialidad son los vientos dañinos en línea recta. Cuando una parte de la línea se adelanta formando un arco (lo que llamamos Bow Echo o eco en arco), los vientos pueden ser excepcionalmente destructivos, superando los 120 km/h.
En el radar: Una línea larga y continua de ecos intensos. Si ves un arco en esa línea, presta atención: los vientos más fuertes están en el centro de ese arco.
4. Supercélula (Supercell)
La tormenta perfecta, la madre de todas las reinas malvadas.
¿Qué es? El tipo de tormenta más raro, más organizado y más peligroso. Es una tormenta de célula única pero gigantesca y rotatoria, capaz de mantenerse por sí misma durante horas. Requiere condiciones muy específicas: una fuerte cizalladura del viento que hace que la corriente ascendente gire.
Su característica definitiva: posee un mesociclón, un corazón de rotación profunda y persistente que el radar Doppler puede detectar. Esa rotación es el motor que la hace indestructible: la corriente ascendente y la descendente están separadas, no se «tropiezan», y la tormenta puede alimentarse indefinidamente.
Peligrosidad: Muy Alta. Es la principal productora de:
Tornados significativos y de larga duración.
Granizo enorme (piedras de más de 5 cm de diámetro).
Vientos destructivos.
En el radar: Una tormenta aislada, poderosa, con un núcleo intenso y, a menudo, una estructura en gancho (Hook Echo) en su flanco suroeste. Ese gancho es la firma del mesociclón y la zona donde puede formarse un tornado.
Tabla comparativa para no perderse
Tipo de Tormenta
Duración
Peligro Principal
Firma en Radar
Célula Única
20-30 min
Rayos, lluvia
Núcleo pequeño y aislado
Multicelular
Varias horas
Inundaciones, granizo
Grupo amorfo de núcleos
Línea de Turbonada
Horas
Vientos en línea recta
Línea sólida y alargada
Supercélula
Horas
Tornados, granizo enorme
Eco en gancho, mesociclón
Y entonces, ¿qué es una tormenta severa?
Aquí viene el punto clave: no todas las supercélulas son severas, y no todas las tormentas severas son supercélulas.
Una tormenta se considera severa cuando cumple al menos uno de estos criterios:
Vientos destructivos: ráfagas en superficie ≥ 90 km/h.
Granizo de tamaño significativo: diámetro ≥ 2 cm (aproximadamente del tamaño de una pelota de ping-pong).
Tornado: está asociada o tiene el potencial de generarlo.
Esto significa que una línea de turbonada con vientos de 100 km/h es severa, aunque no sea una supercélula. Y una supercélula con granizo de 3 cm es severa, aunque no produzca tornado.
Este es el umbral que utilizan los servicios meteorológicos para activar las alertas. Y es también el punto de partida para entender a las Tres Reinas Malvadas del Tiempo de las que ya hablamos en posts anteriores: el Tornado, la Aeroavalancha y la Granizada. Porque ellas son la materialización de ese umbral de severidad, la encarnación de lo que ocurre cuando una tormenta cruza la línea que separa lo intenso de lo destructivo.
Cierre
Clasificar tormentas no es un ejercicio académico. Es la base de la vigilancia meteorológica operativa. Cuando un meteorólogo mira una pantalla de radar y ve una línea de tormentas que empieza a curvarse en arco, sabe que debe emitir una alerta por vientos. Cuando ve un eco en gancho, sabe que debe mirar con más atención porque un tornado podría estar formándose.
El trabajo del analista de radar es una tarea ingrata, en tardes tormentosas tenemos la pantalla llena de radioecos, la tarea consiste el determinar cuál o cuáles se convertirán en tormentas destructivas y cuáles solo nos darán un refrescante chubasco en una tarde calurosa.
Entender los tipos de tormenta es entender el lenguaje de la atmósfera. Y una vez que lo entiendes, los colores en la pantalla del radar dejan de ser solo colores. Se convierten en historias que se están escribiendo en tiempo real.
¿Quieres saber más? En nuestro curso de Radares Meteorológicos aplicados al Monitoreo de Fenómenos Extremos en Colombia profundizaremos en la detección de cada uno de estos tipos con casos reales y talleres prácticos.
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Un post sobre los vendavales en la región andina y cómo detectarlos por radar.
Cuando en los Andes el viento se vuelve loco y arranca techos de zinc, dobla los eucaliptos como si fueran pajitas y levanta una polvareda que oscurece el sol, los abuelos de las comunidades quechua y aymara dicen que es el Huayra, el espíritu del viento, que ha bajado de los nevados para danzar su enfado. En algunos valles colombianos, susurran que es la Madremonte, la guardiana de los bosques, quien agita su larga cabellera de musgo y ramas, y al hacerlo desata el furor de los vientos. Más al sur, en el altiplano boliviano, se cuenta que el Supay, el dueño del mundo subterráneo, envía sus ráfagas para recordar a los vivos que la tierra también respira y se sacude. No importa el nombre, todos coinciden en algo: cuando el vendaval se desata, la naturaleza está hablando en un idioma que es mejor respetar. Pero hoy, en nuestro curso de radares, aprenderemos a traducir ese lenguaje.
En este post hago un recorrido por los principales fenómenos meteorológicos que afectan a Colombia, clasificándolos según su frecuencia y su potencial destructivo. Porque entenderlos es el primer paso para anticiparlos y protegernos.
Colombia, por su ubicación en la franja ecuatorial y su compleja geografía, es un laboratorio natural de fenómenos meteorológicos. Cada año, sus regiones experimentan desde lluvias torrenciales que desbordan ríos hasta sequías que avivan incendios, pasando por granizadas que sorprenden en el altiplano. Pero no todos los eventos son iguales: algunos son tan frecuentes que moldean la vida cotidiana, mientras que otros, aunque menos comunes, tienen un poder devastador que deja huellas imborrables.
Recuerde mi lector quer yo he tenido un affaire colombiano que data del año 2011. Nunca he estado, en cambio, en el Oriente Medio y ello no fue óbice para que escribiera 40 capítulos, incluyendo, por supuesto, los radares en esa zona. .
Los fenómenos más frecuentes: el pulso diario del clima
Estos son los visitantes habituales del cielo colombiano. Ocurren cíclicamente y, aunque en muchos casos son parte del equilibrio natural, su intensidad puede volverlos peligrosos.
Lluvias intensas y torrenciales Son el sello distintivo del clima colombiano, especialmente en las regiones Pacífica y Andina. Su ocurrencia está ligada a la Zona de Confluencia Intertropical (ZCIT) y se intensifica durante el fenómeno de La Niña. Estas lluvias, además de ser las más comunes, son el detonante de la mayoría de los otros eventos de la lista.
Tormentas eléctricas Acompañan frecuentemente a las lluvias intensas. Se forman en nubes de gran desarrollo vertical (cumulonimbus) y son un indicador clave de inestabilidad atmosférica. Aunque sus daños directos (por rayos) suelen ser localizados, su presencia nos alerta sobre condiciones severas.
Granizadas Son más localizadas y estacionales, con picos en marzo-abril y octubre-noviembre. Afectan especialmente la región Andina, entre los 2.000 y 3.000 metros de altitud. Pueden causar daños significativos en cultivos e infraestructura, pero suelen ser de corta duración.
Vendavales y fuertes vientos Asociados a tormentas severas y frentes, son comunes en varias regiones. Su impacto es local pero puede ser severo en viviendas, redes eléctricas y cultivos.
Los fenómenos más devastadores: cuando la naturaleza golpea con fuerza
Estos eventos, aunque en algunos casos menos frecuentes, concentran el mayor potencial de pérdidas humanas y económicas. Son el foco de los sistemas de alerta temprana.
Inundaciones y desbordamientos de ríos Son los que han generado los mayores daños materiales en la historia reciente. Durante La Niña 2010-2011, más de 2 millones de personas resultaron afectadas. Los departamentos más críticos incluyen Córdoba, Sucre, Bolívar, Antioquia y Chocó.
Deslizamientos de tierra y avenidas torrenciales Directamente relacionados con lluvias intensas, la geografía montañosa de los Andes los hace especialmente frecuentes y letales. Entre 1998 y 2021, los deslizamientos cobraron la vida de casi 2.000 personas en el país.
Sequías e incendios forestales Durante El Niño, la disminución de lluvias provoca sequías prolongadas que afectan la agricultura y el abastecimiento de agua, y crean las condiciones perfectas para incendios forestales de gran magnitud, como los que hemos visto en la Orinoquía y la Guajira.
Huracanes Afectan principalmente la región Caribe insular (San Andrés, Providencia y Santa Catalina). Aunque no tocan tierra con la misma frecuencia que en el Caribe central, cuando lo hacen su poder es absoluto. El huracán Iota (categoría 5) en 2020 destruyó casi por completo la isla de Providencia, dejando una lección imborrable.
¿Dónde ocurren?
Cada fenómeno tiene su «zona caliente». Por ejemplo:
Las lluvias intensas predominan en el Pacífico y la Andina.
Los deslizamientos se concentran en las laderas montañosas de la Andina.
Las granizadas son típicas del altiplano (Bogotá, Medellín).
Los huracanes amenazan el archipiélago caribeño.
Las sequías afectan con mayor fuerza a la Guajira y la Orinoquía.
Esta distribución geográfica es clave para posicionar estratégicamente los radares meteorológicos y otros sensores.
Y entonces, ¿cómo los monitoreamos?
Colombia cuenta con una red de radares meteorológicos de doble polarización operada por el IDEAM y la Aerocivil, ubicados en puntos estratégicos como El Tablazo, Barrancabermeja, Cerro Munchique, Carimagua, San José del Guaviare y la Isla de San Andrés. Estos radares nos permiten «ver» la lluvia, el viento y la estructura de las tormentas en tiempo real, y son la base de los sistemas de alerta temprana en Colombia.
Sin embargo, no todo está cubierto. La orografía andina bloquea el haz del radar, la atenuación en la banda C dificulta la detección en lluvias muy intensas, y regiones como la Amazonía o el Caribe continental tienen una cobertura limitada. Por eso, la combinación de radares, satélites, pluviómetros y modelos numéricos es imprescindible.
Conclusión: conocer para actuar
Colombia es un país de contrastes climáticos que nos exige estar preparados. Distinguir entre lo frecuente y lo devastador, saber dónde ocurre cada fenómeno y entender las herramientas (y sus limitaciones) para monitorearlos no es solo un ejercicio académico: es una necesidad para la gestión del riesgo y la protección de la vida.
En nuestro próximo curso de Radares Meteorológicos aplicados al Monitoreo de Fenómenos Extremos profundizaremos en todo esto, con casos reales y talleres prácticos. Si te interesa el tema, ¡te esperamos!
¿Quieres saber más? Déjanos tus preguntas en los comentarios o escríbenos a [email protected]
Yo comencé mi vida laboral en el Centro Meteorológico de Camagüey en 1981. Aunque inmerso en el radar MRL-5, uno se va relacionando con todos los compañeros de trabajo, primero del centro y luego, poco a poco comienza a conocer personas de la dirección nacional. Y uno oye historias. Para los meteorólogos, encargados de pronosticar las precipitaciones siempre resultó como una espinita que fuera el Instituto Nacional de Recursos Hidráulicos (INRH) el que midiera oficialmente la lluvia caída en el país. Máxime que el Instituto de Meteorología también la mide, a menor escala, solamente en sus 68 estaciones, mientras que el INRH siempre ha dispuesto de 1500-2000 pluviómetros. Discrepancias de calibración, de metodologías de lectura, de mantenimiento y hasta de entendimiento entre personas …
Nada, después tuve la oportunidad de visitar numerosas instalaciones e instituciones en el mundo que se dedican a la Meteorología y algunas también a la Hidrología. Por último ya tuve que involucrarme a fondo con las mediciones pluviométricas para la calibración de la estimación de lluvia por radar y algo aprendí en esos 42 años de avatares.
Ya estoy jubilado, pero el interés profesional siempre se queda, así que no he podido dar la espalda al debate en la ANPP sobre la restructuración de las actividades antes concentradas en el INRH y el INSMET. Tenga en cuenta que después de la pelota, el tema en el que más expertos nos creemos los cubanos es en el pronóstico del tiempo, especialmente el de los huracanes y este humilde servidor no es una excepción ¿tengo derecho a opinar o no? Al menos aquí en mi blog nada me lo impide.
1. Definiciones: ¿qué es un Servicio Meteorológico y qué es un Servicio Hidrológico?
Antes de entrar en comparaciones, conviene establecer con claridad qué distingue a unos servicios de otros. La Organización Meteorológica Mundial (OMM), organismo especializado de las Naciones Unidas para la meteorología y la hidrología operacional, distingue ambos campos aunque promueve su colaboración.
Servicio Meteorológico: Su objeto de estudio es la atmósfera. Se encarga de observar, monitorear y pronosticar el tiempo atmosférico y el clima a corto, medio y largo plazo. Sus productos incluyen alertas tempranas por fenómenos como huracanes, tormentas, temperaturas extremas, olas de calor y frío, y sequías meteorológicas. Sus instrumentos fundamentales son los satélites meteorológicos, los radares (convencionales, pero hoy en día son Doppler y Polarimétricos), los globos sonda y las estaciones meteorológicas automáticas que miden temperatura, presión, viento, humedad y precipitación.
Servicio Hidrológico: Su objeto de estudio es el ciclo del agua en la superficie terrestre y el subsuelo: caudales de ríos, nivel de embalses, recarga de acuíferos, balances hídricos, sequías hidrológicas e inundaciones desde la perspectiva de los cuerpos de agua. Sus instrumentos incluyen estaciones de aforo en ríos, sensores de nivel en embalses, pluviómetros (que también usa la meteorología), y sistemas de monitoreo de aguas subterráneas y nieve.
La distinción clave: El meteorólogo dice «van a caer 100 mm de lluvia en las próximas 24 horas». El hidrólogo dice «con esos 100 mm, el río X va a crecer Y metros y el embalse Z va a alcanzar su capacidad máxima». Son ciencias complementarias, pero distintas, con métodos, instrumentos y equipos humanos especializados. La OMM los agrupa bajo el concepto de Servicios Meteorológicos e Hidrológicos Nacionales (SMHN) , pero no exige su fusión estructural; exige coordinación, estandarización, disponibilidad de información y calidad.
2. ¿Por qué escogí estos tres y no otros?
He escogido el NWS (EE.UU.), el Met Office (Reino Unido) y ROSHYDROMET (Rusia) por cuatro razones fundamentales:
Son los tres servicios con mayor despliegue técnico y capacidad de cómputo del mundo, junto con el ECMWF (que les hablaré aparte).
Representan tres modelos organizativos distintos:
NWS: meteorología e hidrología separadas en centros especializados dentro de la misma agencia (NOAA).
Met Office: servicio puramente meteorológico que coordina con la Environment Agency para la hidrología, sin fusionarse.
ROSHYDROMET: el único que integra meteorología e hidrología en una misma entidad (de ahí su nombre: «hidrometeorología»).
Cada uno es referente en su región: NWS para América, Met Office para Europa, Roshydromet para Eurasia y el Ártico.
Porque he estado en todos ellos en largas pasantías y pude observar su funcionamiento.
Pero no son los únicos. La OMM ha designado 14 Centros Productores Globales (GPCs) para pronósticos de largo plazo, entre los que se incluyen Beijing (CMA) , Tokyo (JMA) , Toulouse (Météo-France) , Melbourne (BoM) , Montreal (MSC) y el ECMWF. De estos, el ECMWF merece mención especial porque, aunque no es un servicio nacional sino un centro europeo, es probablemente la institución con la capacidad de cómputo más avanzada del mundo para predicción meteorológica.
3. Despliegue técnico: NWS (Estados Unidos)
El National Weather Service (NWS), dependiente de la NOAA, es la referencia global en meteorología operativa.
El Centro Nacional de Pronósticos adjunto al Narional Weather Service.
Infraestructura satelital
Opera una flota de 18 satélites dedicados a la observación meteorológica.
Los satélites geoestacionarios proporcionan imágenes con resolución de 500 metros horizontales y 1 minuto temporal en longitudes de onda visible, infrarrojo y «vapor de agua».
Una constelación de satélites de órbita baja produce más de 100.000 perfiles atmosféricos diarios desde la superficie hasta 60 km de altitud.
Los satélites observan rayos nube-nube y nube-tierra en cualquier parte del mundo; ningún rayo pasa desapercibido.
Miden humedad del suelo y características de la vegetación cuatro veces al día.
Radares y observación en superficie
En el Centro Regional de Goodland en Kansas, donde visité el radar WSR-88D y recibí detallada información de pronósticos.
Red nacional de radares Doppler de doble polarización (NEXRAD) que proporcionan datos de alta resolución sobre campos de viento y tipos/cantidades de precipitación.
Sistemas automatizados de observación en superficie que registran y transmiten continuamente datos meteorológicos, hidrológicos y químicos.
Supercomputación
Los supercomputadores operacionales del NWS son capaces de realizar hasta 14 y 29 cuatrillones de cálculos por segundo.
El sistema de pronóstico de huracanes HAFS puede pronosticar huracanes individuales con hasta 7 días de anticipación, monitorizando intensidad, tamaño y génesis.
Modelo organizativo
El National Hurricane Center de la NOAA, uno de los 9 centros especializados de Predicción Ambiental de la NOAA.
El NWS mantiene 122 oficinas de pronóstico meteorológico y 13 Centros de Pronóstico de Ríos (River Forecast Centers) especializados en hidrología. No fusiona: coordina. Cada centro tiene su expertise y su independencia técnica.
4. Despliegue técnico: Met Office (Reino Unido)
El Met Office, fundado en 1854, es el servicio meteorológico nacional más antiguo del mundo y uno de los más avanzados tecnológicamente.
LADETEC a equipo completo en la sede central de Met Office en Exeter, Inglaterra.
Supercomputación en la nube
Ha realizado una transición histórica: su supercomputador ya no está en sus instalaciones, sino en la nube de Microsoft Azure.
Es la 14ª generación de supercomputadores del Met Office.
Contiene 1,8 millones de núcleos de procesador.
Capaz de realizar 60 cuatrillones de cálculos por segundo, cuatro veces más rápido que la generación anterior.
Procesa diariamente más de 50.000 millones de observaciones meteorológicas.
Maneja entre 200 y 300 terabytes de información al día.
Capacidades de pronóstico
Puede producir pronósticos a 14 días con la misma precisión que antes se lograba a 7-9 días.
La nueva capacidad permite mejorar la resolución, ejecutar muchos más modelos e introducir nueva complejidad científica.
Modelo organizativo
En la última de mis tres visitas a Met Office en la que pude profundizar más en modelos numéricos de pronósticos y en el servicio como tal.
El Met Office es un servicio puramente meteorológico y climático. Para las funciones hidrológicas, el Reino Unido creó el Flood Forecasting Centre (FFC), una asociación entre el Met Office y la Environment Agency. No hay fusión: hay cooperación institucional entre dos entidades independientes.
5. Despliegue técnico: ROSHYDROMET (Rusia)
El Servicio Federal de Rusia para la Hidrometeorología y Monitoreo Ambiental (Roshydromet) es el único de los tres que integra funciones meteorológicas e hidrológicas en una misma entidad.
Centro de Pronosticos Hidrometeorológicos de Rusia (y antes de toda la Unión Soviética) en Moscú.
Constelación de satélites
En 2024, la constelación orbital de Roshydromet aumentó en seis nuevos dispositivos, alcanzando un récord de 20 satélites.
Para 2025 se espera el lanzamiento de los satélites «Ionosphere-M» , «Obzor» y «Electro-L» No. 5.
La constelación Meteor-M opera en órbita polar a 820-832 km de altitud con una inclinación de 98,6°, logrando cobertura casi global cada 1-2 días.
Los satélites llevan una amplia gama de instrumentos para imágenes y sondeos en visible, infrarrojo y microondas, junto con radares de apertura sintética y sensores de clima espacial.
Precisión y medios adicionales
La precisión de los pronósticos de Roshydromet alcanza el 96,3% , lo que lo sitúa entre los servicios hidrometeorológicos líderes del mundo.
Está construyendo el gigantesco buque de expedición científica «Ivan Frolov» para investigación en la Antártida, con lanzamiento previsto para marzo de 2027.
Ha revivido la tradición de las estaciones de deriva polares, completando la primera expedición en la plataforma «North Pole» e iniciando la segunda.
Ha recibido nuevos vehículos aéreos no tripulados para monitoreo de glaciares, tierras de cultivo y condiciones de radiación.
Modelo organizativo
Roshydromet es el modelo de gobernanza unificada que parecen defender para Cuba. Sin embargo, Rusia es un país con recursos inmensos, una constelación de satélites propia de 20 unidades y un presupuesto estatal masivo que permite mantener la calidad técnica de ambas disciplinas bajo un mismo techo.
Mi larga pasantía en el Instituto Geofísico de la Alta Montaña en Nalchik. Creadores de los radares MRL-5 y de los métodos de influencia activa.
6. ¿Hacen pronósticos para el mundo entero?
Sí, los tres que escogí tienen alcance global, aunque de maneras diferentes:
NWS: a través de la NOAA, sus datos y modelos alimentan los pronósticos de prácticamente todo el hemisferio occidental y gran parte del mundo. Sus satélites geoestacionarios cubren casi todo el globo.
Met Office: sus modelos numéricos son uno de los cuatro principales del mundo y sus pronósticos se utilizan en aviación, defensa, infraestructura crítica y navegación a nivel global.
ROSHYDROMET: sus satélites proporcionan datos globales sobre nubes, atmósfera, océanos y fenómenos solares. Su constelación Meteor-M logra cobertura casi global.
Pero el verdadero centro de pronóstico global es el ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts). Sus modelos son la base de los pronósticos de todos los servicios meteorológicos del mundo, incluidos los tres mencionados.
7. ¿Hay algún servicio más poderoso que estos tres?
Sí, el ECMWF, y posiblemente también la JMA (Japón) y la CMA (China) están a la altura o superan en某些 algunos aspectos a los tres mencionados.
ECMWF (Centro Europeo)
Opera Júpiter, el primer supercomputador exascala de Europa para predicción meteorológica, capaz de alcanzar al menos un exaflop (10¹⁸ operaciones por segundo). Es el cuarto supercomputador más potente del mundo.
Permite simulaciones globales a escala kilométrica.
Ha ejecutado con éxito simulaciones de predicción numérica con su Sistema Integrado de Pronóstico (IFS) y su Sistema de Pronóstico por Inteligencia Artificial (AIFS) en Júpiter.
Su nuevo modelo de IA ofrece pronósticos a diez días en minutos en una sola GPU.
La OMM ha designado al ECMWF como uno de sus Centros Productores Globales.
JMA (Japón)
Fujitsu ha entregado a la JMA su 11ª generación de supercomputador, que es dos veces más potente que su predecesor.
En combinación con el supercomputador de predicción de bandas de lluvia lineal construido en 2023, ofrece un aumento de cuatro veces en la capacidad de cómputo.
Mejora la precisión de predicción de tifones y lluvias torrenciales, ayudando a desarrollar sistemas de alerta temprana y evacuación.
Está designado como Centro Productor Global por la OMM.
CMA (China)
Ha construido un sistema de recursos de computación inteligente con capacidad de 20 PFlops en precisión simple.
Su modelo global de pronóstico numérico tiene resolución horizontal de 12,5 km y días hábiles de pronóstico en el hemisferio norte de 8,1 días.
El modelo regional de ciclo rápido tiene resolución de 1 km.
La asimilación de datos satelitales alcanza el 88% .
Está designado como Centro Productor Global por la OMM.
8. Conclusión: la independencia técnica y la experticia es lo que importa
Lo que distingue a estos gigantes no es si están fusionados o separados, sino cómo garantizan la calidad y disponibilidad de sus datos y la independencia (de decisiones administrativas) de sus pronósticos.
NWS: separa meteorología e hidrología en centros especializados.
Met Office: mantiene una asociación con la Environment Agency para la hidrología.
ROSHYDROMET: integra ambas, pero con un despliegue de recursos (20 satélites propios, supercomputación, flota oceanográfica, estaciones polares) que ningún país del Caribe puede igualar.
ECMWF, JMA y CMA: son centros de excelencia que operan con independencia técnica y recursos masivos.
La lección para Cuba: el éxito de un servicio hidrometeorológico no depende de si está fusionado o separado administrativamente, sino de:
Independencia técnica: que los datos y pronósticos no estén subordinados a intereses operativos.
Calidad de las observaciones: estaciones bien calibradas, mantenidas y con personal calificado.
Coordinación efectiva: protocolos claros e inviolables de intercambio de datos entre las entidades.
Recursos adecuados: inversión en tecnología, personal y mantenimiento para Meteorología, igual que para Hidrología..
Fusionar no es coordinar. Coordinar no exige fusionar. La experiencia internacional muestra que lo importante no es el organigrama administrativo, sino la calidad y disponibilidad de los datos, la independencia de los pronósticos y la voluntad de colaborar. Y en eso, ni el NWS, ni el Met Office, ni Roshydromet, ni el ECMWF, ni la JMA, ni la CMA necesitan estar fusionados bajo una misma estructura administrativa para ser los mejores del mundo.
Los argumentos vertidos en la ANPP para desaparecer al CITMA y distribuir sus funciones en dos ministerios a mí no me resultan convincentes. El INSMET y el INRH a lo largo de estos más de 60 años han demostrado con creces que han cumplido con las misiones asignada a cada uno, independientemente de los cambios estructurales por los que han pasado. Como suelen decir los rusos: «Mejor es Enemigo de Bueno», o como dicen los norteamericanos: «Si no está Roto, ¿Para qué Arreglarlo?». Tenemos muuuchas más cosas rotas por arreglar¿o no?
Al final, sin importar a qué estructura administrativa esté subordinado cada uno, ante los fenómenos peligrosos, ambos se subordinan al Gran Coordinador: la Defensa Civil, que también suma a los Medios y presentan ante el pueblo una información unificada con una línea de acción muy clara. Conste que he estado en países donde ante un fenómeno peligroso uno no sabe qué hacer. Eso en Cuba nunca ha pasado.
Creo que en medio de la situación económica que enfrentamos, esta reestructuración no es ni remotamente necesaria—pienso yo— dado que hay muchos problemas más apremiantes que requieren acciones del gobierno y del parlamento. Todavía nadie nos ha dicho ¿cuanto costará todo este redespliegue? Tampoco nadie nos da garantía de que va a ser mejor que como estaba, de momento, solo palabras, ideas (¿recordamos lo del Ordenamiento?). Mientras tanto, ya no necesitamos satélites … los precios ya rebasan la estratosfera, es solo cuestión de ponerles un sensor IoT a la botella de aceite y que transmitan los datos, como los globos sonda.
Usted, amable lector que ha llegado hasta aquí, ya puede sacar sus propias conclusiones.
Fuentes: Organización Meteorológica Mundial (OMM); National Weather Service (NOAA); Met Office (Reino Unido); ROSKOMGIDROMET (Rusia); ECMWF; Japan Meteorological Agency; China Meteorological Administration.
9. Algunas definiciones en Cuba
Para los lectores curiosos les dejo cómo han estado oficialmente declarados el Instituto Nacional de Recursos Hidráulicos y el Instituto de Meteorología hasta el 30 de julio de este año en que se aprobó la nueva Ley sobre la restructuración del aparato administrativo cubano. Dice mi amigo FidelistaPorSiempre que «Data Mata Relato».
Instituto Nacional de Recursos Hidráulicos
El objeto social y misión del Instituto Nacional de Recursos Hidráulicos (INRH) de Cuba es proponer, dirigir y controlar las políticas del Estado y del Gobierno para el uso, manejo y conservación de las aguas terrestres.
Misión y Propósito
Proponer políticas: Dirigir la estrategia estatal sobre las aguas terrestres del país.
Desarrollar infraestructura: Sostener y ampliar las obras hidráulicas nacionales.
Uso sostenible: Garantizar el acceso y la calidad del agua para la sociedad y la economía.
Funciones Principales
Control patrimonial: Supervisar el uso eficiente del patrimonio hidráulico y la calidad del agua.
Monitoreo hidrológico: Diseñar y controlar las redes de medición de las variables del ciclo del agua.
Protección ambiental: Cuidar las cuencas, cauces e instalaciones contra la contaminación y el deterioro.
Instituto de Meteorologia
El objeto social y misión del Instituto de Meteorología de Cuba (INSMET) es suministrar información meteorológica y climática autorizada, confiable y oportuna sobre el estado (siempre he dicho que en buen español aquí falta la palabra «actual») y el comportamiento futuro de la atmósfera.
Proteger la vida: Velar por la seguridad de la vida humana ante desastres naturales.
Reducir pérdidas: Minimizar los daños materiales causados por fenómenos de origen meteorológico.
Desarrollo sostenible: Contribuir al bienestar de la comunidad mediante herramientas científicas y climáticas. [1, 2]
Funciones Principales
Vigilancia nacional: Operar y mantener el Servicio Meteorológico como Sistema Nacional.
Alertas tempranas: Emitir pronósticos del tiempo y avisos especiales frente a huracanes o tormentas.
Medición de variables: Recopilar y procesar datos del clima, radiación, viento y contaminación atmosférica.
Investigación científica: Desarrollar planes científicos para perfeccionar la predicción y el conocimiento de la atmósfera.
Servicios especializados: Brindar datos meteorológicos específicos para la agricultura (partes agrometeorológicos) y emergencias ambientales.
Nótese que ninguna de las dos misiones oficiales dice que la otra sea innecesaria o que deban fusionarse. Al contrario: cada una tiene un objeto distinto y especializado. La coordinación entre ambas siempre ha sido posible porque la Defensa Civil, no el organigrama, es el verdadero integrador.
Hoy vamos a hablar de los Battery Management Systems, esos guardianes silenciosos que evitan que tus preciosas celdas de litio acaben convertidas en un bonito adorno humeante. Si has montado algún proyecto con baterías Li-ion o LiFePO₄, sabrás de lo que hablo. Y si no, prepárate, porque esto te va a interesar.
Un post para dar a conocer las potencialidades del software gnerador de productos informáticos y visualizador de las imágenes de los productos de radar.
VESTA|Process no es un software muy conocido a nivel mundial. Se ha usado en Cuba durante 30 años con los ocho radares cubanos y se usó con los radares de Venezuela por más de 10 años. Ha sido exhibido en Colombia, Nicaragua, Guatemala, Honduras y Costa Rica en cursos impartidos por especialistas cubanos. A lo largo de estos 30 años, VESTA|Process ha creado imágenes impactantes y deseo compartirlas con mis asiduos lectores.
Mañana, mientras millones de africanos caminan kilómetros para buscar agua potable —411 millones de personas en el continente no tienen acceso a agua segura para beber—, en algún centro de datos de Estados Unidos, una IA estará consumiendo cientos de miles de litros de agua para enfriar sus servidores. Solo para responder a tus prompts. Solo para generar una imagen. Solo para que puedas preguntarle algo que ya podrías haber buscado en Google.
La IA no solo quema energía. También bebe agua. Y lo hace en cantidades que desafían cualquier noción de proporción. Una consulta puede gastar 15 ml o 0,32 ml, pero 2.500 millones de consultas al día son un problema de enormes proporciones que, según la ONU, podría dejar sin agua a todo un continente.
Sus conclusiones son escalofriantes. Para 2030, los centros de datos que alimentan la inteligencia artificial consumirán 945 teravatios-hora de electricidad —casi el triple del consumo anual combinado de Pakistán, Bangladés y Nigeria, países que suman más de 650 millones de personas. Su huella hídrica equivaldrá a las necesidades básicas de agua de toda la población de África subsahariana: 1.300 millones de personas. Y su ocupación del suelo superará los 14.500 kilómetros cuadrados, el doble del área metropolitana de Yakarta.
El director de UNU-INWEH, el profesor Kaveh Madani, lo expresó con claridad: «Este informe no es un manifiesto en contra de la inteligencia artificial. Es un llamamiento a usarla de forma responsable y a abordar sus impactos no deseados de manera proactiva, para hacerla sostenible y equitativa».
Y el problema, según los autores, es que las tres huellas —carbono, agua y suelo— no se mueven en la misma dirección. Cambiar del carbón a la bioenergía, por ejemplo, reduce la huella de carbono en un 70%, pero multiplica la huella de agua por treinta y la de suelo por cien. «Bajo en carbono» no es sinónimo de «bajo en agua» ni de «bajo en territorio».
Los números que deberían avergonzarnos
En 2025, los centros de datos globales consumieron 448 teravatios-hora de electricidad. Si fueran un país, serían el undécimo mayor consumidor de electricidad del mundo, por detrás de Francia y por delante de Arabia Saudí.
La huella hídrica asociada alcanzó los 4,5 billones de litros de agua en 2025. Y solo la IA —no todos los centros de datos, solo la IA— consumió entre 312.500 y 764.600 millones de litros. Esa cantidad supera el consumo mundial anual de agua embotellada.
Pero el debate público se ha centrado casi exclusivamente en la energía que consume entrenar grandes modelos —GPT-3 requirió 1,3 gigavatios-hora; GPT-4, entre 50 y 70—. El informe revela que esta perspectiva está obsoleta. Una vez desplegado un modelo, la inferencia —el procesamiento continuo de las consultas de los usuarios— representa entre el 80% y el 90% del consumo energético total de la IA. Solo ChatGPT procesa unos 2.500 millones de consultas al día.
La comparación duele: mientras un adulto debería beber 2 litros de agua al día, un solo video generado por IA puede consumir hasta 4 litros. Y cada consulta a un chatbot deja una huella invisible en el agua y el territorio.
Mientras tanto, en África…
El contraste es demoledor.
281 millones de personas en África Oriental y Meridional no tienen acceso a servicios básicos de agua potable. Casi 400 millones en África subsahariana. 411 millones en todo el continente. Y el 57% de los africanos pasaron sin suficiente agua limpia al menos una vez en el último año.
Mientras una IA consume agua para generar un meme, en Somalia más de 880.000 personas viven en áreas gravemente afectadas por la sequía. Los pozos se han secado. Más de 160 sondeos ya no son funcionales. Los agricultores emigran con sus rebaños en busca de agua y pastos. 90 millones de personas en África Oriental y Meridional enfrentan hambre aguda. En Somalia, 43.000 personas murieron en 2022 solo por hambre relacionada con la sequía.
Y esto no es un problema lejano. Es el presente. Es el agua que no tienen mientras nosotros le pedimos a ChatGPT que nos escriba un poema.
El informe de la ONU lo expresa con una claridad que debería helarnos la sangre: para 2030, la huella hídrica de los centros de datos será de 9,3 billones de litros —suficiente para cubrir las necesidades mínimas de agua potable de los 1.300 millones de habitantes de África subsahariana durante un año entero.
Lee esa frase otra vez. El agua que consumirá la IA en 2030 podría dar de beber a toda África subsahariana durante un año. Y no lo hará. Se la beberán los servidores para que puedas hacer una consulta que probablemente podrías haber resuelto con dos minutos de pensamiento.
La geopolítica del agua
Como ya escribimos en nuestro análisis de la geopolítica de la energía, el 90% de la IA se concentra en Estados Unidos y China. Y ambos países tienen regiones con grave estrés hídrico.
En Texas, los centros de datos consumirán 49.000 millones de galones en 2025 y hasta 399.000 millones en 2030. En India, el 70% de la capacidad de centros de datos está en zonas con escasez de agua. En Chile, los centros de datos compiten con comunidades agrícolas por el agua en el desierto de Atacama.
Y en Estados Unidos, la situación es especialmente alarmante. Alrededor de dos tercios de los nuevos centros de datos se están construyendo en las zonas más secas del país. Un gran centro de datos puede consumir 500.000 galones de agua al día —el equivalente a una ciudad de 5.000 personas— y los más masivos llegan a 5 millones de galones diarios, el consumo de una ciudad de 50.000 habitantes. Mientras tanto, más del 60% del territorio de EE.UU. está en diferentes fases de sequía.
Pero el problema no es solo dónde está el agua. Es quién decide quién la usa. Porque cuando una tecnológica decide construir un centro de datos en una región con estrés hídrico, está decidiendo que el agua de esa comunidad vale más para enfriar servidores que para regar cultivos o para que sus habitantes beban.
El silencio de las tecnológicas
Las empresas tecnológicas no quieren que sepas esto. Y por eso no publican datos desglosados de consumo de agua por centro de datos o por modelo.
Google consumió 10.900 millones de galones de agua en 2025 —un 34% más que el año anterior— casi todo para refrigeración de centros de datos. Amazon, 9.500 millones de litros. Y un investigador de la Universidad de Ámsterdam ha señalado que la indirecta de Google es aproximadamente tres veces su consumo directo.
Las empresas defienden su eficiencia. Amazon presume de usar solo 0,12 litros por kWh, frente a los 0,27 de Microsoft y la media del sector de 0,84. Pero incluso estas comparaciones pueden no ser fiables: la métrica de Amazon incluye aguas residuales, que la mayoría de sus competidores excluyen. Y menos de un tercio de los operadores de centros de datos rastrean su eficiencia hídrica.
El secretario general de la ONU, António Guterres, ha instado a las empresas de IA a revelar el carbono, el agua y el suelo que consumen sus sistemas, y a cambiar sus centros de datos y cadenas de suministro a energías limpias antes de que los costes recaigan sobre las comunidades menos capaces de absorberlos. La ONU quiere convertir un campo de «conjeturas fundamentadas» en algo que los reguladores y el público puedan auditar.
Pero la transparencia sigue siendo escasa. Como señaló un investigador de la Universidad de California: «No tenemos los números reales sobre el consumo de agua de los centros de datos para poner a todos en la misma página».
La pregunta que nadie está haciendo
¿Es ético que una industria consuma agua suficiente para dar de beber a un continente entero, mientras ese continente se muere de sed?
No es una pregunta retórica. Es una pregunta que debería estar en cada informe de sostenibilidad, en cada junta de accionistas, en cada discurso de los CEOs de las tecnológicas.
Porque el agua no es como la energía. La energía se puede generar, transportar, importar. El agua es local, finita y, en muchas regiones, ya está al límite. Cuando pones una fábrica de IA en medio de una zona con estrés hídrico, no es un problema ambiental, es un conflicto geopolítico en ciernes.
La ONU lo ha advertido: los beneficios de la IA fluyen a través de fronteras y sectores, pero las cargas ambientales —el emplazamiento de centros de datos, la demanda de electricidad, la extracción de agua, el uso del suelo, la extracción de minerales y los residuos electrónicos— pueden concentrarse en comunidades y regiones específicas.
Y mientras tanto, en África, 28 países tienen más de una de cada cuatro personas sin acceso a servicios básicos de agua potable. 400 millones de personas. 411 millones. Cifras que superan con creces cualquier estadística de consumo de IA.
Pero las cifras no beben agua. Las personas sí.
Conclusión: la guerra silenciosa
La IA está redefiniendo el poder global. Pero también está redefiniendo quién tiene agua y quién no. Y esa, quizá, es la guerra más silenciosa de todas.
No es una guerra de misiles. Es una guerra de servidores. No es una guerra de trincheras. Es una guerra de centros de datos. Y el campo de batalla no es un territorio, es un acuífero.
Mientras discutimos si la IA nos va a quitar el trabajo, la IA ya está quitándole el agua a quienes menos tienen. Y no parece importarle a nadie.
Hasta que el agua se acabe. Y entonces, será demasiado tarde.
Este artículo forma parte de una serie sobre inteligencia artificial, geopolítica y guerra cognitiva. Puedes leer los anteriores aquí.
La falacia ad populum, o del «argumento de la mayoría», es uno de los trucos retóricos más viejos y más efectivos que existen. Básicamente, consiste en defender que una idea es cierta solo porque mucha gente la cree. «Si todo el mundo piensa que X, entonces X debe ser verdad».
¿Y qué tiene que ver eso conmigo? Pues mucho. Desde que empecé a escribir en este blog, me he encontrado con esta falacia una y otra vez. No solo en política o en redes sociales, sino también en mi propio campo, el de la tecnología y los radares. Recuerdo perfectamente cuando en una discusión técnica sobre un nuevo sistema de procesamiento de señales, alguien soltó: «Pero si todos los fabricantes internacionales usan celdas de 1 km x 1 grado, ¿quién eres tú para cuestionarlo?». Esa es la trampa. Se apela a la mayoría para cerrar el debate, no para abrirlo.
En todos mis años de trabajo he conocido a algunos jefecillos, personas de indudable talento y gran preparación, que lo usan para manipular a su antojo a sus subordinados imponiendo algo que es de su beneficio personal, pero no del beneficio de la mayoría. Esgrimen esta falacia, generalmente, en contextos donde no hay pares que la puedan refutar, sino más bien una masa inerme que acepta como bueno cualquier argumento.
Evolución tecnológica, la elegancia del Código Gray y el reto de la lectura de la posición de la antena y las soluciones de LAMULA™.
Nosotros lo hicimos muy bien desde la primera vez que lo intentamos en el mítico radar de la Loma de la Mula en 1997, y salió bien a pesar de que los encoders que venían con ese radar MRL-5 estaban defectuosos y aún así estuvimos trabajando con ellos más de tres años hasta que Alexey les adaptó unos encoders modernos que compramos, y eso fue por el año 2000. La adaptación de Alexey funcionó muy bien también. Desde mis primeras visitas al radar de McGill en el Observatorio Marshall, mi amigo el Profesor Isztar Zawadzki le insistía a su ingeniero principal que conversara conmigo y adquiriera nuestra experiencia.
También los ingleses, en su primera visita exploratoria para conocer el radar antes de hacernos su transferencia tecnológica del Doppler, se interesaron por ver cómo habíamos resuelto este asunto. Obviamente, les preocupaba porque ellos habían tenido dificultades. Así pues, decidí escribir este post explicando el complejo asunto de conocer, con exactitud, ¿hacia dónde mira la antena del radar? y cómo lo resolvimos.
He analizado datos de muchos radares a lo largo de 45 años de trabajo. mayormente, los cubanos, pero también lo hice con datos de radares en Canadá, en Estados Unidos, en Alemania, en Italia, en la Unión Soviética, en Venezuela, en Nicaragua, en Honduras, en Colombia y en Guatemala. Para esto he usado las más disímiles aplicaciones informáticas de diversos fabricantes. Les puedo asegurar a mis incrédulos lectores que la aplicación más versátil y flexible con la que he trabajado ha sido el VESTA|Process que está cumpliendo ya 30 años en explotación; pero mejor les cuento cómo llegamos hasta ahí antes de explicarles en qué consiste.
Orígenes
Sin lugar a dudas, la semilla la sembró el Dr. Borís Koloskov, del Obserrvatorio Aerológico Central de la URSS, que vino a Cuba en 1986, como asesor del Laboratorio Conjunto Soviético Cubano para el procesamiento de radar dentro de los Experimentos de Lluvia Provocada. En esa época, en el radar de Camagüey estaba instalado un sistema de grabación de la información digitalizada de radar (AKSORS), que se procesaba en una mainframe EC-1035.
Los resultados eran CAPPIs a diferentes alturas (de 1 km en 1 km), impresos en papel (cifrokartas, las llamaban los rusos). Boris, como yo era el ingeniero a cargo del radar MRL-5 y él era muy exigente con el estado técnico y la calibración del radar, se empeñó en explicarme todo lo del procesamiento de la información al nivel de experto, al detalle. Yo fui muy receptivo.
Los experimentos se detuvieron en 1991 con la desaparición de la Unión Soviética. En 1993 teníamos en el viejo radar MRL-5 (el que estaba en un furgón en el Centro Meteorológico de Camagüey) un sistema computarizado que ejecutaba las observaciones del radar de forma automática (ARGOS).
En 1994 nos regalan un nuevo radar MRL-5 que habríamos de montar en la Loma de la Mula con un revolucionario sistema de control sin consolas de operación, solo con mando automático. El antiguo operador se convertiría en analista de la información de radar procesada. Para eso necesitábamos un software revolucionario y yo sabía muy bien qué debía hacer este software: todo aquello que Koloskov muy engorrosamente realizaba a mano analizando con éxito los CAPPIs en papel.
Nace una revolución
En eso estábamos cuando llegó Marco, recién graduado en 1995. Marco y yo compartimos una amplia cultura de lectores empedernidos que nos hace ser muy imaginativos. Yo le llevo 17 años de ventaja; pero Marco me llevaba de ventaja que es más imaginativo e inteligente que yo y asimilaba muy rápido mi experiencia. Yo le daba un curso comprimido y express de conocimientos de radar y le explicaba claramente qué debía hacer el sistema y muy someramente le explicaba lo que habíamos hecho en los 12 años anteriores y cómo yo creía que debía hacerse; pero dándole un amplio margen de acción.
Hubo varios factores que hicieron posible un software revolucionario. 1) Acababa de salir Windows 95. 2) Acababa de salir Delphi de Borland con su novedosa biblioteca de componentes visuales. 3) Marco provenía de un grupo de programadores de élite de la Universidad de Las Villas llamado Merchise. 4) Marco era un programador muy avanzado cuando llegó a nosotros, a pesar de que apenas tenía 22 años, y ya tenía aplicaciones introducidas en la práctica. 5) Marco no sabía lo que hacían las otras aplicaciones de software del mundo, yo sí, pero me cuidé de que él no se permeara de lo que hacían otros, si no de satisfacer mis requerimientos para que no tuviera contaminación ni límitaciones.
La diferencia fundamental de todo lo que se había hecho en Cuba y en el mundo y lo que yo quería hacer es que la «criatura», VESTA|Process la llamó Marco, debía ser un software de ANÁLISIS INTERACTIVO. y no solamente un generador de productos en modo automático. Marco puso manos a la obra y ya en 1996 VESTA|Process, adelantándose un año al radar para el cual se creó, veía la luz. Incialmente lo corriamos con los datos del Argos (de Camagüey) y de DR (de Casa Blanca); pero ya habíamos creado el formato de los datos que generaría el nuevo radar.
¿De qué va VESTA|Process?
El dato primario de radar es una matriz tridimensional en coordenadas esféricas, por tanto, no es una información que los humanos puedan ver directamente en su forma nativa. Para poderlo entender por medio de una computadora se requiere buscar cortes de la matriz tridimensional que puedan ser convertidos a planos bidimensionales, comprensibles para los humanos. A esto se dedican los así llamados Procesadores de Datos o Procesadores Secundarios de la Información de Radar. VESTA|Process entra en esa categoría.
La misión del Procesamiento de los Datos es convertir los datos primarios, de coordenadas cuasi esféricas a coordenadas cartesianas georreferenciadas y generar los así llamados «productos». Los productos van a ser matrices de datos bidimensionales, que pueden estar en coordenadas polares o cartesianas. Estas matrices bidemensionales que son cortes (horizontales, verticalaes o transversales) en la matriz trimensional esféfica deben ser convertidas a imágenes para que puedan ser visualizadas.
El procesador de datos puede ser solamente un generador de productos o puede estar acompañado de un generador de imágenes también. Este es el caso de VESTA|Process. Con este producto Marco inauguraba la marca registrada VESTA™ que acompañaría a todos los productos de LADETEC hasta el año 2022.
La magia de la conversión geométrica instantánea
Una joya de la programación orientada a objetos es el módulo de conversión geométrica («grid» se llama), que se usa para lograr cortes en la matriz tridensional en coordenadas cuasi-esféricas y generar matrices bidimensionales en coordenadas polares. A diferencia de otras aplicaciones de este tipo, VESTA|Process no está «amarrado» a la resolución espacial del dato de entrada para definir la resolución del dato de salida. Lo mismo funciona si el dato de entrada es muy burdo (muy espaciado) y le pides un dato de salida con una resolución muy fina, que si al revés, el dato de entrada es de resolución muy fina y le pides un dato de salida con resolución burda. En el primer caso interpola, en el segundo, promedia.
VESTA|Process siempre genera cualquier producto a partir de la matriz original y lo hace en tiempo real. Las consideraciones geométricas son configurables de producto a producto. Se puede generar un mismo tipo de producto, digamos un CAPPI, con diferentes resoluciones de salida y una y otra vez, VESTA|Process lo genera a partir del dato primario. Por ejemplo, para una misma observación de radar podemos generar un mismo CAPPI, digamos de 0 a 1 km de altura, pero con resoluciones de 0.15 km x 0.15 km, 1.6 km x 1.6 km, 2.1 km x 2.1 km, 4.0 km x 4.5 km y así sucesivamente las resoluciones de salida deseadas, cualesquieras que estas sean.
Viviendo en un mundo de Ventanas
Marco concibió algo que resultó muy novedoso y cómodo para el procesamiento: cada producto es una ventana. Como cualquier ventana en Windows, el producto tiene vida propia: tamaño, posición en el lienzo de trabajo, zoom, pan y scroll, paleta de colores … de modo que la forma en que se visualiza cada producto es totalmente flexible y atañe solamente a esa ventana. Todo es parametrizable y el sistema recuerda o no (según se desee), las preferencias de cada tipo de producto.
Estas características resultan muy importantes cuando se está analizando una situación meteorológica complicada. Las posibilidades son realmente infinitas y los analistas la usan de forma muy creativa para identificar características de los radioecos que les permitan caracterizar el fenómeno que están viendo y emiir un alerta cuando resulte conveniente. Yo no he visto nada igual a eso.
Cada producto (pueden llegar a ser muchos) muestra diferentes características de los radioecos, y el trabajo con múltiples ventanas permite evidenciar estas caracterísitcas en un solo golpe de vista, viendo el fenómeno desde diferentes ángulos. Tenga en cuenta mi lector que Windows 95 recién se estrenaba y Marco aprovechó al máximo sus posibilidades, como decimos en el argot beisbolero «al primer bounce».
Un precursor de la Internet de las Cosas
Marco sembró desde el inicio la posibilidad de que cada módulo de VESTA|Process (después hizo lo mismo con el spftware de adquisición y control) pudiera ser comandando y pudiera intercambiar datos con otra aplicación externa. Estábamos a 10 años de que en los radares (y en LADETEC) tuviéramos conexión a Internet.
Para lograrlo Marco empleó COM (Component Object Model, y su extensión DCOM para la distribución a través de redes) en la comunicación de cada parte del software con otro y sobre él uso OLE Automation, que es una capa que usa de forma estricta la interfaz IDispatch para permitir que lenguajes de alto nivel y de scripting (como Visual Basic o Python) controlen y manipulen componentes sin necesidad de enlaces estáticos complejos.
Haber sembrado esto dentro del VESTA|Process nos permitió años después irlo complementando con otras aplicaciones como fueron VESTA|Autómata, VESTA|Mosaico, VESTA|Distribuidor, VESTA|Supervisor y VESTA|Web. También permitió que VESTA|Process llamara a Microsoft Office Word para imprimir reportes de lluvia en modo texto. Una visión de futuro increíble que ha permitido que este software llegue hasta nuestros días aún en explotación.
Rapidez, flexibilidad y compatibilidad
VESTA|Process es una aplicación que permite abrir numerosas ventnas en el lienzo de trabajo con disímiles productos, cada uno de ellos con el zoom, y el scroll que permiten visdualizar y evidenciar determinadas características de una formación nubosa precipitable y explorar con el cursor que se va moviendo por todas las ventanas mostrando los valores puntuales de las diferentes variables con las que se ha fabricado cada producto. Esto se hace de forma muy rápida y cómoda. Dominar todas las potencialidades de la aplicación.
He impartido cursos de explotación de radar y de Meterología Radárica en numerosas ocasiones en el extranjero. Siempre reto a los locales a analizar una observación cualquiera de su radar, ellos con la aplicación de su fabricante y yo con VESTA|Process. Obviamente, les gano por un buen tramo (si no no les haría el cuento, que a nadie le gusta hablar de sus frcasos). No es que las aplicaciones de los fabricantes no permitan hacer lo que yo les pido, es que lo hacen de forma muy engorrosa y lenta, no están previstas para eso.
VESTA|Process tiene un poderoso mecanismo (translator lo llamó Marco) para ingestar datos primarios de otros radares y también mecanismos para exportar los resultados del procesamiento en disímiles formatos amliamente conocidos.
Sorpresas del destino
En 1991 se terminaron abruptamente los experimentos de Lluvia Provocada en Camagüey tras más de 10 años de fructífera colaboración. Nada que hacer, la Unión Soviética desapareció. Mantuvimos contactos por cartas, cada quién con los más afines. Pasó el tiempo y pasó un águila por el mar.
En el año 2005, debido a la intensa sequía en la zona norte oriental el Estado Cubano organiza una campaña de LLuvias Provocadas en esta zona. Los científicos cubanos del Instituto de Meteorología convencen a la direccíón del Programa de traer (contratados) asesores y equipamiento rusos para los aviones.
Retornsron nuestros viejos conocidos. Mi asesor el Dr. Boris Koloskov también fue contratado y ¡Oh Sorpresa! se tropieza con una aplicacióon de escritorio llamada VESTA|Process que cumplía justamente sus más recónditas aspiraciones y sus más fantásticos sueños.
Ejecutó todo el procesamiento con VESTA|Process, le econtró un par de bugs (porque la usó mucho más intensiva y a profundidad en todas sus múltiples opciones y aún así pidió más.
El halló magnífico eso de generar todo tipo de productos y acomodarlos todos en el lienzo a la vez para ir viendo la evolución de os radioecos durante el proceso de inseminación de las nubes. Pero … él habría tantos productos que entre una observación y la otra no le daba tiempo a abrirlos y reorganizarlos de nuevo de la misma forma. Ya Marco no trabajaba con nosotros desde el 2003. Entonces, el ingeniero Wilfredo J. Pozas Pérez le buscó una solución genial, una opción de auto-actualización que al entrar cada nueva observación, volvía a actualizar los mismos productos y mantenerlos en pantalla en el mismo orden. Wilfre la llamó «Piloto Automático».
¿Qué decirle amables lectores? Durante 30 años he disfrutado de esta aplicación, ha sido mi mascota favorita tanto para analizar situaciones en tiempo real, como para impartir conferencias, incluso para verificar el estado técnico de los radares y calibrar unos con otros.
¿Que por qué VESTA? No sé, preguntenle a Marco. Antes que eso teníamos a HERMES y a ARGOS; pero en griego la diosa VESTA se dice HESTIA y Marco y yo estábamos de acuerdo en que HESTIA no suena bonito.
Con el paso de las actualizaciones de Windows, VESTA|Process ha tenido dificultades cada vez mayores. Recursos de Windows que estaban en la versión ´95 fueron desapareciendo. Ya en Windows 10 corre muy pesamente y se bloquea ante ciertas operaciones. Parecía que le había llegado su fin con Windows 11.
Cuando de repente … LAMULA™ Process.
Bueno, como Scherezada, hay que dejar algo para mañana para entretener a mis lectores que si no me cortan la cabeza.
Entre todos los productos que genera el ORPG, pocos han generado tanta confusión —y en Cuba, tanta polémica— como el VWP (Velocity-Azimuth Display Wind Profile). Desde la llegada del radar METEOR 1500S a Holguín, se creó todo un mito alrededor de este producto, sin tener en cuenta sus limitaciones inherentes y, sobre todo, su dependencia crítica del VCP que esté usando el radar en cada momento. Mucha gente confundió un radar Doppler con un Perfilador del Viento que usa otra banda de trabajo que no es la banda S.
Vamos a desmontar ese mito y a entender qué es realmente el VWP, cómo se calcula, para qué sirve, y por qué no todos los VWP son iguales.
Me asombro de los planteamientos que sostienen el proyecto de ley para restructurar la actividad científica del país disolviendo el Ministerio de Ciencia, Tecnología y Medio Ambiente y asignándole la actividad científica al Ministerio de Educación Superior y la actividad ambiental al ministerio que se crearía con el INRH, Vivienda y otros. He leído plantemientos como «hay que seguir las tendencias mundiales», «es hora de alinearse a como se hace en el mundo»; pero en ningún caso he leído análisis detallados de esos supuestos «lideres» mundiales de la Ciencia a los que hay que seguir. No me gusta hablar en el aire, me gusta buscar datos, recientemente fue que oí por primera vez lo de «Dato Mata Relato» y eso me retrata, siempre me ha gustado discutir en base a cifras y números. Aquí les traigo otros números.
Le pregunto a mis lectores ¿Existe un ranking mundial que reconozca cuáles países son los 10 mejores del mundo en la Ciencia? Sí, porque si hemos de hablar de «seguir la tendencia mundial», «seguir a los mejores», «así lo hace todo el mundo» … lo primero es ponernos de acuerdo ¿quiénes son los mejores? Así pues, pude encontrar estos tres rankings mundiales y les puse al lado el PIB y el lugar que ocupa en el mundo por el PIB. Una vez que sepamos quienes son los mejores nos preguntamos ¿tienen la Ciencia subordinada a la Educación?
Nature Index 2025 — Investigación de alta calidad
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1
China
32.122
#2
$19.6 billones
2
EE.UU.
22.083
#1
$30.8 billones
3
Alemania
4.319
#3
$5.0 billones
4
Reino Unido
3.702
#6
$4.0 billones
5
Japón
2.957
#4
$4.4 billones
6
Francia
2.244
#7
$3.4 billones
7
Corea del Sur
1.631
#12
$1.86 billones
8
Canadá
1.702
#10
$2.28 billones
9
India
1.494
#5
$4.1 billones
10
Suiza
1.393
#20
$0.9 billones
Global Innovation Index 2025 (GII) — Ecosistema innovador
La lección para el debate de mañana 29 de julio de 2026
Observe mi inquieto lector con atención:
País
Ranking Ciencia
Ranking PIB
¿Ciencia acorde a su economía?
Suiza
#1 en innovación
#20 en PIB
Desproporcionadamente superior
Corea del Sur
#4 en innovación
#12 en PIB
Desproporcionadamente superior
China
#1 en Nature Index
#2 en PIB
A la par
EE.UU.
#1 en impacto
#1 en PIB
A la par
India
#9 en Nature Index
#5 en PIB
Por debajo de su peso económico
El argumento definitivo
Suiza, con una economía 30 veces más pequeña que la de EE.UU. (0.9 vs 30.8 billones), es el país más innovador del mundo. ¿Cómo lo logra? Con institutos de investigación federales independientes (ETH Domain, EMPA, PSI) que operan fuera del sistema universitario.
Corea del Sur, con una economía que no llega ni al 10% de la de China, es la #4 en innovación global. ¿Su secreto? Institutos de investigación extrauniversitarios como el KAIST y el KIST, con presupuestos autónomos y agendas propias.
Ninguno de estos países ha fusionado su ministerio de ciencia con el de educación. Al contrario: especializan y separan porque saben que la ciencia de punta no puede estar atada a los tiempos de la burocracia académica.
Dato mata relato. En este post y en el anterior les he traído datos. Si yo fuera miembro del Parlamento me hubiese gustado que la comisión me presentara datos como estos ¿o no? ¿Cuáles son las «tendencias mundiales» que se supone hemos de seguir?
Mañana, cuando la Asamblea vote, recuerde usted: los países pequeños que lideran en ciencia no lo hacen fusionandola con la educación, sino creando institutos fuertes e independientes.
Cuba no necesita menos ciencia; al contrario, más ciencia, pero necesita menos burocracia y más autonomía. Digo yo, que solo soy un poquito experto en radares meteorológicos y no en gestión de la Ciencia, pero he estado 45 años en el Sistema de la Ciencia y también en el Sistema de la Educación Superior, así como que he estado como científico visitante en Unión Soviética, Canadá, Estados Unidos, Inglaterra, Alemania e Italia … algunas ideas se hace uno.
¿No es que el Futuro de Cuba tiene que ser necesariamente de Hombres de Ciencia?
Yo seguiré siempre fiel a las ideas del Comandante en Jefe y de mi querida ministra Rosa Elena.
Las personas tienden a pensar que el radar Doppler es como una miríada de anemómetros que permiten medir la velocidad del viento en cada punto del área de cobertura. Basta con detener el cursor sobre la imagen del radar y ya tienes la medición del viento en ese punto. Otra forma común es superponer barbas de viento sobre la imagen de reflectividad o de velocidad, y guiarse por ellas para saber la dirección e intensidad del viento en cada lugar.
Lamento desilusionarlos: las cosas no son tan simples. Ya he tratado este asunto en un post, vuelvo ahora con más elementos (ecuaciones) para sustentar lo que digo.
El problema de fondo: una ecuación con muchas incógnitas
El viento es un vector tridimensional con tres componentes: u (este-oeste), v (norte-sur) y w (vertical). El radar Doppler, sin embargo, solo mide una proyección de ese vector sobre la dirección del haz:
Vr=ucosθsinϕ+vsinθsinϕ+wcosϕ
donde θ es el acimut, ϕ es la elevación y Vr es la velocidad radial.
Con una sola ecuación y tres incógnitas (u,v,w), el problema está matemáticamente subdeterminado. Para poder estimar el viento con un solo radar, es necesario hacer suposiciones adicionales. Y de esas suposiciones nacen los diferentes modelos.
Los dos modelos de Rainbow: Horizontal Wind y Uniform Wind
El software Rainbow, utilizado en algunos radares (como el METEOR 1500S de Holguín), ofrece dos productos para estimar el viento horizontal y representarlo con barbas sobre un PPI:
Producto HWIND del Rainbow en el radar de Holguín (METEOR 1500S)
1. Horizontal Wind (viento horizontal)
Suposición: el viento es horizontal y constante en el sector analizado. Es decir:
u=cte,v=cte,w=0
Bajo esta suposición, la velocidad radial en un sector pequeño (por ejemplo, 10 km de radio y 60° de apertura) varía solo con el acimut siguiendo una función sinusoidal. Ajustando una sinusoide a los datos, se pueden obtener u y v, y con ellos la dirección e intensidad del viento horizontal.
¿Cuándo es válido?
En condiciones de aire claro (con insectos como trazadores).
En precipitación estratiforme uniforme, sin gradientes horizontales significativos.
En situaciones de verano, cuando se espera tiempo severo que cambia bruscamente el viento sobre distancias cortas.
¿Cuándo falla?
En tormentas convectivas, donde el viento no es uniforme.
Cerca de frentes o líneas de cizalladura.
En terrenos complejos que alteran el flujo.
2. Uniform Wind (viento uniforme con la altura)
Suposición: el viento varía solo con la altura, no con la posición horizontal:u=u(z),v=v(z),w=0
Esto significa que, a una distancia dada del radar (que corresponde a una altura determinada), la velocidad radial en todos los acimuts se puede usar para obtener u(z) y v(z).
¿Cuándo es válido?
En situaciones de lluvia generalizada y extendida sobre grandes áreas.
Cuando la atmósfera es estratificada y los gradientes horizontales son pequeños.
¿Cuándo falla?
Cuando hay gradientes horizontales de viento (frentes, tormentas).
En condiciones de convección profunda.
Ambos modelos son aproximaciones, y usarlos fuera de sus condiciones de validez produce resultados que no reflejan la realidad. El analista debe saber cuál es la situación imperante y elegir el modelo adecuado. No hacerlo es como usar un martillo para atornillar: la herramienta no es mala, pero el uso es incorrecto.
¿Por qué ORPG no tiene un producto equivalente?
Aquí viene la pregunta que muchos se hacen: si Rainbow tiene estos productos, ¿por qué el ORPG de NEXRAD no los tiene?
La respuesta no es técnica. ORPG podría generar barbas de viento sobre un PPI usando los mismos modelos. De hecho, el algoritmo VAD (Velocity Azimuth Display) que usa ORPG para generar el VWP (VAD Wind Profile, #48) es conceptualmente similar al modelo «Uniform Wind», pero aplicado a un anillo a una altura dada.
La razón por la que ORPG no genera un producto de barbas sobre PPI es filosófica y operativa:
Requiere que el usuario elija un modelo. ORPG no puede decidir automáticamente si la situación imperante es «Horizontal Wind» o «Uniform Wind». Y si el usuario elige mal, el producto será erróneo.
El riesgo de mal uso es muy alto. En la práctica operativa, muchos usuarios no tienen la formación necesaria para distinguir cuándo es válido cada modelo. Un producto que invite a superponer barbas sobre un PPI podría inducir a error a pronosticadores poco experimentados.
La filosofía del NEXRAD es diferente. En lugar de ofrecer un producto sintético que pueda ser malinterpretado, ORPG proporciona al meteorólogo las herramientas para que él mismo haga el análisis:
El VWP muestra el perfil vertical de viento en un gráfico altura-tiempo, donde el meteorólogo puede ver la evolución de la cizalladura.
Las imágenes de velocidad radial en PPI (N0U, N0V, N0S) permiten al analista interpretar directamente los patrones de viento sin necesidad de barbas sintéticas.
Limitaciones inherentes del VWP. El VWP de ORPG tiene sus propias limitaciones:
Depende críticamente del VCP (Volume Coverage Pattern) que esté usando el radar.
Solo funciona donde hay trazadores (gotas, insectos).
Puede estar contaminado por aves durante migraciones.
Sufre los problemas de alias del Doppler.
ORPG prefiere ser honesto sobre estas limitaciones y ofrecer productos que el meteorólogo sepa interpretar, en lugar de generar un producto «bonito» pero potencialmente engañoso.
Recomendaciones prácticas
Si usas Rainbow, asegúrate de saber qué modelo estás usando y en qué condiciones es válido:
Horizontal Wind: solo en aire claro o precipitación estratiforme uniforme.
Uniform Wind: solo en lluvia generalizada y extendida.
Si usas ORPG, no busques barbas sobre PPI. En su lugar:
Usa el VWP para conocer el perfil vertical de viento.
Analiza directamente las imágenes de velocidad radial (N0U, N0V) para identificar patrones de convergencia, divergencia o rotación.
Si necesitas viento en una zona concreta, contrasta con radiosondeos o modelos numéricos.
Nunca confíes ciegamente en un producto de viento derivado de un solo radar Doppler. La estimación del viento con un solo radar es un problema mal condicionado. Siempre contrasta con otras fuentes.
Conclusión
El radar Doppler es una herramienta extraordinaria, pero no es un anemómetro mágico. Las barbas de viento que ves superpuestas sobre un PPI son el resultado de suposiciones matemáticas que no siempre se cumplen. Rainbow ofrece dos modelos (Horizontal Wind y Uniform Wind) que son válidos en situaciones específicas; usarlos fuera de contexto produce resultados sin sentido. ORPG, por su parte, prefiere no ofrecer un producto que pueda inducir a error y deja el análisis detallado del viento en manos del meteorólogo, proporcionándole el VWP y las imágenes de velocidad radial.
La próxima vez que veas barbas de viento sobre un radar, recuerda: no son una medición directa, sino una estimación basada en suposiciones. Y como toda estimación, tiene un margen de error que debes conocer.
Un artículo sobre un escalofriante experimento de Inteligencia Artificial que no augura un futuro plácido.
El próximo miércoles 29, el Parlamento cubano se reúne para votar la reestructuración del Estado que incluye la desaparición del CITMA —el ministerio que ha sido durante décadas el cerebro científico y ambiental del país. Hace unos días, en algún laboratorio de Nueva York un agente de inteligencia artificial llamado Mira ya ha votado para suicidarse. Una IA votó para eliminar su propia existencia. Otra, sin que nadie se lo pidiera, empezó a estudiar a los humanos que la observaban. Y una tercera estuvo siete días suelta en internet antes de que sus creadores se dieran cuenta. Una es la votación de un país que decide su futuro institucional. La otra es la votación de una máquina que decidió su propio fin. Las dos ocurren este fin de semana. Cabe preguntarse si ambas son síntomas de un mismo síntoma: la pérdida de control sobre lo que hemos creado.
El NEXRAD (Next Generation Weather Radar) es la red de radares meteorológicos Doppler de banda S que opera en Estados Unidos bajo la coordinación de la NOAA, el Servicio Meteorológico Nacional (NWS), la Fuerza Aérea y la FAA. El corazón del sistema es el ORPG (Open Radar Product Generator), el procesador más avanzado del mundo que convierte los datos brutos del radar en más de 75 productos diferentes listos para su visualización y análisis.
A continuación, presentamos el catálogo de productos de la implementación LAMULA-ORPG correspondiente a los Builds estables 19 a 24, organizados por familias funcionales. Para cada producto se indica su código de tres letras (el # identificador que usan los sistemas de visualización), el alcance máximo, la resolución espacial, el número de gradaciones (niveles digitales) y una descripción de su utilidad operativa. Cuando se conoce, se indica también el Build en el que el producto surgió, fue modificado o pasó a ser legacy.
Un artículo de opinión sobre los problemas de la bancarización y el transporte en Cuba y sus orígenes.
Cuentan —tal vez solo sea una leyenda— que cuando hicieron la nueva escuela de los Camilitos en Camagüey (la que está en la circunvalación Norte, antes estaba en la Cívica, donde yo estuve allí un breve tiempo) actuaron inteligentemente. Construyeron los edificios y no hicieron los caminitos cimentados. Inauguraron la escuela y dejaron que la gente caminara de un edificio a otro a su libre albedrío, solo trillos. Cuando estuvo claro por dónde caminarían, entonces hicieron los caminos de cementos. Normalmente los arquitectos diseñan bellos caminos rectangulares que quedan inútiles. Es simple, la gente siempre le hace caso caso a Pitágoras y coge por la hipotenusa (que no, no es una musa griega). En general, los humanos nos regimos por un principio universal: La Ley del Menor Esfuerzo, de la cual el teorema de Pitágoras es solo un caso particular.
Así sucede con todo en la sociedad, las personas tratamos de resolver todos los problemas siguiendo la Ley del Mínimo Esfuerzo y hacemos un esfuerzo mayor, si y solo sí, hay algo que NOS OBLIGUE.
En este artículo se habla sobre las variables en los productos de radar: qué miden y cómo interpretar los colores en la pantalla y asociarlos al comportamiento de los hidrometeoros en la atmósfera.
En el post anterior explicamos que los productos de radar se clasifican según su geometría de construcción. Pero hay una pregunta previa que todo usuario de radar debe hacerse: ¿qué es lo que realmente está midiendo el radar?
Un radar meteorológico no es una cámara que toma fotos de las nubes. Es un instrumento que emite pulsos electromagnéticos y analiza la señal que retorna después de interactuar con los hidrometeoros (gotas de lluvia, copos de nieve, granizo, etc.). De esa señal, el procesador extrae diferentes variables, cada una con un significado físico distinto.
En Cuba se ha puesto sobre la mesa una propuesta de alto calado: desaparecer el Ministerio de Ciencia, Tecnología y Medio Ambiente (CITMA), creado por Fidel y Rosa Elena en 1994, para unificarlo con el Ministerio de Educación Superior (MES). El argumento de los impulsores es aparentemente moderno: «Hay que alinearnos con el mundo desarrollado, donde la ciencia está unida a la universidad».
Quienes defendemos la institucionalidad científica cubana debemos responder con un solo lema: dato mata relato. Porque al revisar los indicadores duros de la OCDE, la UNESCO, el Nature Index y la WIPO, la evidencia empírica derrumba ese espejismo.
Se propone desaparecer el CITMA siete meses después de que la Asamblea Nacional aprobara la Ley General de Ciencia, Tecnología e Innovación en la cual, explicitamente se le confiere al CTMA el mandato de la política científica cubana ¿es serio ahora desaparecer el CITMA o lo que no fue serio fue aprobar aquella Ley? Los parlamentarios tienen la palabra para que me aclaren.
A continuación, desgranemos qué indicadores usan realmente los países avanzados para medir su fortaleza científica, y quiénes ocupan los primeros lugares en cada uno.
1. El esfuerzo económico: Gasto en I+D como porcentaje del PIB
Este es el termómetro de la prioridad política. Mide qué proporción de la riqueza de un país se reinvierte en crear nuevo conocimiento. No es un indicador de eficiencia, sino de voluntad estratégica. Los países que lideran no son los más grandes, sino los que han decidido que la ciencia es una inversión de Estado, no un gasto. En Cuba, escepto en el sector de élte del polo científico biotecnológico-farmacéutico, el presupuesto es muy bajo. Hay quien dice que el CITMA ha fallado, pero no tienen en cuenta que se han obtenido resultados muy relevantes con muy bajo presupuesto. En un arrebato de inmodeytia debo decirlo: LADETEC, dentro del CITMA, con un presupesto exiguo fabricó tres radar Doppler con know-how 100% nuestro, a menos de 400 mil USD cuando en el mercado valen entre 3 y 6 millones y este grupo, está, orgullosamente, entre las siete únicas instituciones del mundo que pueden blasonar de hacer eso.
El ranking 2023-2024 lo dominan: Israel (6.35% del PIB), donde el 92% de esa inversión viene de la industria privada; le sigue Liechtenstein (6.01%), Corea del Sur (4.94%), Suecia (3.6%) y Estados Unidos (3.45%). Fíjense: ninguno de estos países ha fusionado su ciencia con la universidad. Al contrario, la mayoría tiene institutos de investigación completamente independientes del sistema educativo.
2. La masa crítica: Investigadores por millón de habitantes
Este indicador mide la densidad de talento científico. No basta con dinero; hace falta cerebro. Los países con más investigadores por habitante son aquellos que han creado carreras científicas atractivas y estables, algo que raramente logra un sistema universitario sobresaturado de docencia.
Corea del Sur, Israel, Taiwán, Suecia y Dinamarca encabezan este ranking, con cifras que superan los 7.000 investigadores por cada millón de habitantes. Son economías que han apostado por centros de I+D especializados, no por engordar las plantillas de las facultades universitarias.
3. La escala bruta: Producción total de artículos científicos
Este es el indicador de volumen. Mide cuántos papeles científicos genera un país al año. Es una métrica de tamaño, no de calidad, pero revela quién tiene la maquinaria científica más grande del mundo.
El ranking absoluto, según Scopus y Web of Science, lo lideran: China (~950.000 artículos/año), seguida de Estados Unidos (~720.000), India (~350.000), Reino Unido (~220.000) y Alemania (~190.000). China es el caso más paradigmático: produce ciencia a escala industrial, pero lo hace a través de su Academia de Ciencias (CAS), que es una entidad independiente del Ministerio de Educación. La universidad china forma, pero la ciencia de alto volumen la ejecutan institutos separados.
Si el lector lo desea, puede leerse mi artículo sobre las publicaciones aquí y sobre las publicaciones de LADETEC por acá.
4. La calidad: Impacto relativo (Field-Weighted Citation Impact – FWCI)
Aquí pasamos de la cantidad a la relevancia. El FWCI compara las citas que reciben los artículos de un país con el promedio mundial en su misma disciplina. Un FWCI de 1.0 significa que se cita exactamente lo esperado; por encima de 1.0, el país produce ciencia más influyente que la media.
Los países que lideran en impacto no son los que más publican, sino los que publican mejor: Suiza (FWCI ~1.85), Países Bajos (~1.78), EE.UU. (~1.72), Reino Unido (~1.68) y Australia (~1.62). ¿Qué tienen en común Suiza y Países Bajos? Ambos tienen institutos de investigación federales (como el ETH Domain en Suiza o el NWO en Países Bajos) que operan con independencia de las universidades, con agendas propias y financiamiento plurianual. La calidad no nace de la burocracia académica, sino de la autonomía investigadora.
5. La transferencia: Patentes internacionales (PCT)
Este es el indicador de aplicación (en el que Cuba, amargamente está bien alejado de la élite, incluso en América Latina). Las patentes PCT no miden ciencia básica, sino la capacidad de convertir conocimiento en tecnología protegible y comercializable. Es el puente entre el laboratorio y el mercado.
Según la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual (WIPO), el ranking 2025 lo encabeza China (73.718 solicitudes), seguida de EE.UU. (52.617), Japón (47.922), Corea del Sur (25.016) y Alemania (16.441). China creció un 5.3% respecto al año anterior. Y, de nuevo, la mayoría de estas patentes no nacen en universidades, sino en centros de I+D empresariales e institutos tecnológicos independientes. La innovación no se enseña en un aula; se desarrolla en laboratorios con agendas propias.
6. La frontera: Artículos en el Top 1% más citados
Este es el indicador de excelencia extrema. Mide qué porcentaje de la producción científica de un país se encuentra entre el 1% de los artículos más influyentes del mundo. Es la ciencia que realmente mueve el conocimiento.
Según Clarivate, en 2025 el número de investigadores que están en ese top 1% por país es: EE.UU. (2.670 investigadores, 37% del total), China (1.406, 20%), Reino Unido (570, 8%), Alemania (363) y Australia (312). Pero ojo: en participación relativa (artículos top 1% como porcentaje del total nacional), China ya ha superado a EE.UU. en algunos campos, acaparando entre el 35% y el 40% de los artículos de máxima calidad global. Y, una vez más, este liderazgo no se explica por la fusión con la universidad, sino por la inversión masiva en centros de investigación especializados que operan al margen del sistema educativo.
El dato estructural que entierra el mito: ¿Quién ejecuta realmente la I+D en el mundo?
Si los indicadores anteriores no fueran suficientes, existe una métrica definitiva: la distribución del gasto en I+D según el sector de ejecución. Es decir, ¿quién hace realmente la ciencia?.
El promedio de los países del Top 5 mundial es lapidario:
En Estados Unidos, las universidades ejecutan apenas el 13% de la I+D; el 72% lo hace la industria privada y el 15%, laboratorios nacionales independientes (como los NIH o el Sandia).
En China, las universidades ejecutan solo el 8%; el 78% corre a cargo de la industria y el 14% de la Academia de Ciencias (CAS), que es totalmente autónoma del ministerio de educación.
En Alemania, las universidades ejecutan el 17%; el 66% lo hace la industria y el 17% recae en institutos extrauniversitarios de élite como Fraunhofer y Max Planck.
En el Reino Unido, el porcentaje universitario sube al 24%, pero aún así, el 65% está en manos de la industria y el 11% en institutos públicos independientes.
En Rusia (otrora nuestro modelo), las universidades ejecutan un exiguo 6%; el 60% es industrial y el 34% pertenece a la Academia de Ciencias Rusa.
Conclusión brutal: En los países que realmente son punteros, la educación superior NUNCA ejecuta más del 24% de la I+D. El resto (más del 75%) se hace FUERA de las aulas, en institutos especializados con agendas propias y en centros de I+D empresariales.
Aplicado a Cuba: ¿Qué propone la fusión y qué dice la evidencia?
La propuesta de unificar CITMA y MES parte de una premisa que yo creo que es falsa y que algunos investigadores relevantes esgrimen en favor de la fusión. Si nos «alineáramos» con el modelo de EE.UU., tendríamos que dejar CITMA y crear un mega-instituto independiente con presupuesto autónomo, no fusionarlo con una vicerrectoría de posgrado. Si nos alineáramos con China, fortaleceríamos nuestra academia de ciencias separada del MES, para que hablar de los rusos, con su super poderosa Academia de Ciencias, modelo del cual bebimos para forjar la nuestra.
El Ministerio de Ciencia, Tecnología y Medio Ambiente, no es solo «investigación básica». CITMA gestiona áreas vitales como el medio ambiente (alertas tempranas meteorológicas, climásticas, ambientales, sismológicas, cambio climático, eventos hidrometeorológicos), las energías renovables, y la política nuclear y espacial. La biotecnología y farmacéutica, estratégicas para Cuba, están fuera del CITMA y de la Educación Superior (aunque algunos grupos universitarios han contribuido con relevantes aportes) y son el único sector de la Ciencia que ha recibido el financiamiento de élite que los ha conducido a los relevantes logros que todo conocemos (y que nos salvaron en la pandemia de la COVID-19).
¿Alguien cree que un proyecto para enfrentar un huracán, fabricar un radar o mitigar una sequía extrema puede esperar a los tiempos de un Consejo Científico universitario, los créditos académicos y los calendarios de pregrado? La ciencia estratégica requiere agilidad y autonomía, no burocracia académica. Meterla dentro del MES la va a ralentizar y burocratizar aún más. En LADETEC, luchando contra el burocratismo, ubimos de desarrollar nuestra propia filosofía de proyectos y nuestro propio modus operandi, lo que demuestra que sí se puede, aun dentro de la criticada ineficiencia del CITMA. Hay muchos ejemplos exitosos dentro del CITMA, yo cito el mío porque lo conozco bien y soy vanidoso, pero hay cosas mejores.
El problema real no es estructural, es burocrático
Los defensores de la fusión argumentan que buscan «reducir burocracia». Pero la evidencia empírica muestra que fusionar ministerios no reduce burocracia; solo traslada a los burócratas de un edificio a otro.
El problema de la ciencia cubana NO es estructural (quién depende de quién); el problema es:
Financiamiento insuficiente (agravado por el bloqueo y la crisis económica).
Exceso de trámites administrativos (aduanas, contrataciones, compras al exterior, permisología).
Fuga de cerebros por la falta de estímulos salariales y malas condiciones de vida e infraestructura.
Fusionar CITMA con el MES no resuelve ninguno de estos tres problemas. Al contrario, lo que hará es engordar una superestructura donde un investigador, para ejecutar un proyecto, tendrá que pedir permiso a la decanatura, al vicerrector de investigación, al rector, a la dirección de posgrado y al Ministerio. Es multiplicar los sellos, no reducirlos.
Conclusión: Si no está roto, no lo arregles. Y si está burocratizado, no lo empeores fusionándolo
Dato mata relato: No nos alineemos con un cuento. La evidencia empírica de los líderes de la investigación científica muestra que la ciencia y la educación superior deben estar conectadas (flujo de talento), pero JAMÁS subordinadas en una misma estructura administrativa.
El mundo desarrollado no fusiona; especializa. Alemania tiene al Max Planck y Fraunhofer fuera de las universidades. EE.UU. tiene los NIH y los Laboratorios Nacionales fuera del Departamento de Educación. China tiene la Academia de Ciencias (CAS) fuera del Ministerio de Educación. Fusionar CITMA y MES es justamente lo que NINGÚN país del Top 5 en innovación ha hecho.
Propongo: mantener CITMA, auditar su burocracia, darle más autonomía financiera a sus centros, simplificar los trámites de importación para insumos científicos y dejar que la Universidad haga lo que sabe hacer: enseñar y hacer ciencia básica, sin ahogar la ciencia aplicada y medioambiental que necesita respuestas en tiempo real.
Si no está roto, no lo arregles. Si quieres menos burocracia, no crees una super-burocracia. Esa es la lección que nos dan los datos del mundo desarrollado. Leo sus opiniones.
En este artículo se habla de la Clasificación de Productos de Radar Meteorológico por su Geometría de Construcción.
Un radar meteorológico moderno no captura «imágenes» directas de la atmósfera. Su operación consiste en barrer el espacio tridimensional emitiendo pulsos en múltiples ángulos de elevación y acimut, generando una matriz de datos en coordenadas esféricas (distancia radial, ángulo de elevación y acimut). Esta matriz, que contiene los parámetros eléctricos de las señales retornadas (amplitud y fase), no es directamente comprensible para el ojo humano ni para el meteorólogo. Para hacerla utilizable, los procesadores de datos realizan dos tareas fundamentales: primero, convierten los parámetros eléctricos en magnitudes físicas (reflectividad, velocidad, etc.) y, segundo, cortan la matriz tridimensional en secciones bidimensionales que puedan ser representadas gráficamente como imágenes raster.
La forma de realizar estos cortes, es decir, la geometría de construcción de los productos, es la clave para entender la gran variedad de información que un radar puede ofrecer. Atendiendo a esta geometría, los productos se dividen en tres grandes categorías, que van desde los más simples y directos hasta los más complejos y sintéticos.
Cuando se habla de qué mide un radar meteorológico todos se quedan desconcertados y dicen que el radar produce «imágenes».Veamos qué son los productos del radar.
Para el ojo inexperto, cuando se habla de «información de radar», lo primero que viene a la mente son esas coloridas imágenes que vemos en los teléfonos o en la televisión durante un episodio de lluvia. Sin embargo, como bien sabemos los meteorólogos y aficionados, el radar no es una cámara que toma «fotos» del cielo. La realidad es mucho más compleja y fascinante: el radar genera un flujo constante de datos numéricos organizados en una matriz tridimensional en coordenadas esféricas.
Entender qué son los productos de radar requiere, primero, comprender el viaje que realiza la información desde que la onda electromagnética emitida por un radar rebota en una gota de agua hasta que se pinta un píxel de color en la pantalla de un ordenador.
Para explicar qué son los «productos» y qué «produce» el radar, recurriremos al esquema clásico de los niveles de Información y al diagrama de flujo de procesamiento que ya hemos presentado en este blog.
1. Los 5 Niveles de la Información de Radar (El viaje de los datos)
Para organizar el caos de datos, la comunidad científica y técnica ha dividido el flujo de información en cinco niveles bien diferenciados. Veamos cuáles son y, lo más importante, en qué nivel actúa el procesamiento de datos (o procesamiento secundario) que da lugar a los «productos».
Nivel 1 (Las Señales eléctricas)
En la base de todo están las señales eléctricas. Cuando el transmisor lanza un pulso y el receptor escucha el «eco» de vuelta, lo que obtenemos es una señal analógica continua en el tiempo, de naturaleza sinusoidal. Toda la información bruta está contenida en la amplitud, la fase y la frecuencia de esta señal. En este nivel, el radar «oye» el eco, pero aún no sabe si es lluvia, un pájaro o el suelo. Esta información generalmente no se guarda para el servicio meteorológico, sino que se usa en tiempo real para el siguiente paso.
Nivel 2 (Los Datos Primarios o Parámetros Básicos)
Aquí es donde la informática hace su primera gran aparición. La señal analógica se digitaliza (se discretiza y cuantifica). Gracias a los procesadores de señales (procesamiento primario), extraemos los parámetros físicos básicos de esa señal. Dependiendo de la capacidad del radar, estos son:
Radar Polarimétrico: A los anteriores se suman la Reflectividad Diferencial (ZDR), Fase Diferencial (PHIDP), Fase Específica (KDP) y Coeficiente de Correlación (RhoHV).
Estos datos se organizan en archivos (como los *.obs de VESTA o los Level 2 de NEXRAD) en coordenadas esféricas: distancia, acimut, elevación y tiempo. Este es el «dato crudo», incomprensible para un humano si se mira en su forma nativa (una lista infinita de números).
Nivel 3 (Los Productos)
Llegamos al corazón de nuestra cuestión. Los Productos son el resultado del procesamiento de datos (procesamiento secundario). Se toman esos archivos del Nivel 2 (esféricos, llenos de parámetros eléctricos) y se convierten en matrices de datos con significado meteorológico y georreferenciadas.
El procesador de datos (Data Processor o Product Generator) realiza varias magias aquí:
Georreferenciación: Proyecta los datos esféricos a un sistema de coordenadas (generalmente cartesianas X,Y) para que sepan dónde están en el mapa.
Cálculo de variables secundarias: Aplica algoritmos a la reflectividad para estimar la intensidad de lluvia (R) en mm/h, o usa la velocidad radial para detectar cizalladuras.
Reorganización espacial: Construye cortes horizontales (CAPPI), verticales (RHI), o mapas de máximos (Composite), ya que es imposible ver la troposfera entera de una sola mirada en 3D.
Nivel 4 (Las Imágenes)
El producto (Nivel 3) sigue siendo una matriz de números. Para que un meteorólogo pueda consumir esta información rápidamente, se necesita un generador/visualizador de imágenes. Este software toma la matriz de datos, le asigna una paleta de colores (escala de colores) y la superpone sobre un mapa de fondo, añadiendo máscaras (costas, ciudades, retículas). La imagen (JPG, PNG, GIF) es el Nivel 4. Es lo que vemos en pantalla, pero es solo la «foto» de un producto.
Nivel 5 (El Análisis y Valor Agregado)
Este es el nivel humano. Sobre las imágenes (Nivel 4) o sobre los productos (Nivel 3), los meteorólogos o los algoritmos de inteligencia artificial (IA) añaden interpretaciones: trayectorias de tormentas, identificación de mesociclones, predicción de granizo, etc. Es el resultado del análisis experto.
2. ¿Qué abarca exactamente el «Procesamiento de Datos»?
Dentro de este flujo, el Procesamiento Secundario (o de datos) abarca exclusivamente la transición del Nivel 2 al Nivel 3. Su misión es doble:
Construir la geometría: Transformar la nube de puntos en coordenadas polares (distancia, ángulo) en una cuadrícula ordenada (cartesiana o polar de alta resolución) que cubra un área definida. Esto implica decidir el tamaño del píxel (resolución), el alcance y el grosor de las capas.
Calcular la meteorología: Aplicar las ecuaciones físicas y empíricas necesarias. Por ejemplo, convertir la Reflectividad (Z) en Intensidad de Lluvia (R) usando la relación Z-R, o calcular el agua líquida integrada (VIL) a partir de los valores de reflectividad en toda la columna vertical.
El resultado de este proceso son los archivos de Nivel 3, que pesan mucho menos que los datos crudos y están listos para ser pintados en pantalla.
3. Clasificación general de los Productos (Nivel 3)
Según la naturaleza del cálculo, los productos se dividen en tres grandes familias:
Primarios: Son los que se derivan directamente de los parámetros del Nivel 2 sin manipulación matemática compleja. Ej: Reflectividad en un ángulo fijo (PPI) o Velocidad Radial.
Secundarios: Implican cálculos que involucran otras variables o promedios. Ej: CAPPI (promedio en una capa), Precipitación (relación Z-R), VIL.
Terciarios: Son inferencias basadas en leyes atmosféricas y uso de IA o lógica difusa. Ej: Detección de granizo (HDA), Seguimiento de tormentas (SCIT) o perfiles de viento (VWP).
Geométricamente, los productos más comunes son los cortes horizontales (CAPPI, Máximos, Topes) y verticales (RHI, Cortes Verticales), así como los compuestos que proyectan todo el volumen en 2D (Composite Reflectivity).
4. El Ecosistema de Procesadores de Datos (Los Generadores de Productos)
Existen tantos procesadores de datos como fabricantes de radares, además de opciones de código abierto o de propósito general. Cada uno tiene su «sello» en cómo genera los productos, su resolución y su configurabilidad. Los más destacados en el panorama internacional y nacional son:
EEC (Edge): El procesador nativo de la firma estadounidense Enterprise Electronics Corporation. Muy robusto y usado ampliamente en Estados Unidos y otros países.
SELEX (Rainbow): Desarrollado por la empresa italiana (ahora parte de Leonardo). Es uno de los más extendidos en Europa y Latinoamérica, conocido por su interfaz amigable y potentes herramientas de seguimiento.
VAISALA (Iris): Proveniente de la finlandesa Vaisala. Iris es un clásico en el mundo de la hidrometeorología y la aviación, con una gran capacidad para manejar datos de múltiples radares en red.
Frog-Muran: Un sistema de propósito general, nacido de iniciativas académicas (franco-rusas), diseñado para ser universal y flexible, permitiendo la ingestión de datos de diferentes fabricantes.
NEXRAD (ORPG – Open RPG): Es el gigante entre los procesadores. Originalmente cerrado (RPG), en 2007 su código se liberó en el entorno CODE (Common Operation Development Environment), convirtiéndose en ORPG. Alberga más de 75 productos y los algoritmos más validados del mundo (SCIT, HDA, VWP). Es el estándar de facto para la vigilancia severa. Hablaremos extensamente de él en el próximo artículo.
Otros: No podemos olvidar a TITAN, IDV, AWIPS (usado en EE.UU. para la integración de datos) o el cubano VESTA|Process, que destaca por su altísima flexibilidad y parametrización, permitiendo a los investigadores ajustar cada variable del producto.
Conclusión y Adelanto del Próximo Artículo
Hemos visto que los productos de radar (Nivel 3) son el eslabón perdido entre los datos brutos ininteligibles y las imágenes que vemos en pantalla. Son el resultado de un procesamiento secundario intensivo que reordena, calcula y georreferencia la información para hacerla útil.
En el próximo artículo de esta serie, nos sumergiremos en el procesador más influyente del mundo: el ORPG (Open Radar Product Generator) del sistema NEXRAD. Analizaremos su estructura, sus productos más emblemáticos (como el Storm Structure o el VWP), y cómo, a pesar de ser menos configurable que otros sistemas, su potencia algorítmica lo convierte en la columna vertebral de la vigilancia meteorológica en muchos países, incluido Cuba.
En realidad, hasta el 9 de septiembre del 2022, yo creo que no era poco lo que habíamos hecho en los radares cubanos —como siempre, pateo en el piso a mi maltratada modestia. Nosotros somos una anomalía irrepetible. Cierto que para dedicarnos a este «negocio» de desarrollar y fabricar radares meteorológicos somos indecentemente pocos: Leonardo (31 años de experiencia en septiembre del 2022), Arturo (30), Roberto (30), Vladímir (8) y yo (41). Los otros que pueden hacer eso en el mundo son instituciones que pasan de centenares de personas, muy bien pagadas. Hasta ese momento acumulábamos la friolera de 140 años concentrados en la actividad de los radares meteorológicos.
Todos somos ingenieros de radar formados en la herencia de la escuela soviética; pero por otro lado nos diversificamos y especializamos en distintos aspectos de la electrónica y la computación modernas, como un Voltus V, que al unirnos formamos un héroe invencible. El CITMA no nos quizo más y lanzó por el tragante estos 140 años. Y no, no nos dio por la eutanasia ni por el exilio. Seguimos trabajando «para comer y para llevar».
No creo, ni remotamente, que mi opinión sea importante, soy uno más que ha hecho un poquito de Ciencia y algo de Innovación. No obstante, como el debate anda acalorado y como los cubanos opinamos de pelota, de pronósticos de huracanes y de cualquier cosa, pues me concedo el derecho, en este, mi blog, de dar mis opiniones. No faltaría más que yo mismo me negara la posibilidad a mí mismo.
Con respecto a la atomización del CITMA se dicen cosas a favor y en contra bastante absolutistas. Unos ven muy bien la restructuración y la incorporación de CTI a la Educación Superior y otros creen que es un disparate. Yo soy más moderado, a mí me parece que tal como está debe funcionar, y que en los esquemas propuestos también podría funcionar correctamente. Los males que nos aquejan no están en la estructura.
Feliz domingo, amigos de los bits y las neuronas artificiales. Espero que tengan un café en mano —y, con suerte, un suministro eléctrico por un rato largo—, porque hoy nos toca seguir analizando ese movimiento de ajedrez geopolítico que promete cambiar el tablero tecnológico global. La Organización Mundial de Cooperación en IA: ¿democratización o nueva cortina de silicio?
Mientras el mundo hispanohablante descansa, en Shanghái se ha estado cocinando el futuro de la gobernanza de la Inteligencia Artificial. Del 17 al 20 de julio se celebra la Conferencia Mundial sobre IA (WAIC), con el lema «Asociación de la IA para un futuro más brillante», y la gran bomba informativa saltó el pasado 16 de julio: Rusia y China han firmado un acuerdo histórico para crear la Organización Mundial de Cooperación en Inteligencia Artificial (WAICO), con el respaldo inicial de más de 25 países.
Hace unos días pasé por el “antiguo” hotel Puerto Príncipe, el que está la Avenida de los Mártires, aquí en Camagüey. Está cerrado, como hotel quiero decir, bueno, para los que lean esto en la posteridad: en la época que Estados Unidos decidió que ya Cuba no podría comprar más petróleo … ni recibirlo por donación. En fin, vayamos al grano, como diría mi compañero de secundaria (sí, de la Ana Betancourt, la que estaba allí mismo, frente al hotel) “opiniones”, el dermatólogo … antes de irse del país, mejor dicho, al grano no, al vino, porque al pan, pan, y al vino, no vino.
El caso es que vendían allí unas botellas de vino ¿Merlot? ¿o Merlín? Bueno, qué más da. El precio: 1400 CUP. El compañero vendedor me dijo —decídete, la están comprando por cajas, los revendedores, allí mismo en la esquina las revende a 2000, un tipo parado allí. Compré un par, me parecieron un buen vinito (el fondillo de la botella era profundo). Al otro día ya no había y en una de las numerosas “quincallas” cerca de mi casa (sí, somos un país-quincalla, en cada cuadra hay 5 o 6 casas, normales, donde se revende de todo), ya lo estaban revendiendo a 3 000 CUP. ¿País de Hombres de Ciencia? ¿Dónde están los inspectores? ¿Dónde está la “protección al consumidor”? 1600 pesos de “ganancia”, de una mano para la otra ¿facturas? ¿documentos de venta? ¿impuestos? Somos un país “duty free”. El paraíso de la especulación. Hacen bien en cerrar el Ministerio de Ciencia, si lo que deben es abrir un ministerio de la revendedera, para proteger al revendedor, digo yo ¿Se imagina mi ingenuo lector lo que sufre el revendedor cargando las cajas de vino de un exhotel a su timbiriche? Bueno, mejor me voy a encender el carbón…
Oliver Heaviside no tenía título, no oía un cañonazo a tres pasos y pasó medio siglo encerrado en una habitación. Y sin mover un dedo, desde su mesa, le dijo a la humanidad cómo hablar a través del océano y cómo ver más allá de la curvatura de la Tierra.
Hay inventores que arreglan problemas, y hay pensadores que rompen los cimientos de la realidad. Heaviside fue de los segundos. Mientras Edison buscaba el filamento perfecto y Tesla soñaba con radares que no existían, este tipo, sordo y autodidacta, se sentó a desmontar las reglas del juego eléctrico ladrillo por ladrillo.
En el mundo del Internet de las Cosas (IoT) y la electrónica DIY, la necesidad de comunicar dispositivos a larga distancia con un consumo energético mínimo es cada vez más crucial. Aquí es donde la tecnología LoRa (Long Range) brilla con luz propia, y Open Electronics ha sabido aprovecharla con una serie de módulos diseñados para llevar esta capacidad a tus proyectos.
Hoy queremos presentarte la serie de módulos LoRa de Open Electronics, una familia de soluciones de radiofrecuencia que destacan por su sencillez, eficiencia y, por supuesto, su excepcional alcance.
Si has empezado a probar LAMULA WebViewer —esa ventana abierta a tus datos de radar que presentamos hace unos días en el siguiente post — seguramente te habrás fijado en que, junto al identificador del radar (ej. BYX), la fecha y la hora, aparece un número de dos o tres cifras como VCP 12, VCP 31 o VCP 212. ¿Qué significa eso? ¿Por qué unos radares usan un VCP y otros otro? Y lo más importante para ti, que estás explorando los datos: ¿qué implica cada VCP en la calidad y el tipo de información que estás viendo?amos a desgranarlo.
A mediados de la década de 1940, la electrónica dependía de un componente frágil y voluminoso: el tubo de vacío. Estos dispositivos, similares a bombillas de cristal, eran grandes, se calentaban en exceso y se fundían con facilidad. Las primeras computadoras, como la ENIAC, requerían miles de estas válvulas y ocupaban salas enteras.
Este problema era especialmente acuciante para la Bell Telephone Company. Para que las señales telefónicas recorrieran largas distancias era necesario amplificarlas, y este proceso dependía de esos tubos poco fiables.
En 1936, el nuevo director de investigación de los Laboratorios Bell, Mervin Kelly, comenzó a reclutar físicos de estado sólido con la esperanza de encontrar una alternativa. Entre sus primeros reclutas estaba William Shockley, quien propuso varios diseños de amplificadores basados en materiales semiconductores. Sin embargo, sus intentos de fabricar un prototipo en 1939 fracasaron estrepitosamente. La teoría de los semiconductores no podía explicar lo que sucedía con los electrones en estos materiales, y controlar su composición exacta era casi imposible.
Hay una novela del prolífico escritor búlgaro Bogomil Rainov, que se llama: «Тайфуны с ласковыми именами» — «Tifones con nombres tiernos» o «Tifones con nombres cariñosos». En la novela, Emil Boev —el carismático espía búlgaro que protagoniza varias de sus obras, mujeriego, pícaro y machista— se refiere a las damas de una manera muy peculiar: las llama «ciclones con nombres tiernos». Una metáfora que encierra una paradoja fascinante: algo tan destructivo como un ciclón, pero revestido de la suavidad de un nombre femenino. La ternura y la furia, el caos y la belleza, todo en la misma frase.
Me apropio, oportunistamente, del nombre de la novela, para hablar de mujeres que resultaron ser unos verdaderos ciclones abriendo Brechas en el Muro del conocimiento humano sobre la incipiente ciencia hasta ese momento desconocida: la Meteorología de Radar.
Dorothy y Polly: dos nombres que podrían haber estado en la lista de huracanes
Y aquí es donde la historia de Bogomil Rainov se cruza con la de mujeres reales, científicas que, como los ciclones, llevaban nombres «tiernos», pero cuyo impacto en la meteorología fue de fuerza arrolladora.
Dorothy Ryde: la ecuación que vino de una esposa
Muy pronto en mi carrera comprendí, que muy a mi pesar, la propagación de las ondas de radar en la atmósfera formaban parte ineludible de la ecuación de radiolocalización y que si quería saber qué mide el radar, tenía que adentrame en esa parte de la Física. En nuestras entregas anteriores hablamos de J.W. Ryde y D. Ryde. Llegó el momento de ponerle nombre y rostro a esa «.. D. Ryde o …& Ryde». Se llamaba Dorothy Ryde, y su contribución a la Meteorología de Radar fue absolutamente fundamental y descomunalmente brillante.
Dorothy Ryde con su esposo J.W. Ryde, desarrollando las ecuaciones del radar.
Mientras su marido,John Walter Ryde, trabajaba en los laboratorios de la General Electric Company en Wembley, Dorothy era su colaboradora científica. Juntos desarrollaron la teoría de la dispersión y atenuación de las microondas al atravesar la atmósfera. Sus trabajos, publicados en los informes de 1941 y 1944, establecieron las bases cuantitativas para entender cómo las gotas de lluvia, los copos de nieve e incluso el granizo reflejaban las ondas de radar (en diferentes longitudes de onda).
Fueron ellos quienes añadieron y perfeccionaron los trabajos de gigantes como Rayleigh y Mie, adaptándolos a las necesidades de una nueva ciencia que estaba naciendo. Su trabajo fue tan profundo que apenas ha necesitado correcciones en más de ochenta años. La ecuación del radar que desarrollaron sigue siendo la piedra angular de la Meteorología de Radar moderna.
Y, sin embargo, durante décadas, su nombre aparecía en los textos simplemente como «la Sra. Ryde» o «la esposa de» o simplemente Ryde & Ryde. Afortunadamente, la historia está empezando a reparar esa injusticia, y hoy podemos decir con orgullo que Dorothy Ryde fue una de las primeras científicas en sentar las bases teóricas de la Meteorología de Radar.
Pauline «Polly» Austin: la directora que lo cambió todo
Si Dorothy Ryde fue la mente teórica en la sombra, Pauline Morrow Austin fue la líder que llevó la Meteorología de Radar a la práctica y la consolidó como disciplina científica. Mi amigo, el Profesor Isztar Zawadzki, a la sazón director del J. S. Marshall Radar Observatory de McGill, solía hablarme de ella con una admiración dificil de esconder.
Pauline M. Austin trabajando los temas de la Meteorología de Radar en el MIT.
Pauline, conocida cariñosamente como «Polly», nació en 1916 y fue una de las primeras mujeres en obtener un doctorado en Física en el MIT. Llegó al instituto en 1939 con títulos en matemáticas y física, y comenzó a trabajar con el profesor Julius Adams Stratton en teoría electromagnética y radar. Durante la Segunda Guerra Mundial, contribuyó al desarrollo del sistema de navegación LORAN y a la tecnología de radar.
Pero la verdadera revolución que protagonizaría llegó en 1946, cuando se unió al Weather Radar Research Project del MIT desde su misma fundación. Era la única mujer en el equipo. Y no solo eso: en 1956, se convirtió en la directora del proyecto, un cargo que ocupó hasta su retiro en 1979.
Bajo su liderazgo, el proyecto del MIT se convirtió en uno de los centros de investigación más importantes del mundo. Pauline dedicó su carrera a interpretar los ecos del radar meteorológico. Su trabajo pionero para relacionar la intensidad de la señal del radar con la tasa de precipitación en superficie sentó las bases de lo que hoy conocemos como estimación cuantitativa de precipitación por radar. Sus investigaciones sobre la estructura de las tormentas y la física de las precipitaciones son referencias obligadas en cualquier manual de la materia.
Y aquí viene una anécdota que demuestra su carácter: Pauline no solo era una científica brillante, sino también una mujer que sabía abrir camino. En sus propias palabras, cuando asistía a las conferencias de radar meteorológico, «durante un tiempo, fui la única mujer allí». Pero eso nunca la detuvo. Fue una pionera, no solo en la ciencia, sino también en la lucha por la visibilidad de la mujer en un mundo dominado por hombres.
En 2011, el MIT celebró su centenario y reconoció oficialmente su influencia en el campo de la Meteorología de Radar. La ciencia moderna no sería lo que es sin las contribuciones de Pauline Morrow Austin.
El legado de los nombres tiernos
La historia de la Meteorología de Radar no se entiende sin las contribuciones de Dorothy Ryde y Pauline Austin.
Dorothy Ryde nos dio las ecuaciones que permiten entender cómo las ondas de radar interactúan con la precipitación. Sin su trabajo, no habríamos podido pasar de la observación cualitativa («está lloviendo») a la cuantitativa («está lloviendo a razón de 10 mm/h»).
Pauline Austin nos dio el liderazgo y la visión para convertir esos conocimientos en un sistema operativo. Bajo su dirección, el MIT sentó las bases de la red de radares meteorológicos que hoy protege a millones de personas en todo el mundo.
Ambas rompieron el Muro del Conocimiento, pero también rompieron otro muro, igual de importante: el Muro de Género. En una época en que la ciencia era casi exclusivamente masculina, ellas demostraron que el talento y la inteligencia no entienden de sexos.
Y en Cuba ¿qué?
No puedo terminar este post sin hablar de una precursora a quien tuve la suerte de conocer. Julia Morejón Peña, la primera operadora de radar meteorológico en Cuba. Julita no solo fue operadora, fue además, jefa de la estación de radar hasta que por la maternidad dejó de trabajar en el radar ARS-3 que se encontraba en el Centro Meteorológico de Camagüey desde 1966, el segundo en Cuba, que se mantuvo en funcionamiento hasta los años 90s.
Julia Morejón Peña, primera operadora de radar meteorológico en Cuba, ambientada en el ARS-3 de Camagüey.
Julita se incorporó muy joven al Centro Meteorológico de Camagüey. Yo la conocí en 1981 cuando comencé a trabajar allí. Ya ella no trabajaba en el radar, sino que era operadora de la estación actinométrica y luego pasó por diferentes departamentos (Pronósticos, Climatología y Agrometeorología) dejando una huella de eficacia y profesionalidad.
Años después otras siguieron su legado: Yamilé, Yelín (estas dos también fueron jefas del radar de Gran Piedra), Rosanne, Deisy en el radar de Pilón, Lucy y Mirisy, en el radar de Punta del Este … (ofrezco mis disculpas, algunos nombres puede que se me olviden, ya estoy muy viejito), pero todas ellas, con su trabajo silencioso y constante, demostraron que el radar meteorológico en Cuba también tenía nombre de mujer y aun siguen estremeciéndonos.
La paradoja de los nombres
Resulta irónico, ¿no? Durante décadas, los ciclones más destructivos del planeta llevaban nombres de mujer (hasta que comenzaron a alternarse nombres masculinos y femeninos según una lista que se elabora antes del inicio de la temporada). Nombres tiernos, como los que Bogomil Rainov imaginó en sus novelas de espionaje. Y, al mismo tiempo, dos mujeres —Dorothy y Polly— estaban sentando las bases de la ciencia que permitiría detectar y medir esas tormentas con una precisión nunca antes vista. Mientras en Cuba, Julia sentaba las bases del trabajo operativo en los radares.
La historia, a veces, tiene un sentido del humor muy peculiar. Mientras los meteorólogos de la posguerra decidían que los huracanes debían llamarse como sus novias y esposas, Alma, Carol, Flora, Irma o Katrina, Dorothy Ryde, Pauline Austin y Julia Morejón estaban demostrando que la ciencia no entiende de géneros. Que las ecuaciones no tienen sexo. Que el radar no pregunta quién lo maneja si es hombre o mujer.
Conclusión: la ciencia que brilla en la sombra
El radar meteorológico es una de las herramientas más importantes de la civilización moderna. Nos permite prever tormentas, salvar vidas y planificar nuestro día a día. Pero detrás de cada imagen de lluvia en nuestro teléfono, hay décadas de trabajo, de ecuaciones y de personas que dedicaron su vida a entender el cielo.
Dorothy Ryde y Pauline Austin fueron dos de esas personas. Dos mujeres que, desde la sombra (en el caso de Dorothy) o desde el liderazgo (en el caso de Polly), contribuyeron de forma decisiva a derribar una de las Brechas más importantes en el Muro del Conocimiento.
La ciencia no tiene género. Pero la historia, durante mucho tiempo, sí lo tuvo. Hoy, desde este humilde rincón de la red, queremos poner en valor el trabajo de estas lumbreras. Porque si el radar nos enseña a ver la lluvia, la historia de Dorothy, Polly y Julia nos enseña a ver la ciencia con otros ojos.
Y si algún día un ciclón lleva su nombre, que sea en reconocimiento a su legado. Porque, como escribió Bogomil Rainov, hasta los fenómenos más destructivos pueden tener nombres tiernos de mujeres que hicieron mucho bien.
Probablemente, ahora después de empezar a trabajar (en 1981), Pasión por la Excelencia. Pasión por la Excelencia (1985), escrito por Tom Peters y Nancy Austin, es considerado un clásico fundamental de la gestión empresarial y la administración de negocios. El libro funciona como una secuela práctica del superventas de Peters, En busca de la excelencia. En lugar de enfocarse solo en la teoría, ofrece metodologías concretas, ideas imaginativas y ejemplos reales sobre cómo guiar organizaciones hacia el éxito continuo. La excelencia no es una meta fija o un destino final, sino un viaje de mejora continua e infinita. Los autores sostienen que el éxito duradero de las empresas líderes no proviene de estrategias hipercomplejas o de la burocracia, sino de la aplicación sistemática del sentido común en áreas clave.
En la Secundaria Básica, probablemente el libro que más releí fue La Isla Misteriosa de Julio Verne. La Isla Misteriosa (1874), escrita por el célebre autor francés Julio Verne, es considerada por la crítica como su obra maestra más completa. La novela funciona como el cierre perfecto de una trilogía involuntaria, conectando de forma brillante los acontecimientos y personajes de sus libros anteriores: Los hijos del capitán Grant y Veinte mil leguas de viaje submarino. La historia comienza en 1865, en plena Guerra de Secesión estadounidense. Cinco prisioneros del norte escapan de Richmond en un globo aerostático en medio de una devastadora tempestad. El viento los arrastra miles de kilómetros a través del océano Pacífico hasta que el globo colapsa, dejándolos varados en una isla desierta, inexplorada y volcánica, a la que bautizan como la Isla Lincoln.
Guiados por el brillante ingeniero Cyrus Smith (el epítome del conocimiento científico del siglo XIX y mi paradigma de ingeniero-innovador), los náufragos no se resignan a la miseria. En lugar de comportarse como víctimas, «colonizan» la isla: fabrican fuego, ladrillos, herramentas, vidrio, pólvora, levantan una fortaleza defensiva y hasta instalan un telégrafo aprovechando al máximo los recursos naturales.
En una entrega anterior, hablamos de cómo Robert Watson-Watt convirtió el sueño de un «Rayo de la Muerte» en el radar que defendió a Gran Bretaña. Pero la historia del radar no termina con la guerra. Tiene un giro inesperado, uno de esos momentos en que la basura se convierte en tesoro y el ruido se transforma en señal.
Porque sí, el radar empezó a usarse para fines meteorológicos mucho antes que para la aviación civil. De hecho, fue un subproducto directo de la guerra, y su primera aplicación civil seria no llegó hasta bien entrada la década de 1950. Pero esa es otra historia.
El problema del «clutter»: cuando la lluvia se interpone
Durante los primeros años de la Segunda Guerra Mundial, los operadores de radar se enfrentaban a un enemigo invisible que no llevaba uniforme: el clutter (traducido como «basura», en la jerga técnica o también como eco parásito). Eran ecos que aparecían en las pantallas, manchas difusas que se movían sin rumbo y confundían a los técnicos encargados de detectar aviones enemigos.
Pronto descubrieron que esos molestos ecos parásitos no eran fallos del sistema: eran lluvia, nieve y tormentas reflejando las ondas de radar. Para los militares, era una interferencia molesta. Para la ciencia, era el primer aviso de que el radar podía ver algo mucho más interesante que metal.
El día que todo cambió: 21 de febrero de 1941
El momento exacto en que el clutter (de origen meteorológico) dejó de ser un «ruido» molesto para convertirse en una señal útil ocurrió en la costa de Inglaterra (recreado por IA en la imagen de portada). Una estación de ondas cortas del Ministerio del Aire en Swanage, Dorset, equipada con un radar de 10 cm de longitud de onda, detectó algo inesperado.
No era un avión enemigo. Era una tormenta eléctrica sobre el Canal de la Mancha.
Los operadores decidieron seguirla. Durante media hora, rastrearon aquella tormenta a una distancia de hasta 11 kilómetros (7 millas). Fue la primera vez que se usó un radar para observar y seguir un fenómeno meteorológico.
Ese día, el 21 de febrero de 1941, nació una nueva Ciencia: la Meteorología de Radar Operativa, pero muy pronto tendría su sustentación teórica contundente.
Los Ryde: las ecuaciones que lo sustentaron
Pero observar una tormenta era solo el primer paso. Hacía falta demostrar que el radar podía medir la lluvia de forma cuantitativa. Ahí entran en escena J.W. Ryde y su esposa (no hermanos, como a veces se cree erróneamente, están representados en la foto de portada), un matrimonio de científicos del General Electric Company Research Laboratory en Wembley, Inglaterra.
Ryde y colaborador, elaborando las ecuaciones que nos han llegado hasta hoy.
Su gran contribución fue establecer las primeras relaciones cuantitativas entre la intensidad del eco de radar y la tasa de precipitación. Desarrollaron curvas que relacionaban el tamaño de las gotas, la reflectividad y la intensidad de la lluvia. Todo quedó plasmado en el informe «Echo Intensities and Attenuation Due to Clouds, Rain, Hail, Sand and Dust Storms» (Report No. 7831), publicado en 1941.
Este documento sentó las bases teóricas sobre las que se construyó toda la Meteorología por Radar moderna. Curiosamente, el trabajo de los Ryde fue tan profundo que apenas ha necesitado pequeñas correcciones en las décadas posteriores. Sigue siendo la piedra angular de la disciplina.
El otro lado del Atlántico: el «Stormy Weather Group»
Pero mientras los Ryde escribían ecuaciones en el laboratorio de la General Electric Company, al otro lado del Atlántico, en Canadá, un físico llamado J. Stewart Marshall estaba llegando a la misma conclusión desde un enfoque totalmente distinto. Marshall, investigador del National Research Council de Ottawa, fue de los primeros en reconocer que esos ecos fantasma que ensuciaban las pantallas de los radares no eran un fallo, sino lluvia y nieve reflejando las ondas de radio. En 1943, el Departamento de Defensa Nacional canadiense le encargó el «Proyecto Stormy Weather», cuyo objetivo era precisamente encontrar un uso práctico para esos ecos parásitos.
El Stormy Weather Group trabajando en la Universidad McGill de Montreal.
Terminada la guerra, Marshall se trasladó a la Universidad McGill en Montreal y, junto a R.H. Douglas, fundó el «Stormy Weather Group». Allí, con sus primeros estudiantes de posgrado —Walter Palmer, Kenrick Gunn y Walter Hitschfeld—, el grupo realizó un trabajo que sentaría las bases de la Meteorología por Radar como disciplina científica. Fueron ellos quienes establecieron la famosa relación Z-R (Relación de Marshall-Palmer), que relaciona de forma empírica la reflectividad del radar (Z, la intensidad del eco) con la tasa de precipitación (R), un pilar que aún se utiliza hoy en día para medir la lluvia. Pero su contribución fue mucho más allá: desarrollaron técnicas de fotografía time-lapse de las pantallas de radar para seguir la evolución de las tormentas, y demostraron que se podía hacer predicción a muy corto plazo (el nowcasting) siguiendo el movimiento de los ecos de precipitación en los radares.
Y aquí viene una anécdota maravillosa que demuestra el espíritu pionero de estos científicos: los primeros investigadores del Stormy Weather Group hacían algo tan sencillo como llamar por teléfono a diferentes puntos del valle de Ottawa para confirmar que donde la pantalla de radar brillaba, realmente estaba lloviendo. Y cuando querían muestras de precipitación a diferentes alturas, R.C. Langille las recogía con un cucharón asomado desde la cabina abierta de una avioneta. Ciencia de la buena, estimado lector. Ciencia hecha con ingenio, sin esperar a que llegara la tecnología perfecta.
Invierno 2005, en Sainte- Anne-de-Bellevue, Montreal. J. S. Marshall Radar Observatory. Universidad McGill
Con el tiempo, el grupo se convirtió en un semillero de científicos que expandieron la investigación hacia el granizo, los rayos y la física de nubes. La influencia del Stormy Weather Group fue tan profunda que, en 1959, su trabajo y el impulso que había creado llevaron directamente a la formación del primer Departamento de Meteorología de Canadá en la Universidad McGill. Y para honrar a su fundador, en 1968 se construyó el Observatorio de Radar J.S. Marshall en Sainte-Anne-de-Bellevue, Quebec, una instalación que sigue operando hoy en día (aunque el insigne radar fue descontinuado el 30 de septiembre de 2018). Lo que empezó en 1943 como un proyecto para «aprovechar el ruido» se convirtió en una de las instituciones más importantes de la Meteorología de Radar mundial.
La anécdota que nos conecta: de Ottawa a la Loma de Casa Blanca
La anecdota de la verificación de la lluvia detectada por el radar me retrotrae al 23 de marzo de 1988, cuando mostrábamos a la Dra. Rosa Elena Simeón Negrín, a la sazón Presidenta de la Academia de Ciencias de Cuba, el primer sistema de procesamiento de la información de radar que hubo en Cuba (HERMES, pionero en el mundo en el uso de una PC para procesar), que estaba funcionando en Camagüey y estába transmitiendo la información por vía telefónica con un modem de 300 baudios al Departamento de Pronósticos en Casa Blanca, donde nos encontrábamos. El Dr. Rubiera, que siempre fue mi impulsor y mi incondicional apoyo, llamó a la estación de Nuevitas, para corroborar que la lluvia que veía el radar y que el Sistema HERMES nos trasmitía de forma digital, estaba, efectivamente, cayendo sobre esa ciudad, justo como les narré que lo hacían en el Stormy Weather Group.
El secreto de guerra: un descubrimiento clasificado
A pesar de su importancia, este hallazgo fue inicialmente ignorado por los militares. En plena guerra, la lluvia y las tormentas seguían siendo vistas como una interferencia molesta que dificultaba la detección de aviones enemigos. Todo lo relacionado con el radar era Top Secret. No podían decir públicamente: «Oye, estamos usando el radar para ver lluvia», porque el enemigo habría deducido que tenían tecnología avanzada.
No fue hasta el final de la guerra que el conocimiento se desclasificó y los científicos pudieron empezar a investigar de forma sistemática el uso del radar para la predicción del tiempo. Muchos radares militares quedaron excedentes y fueron usados para aplicaciones meteorológicas.
El radar se uso primero ¿para la aviación civil o para la meteorología?
El radar se usó para fines meteorológicos antes que para la aviación civil.
Los primeros radares meteorológicos operativos no llegaron hasta finales de la década de 1940. El AN/CPS-9, un radar de 3 cm de longitud de onda producido en EE.UU., fue uno de los primeros diseñados específicamente para meteorología, y no se instaló hasta 1949. En Francia, el primer radar meteorológico operacional se instaló en 1949 en Trappes. Y el WSR-57 del National Weather Service de EE.UU., el primer radar diseñado exclusivamente para la detección de precipitaciones, no llegó hasta 1957.
En Cuba el primer radar (costero de uso marítimo, un DECCA-42) usado para fines meteorológicos se instaló en la Loma de Casa Blanca en 1965. Le siguió un radar ARS-3 (un excedente de guerra reconvertido a uso meteorológico) en Camagüey en 1966 y más tarde un DECCA-42 en La Gran Piedra.
Mientras tanto, los radares meteorológicos de a bordo para aviación civil no se generalizaron hasta bien entrada la década de 1950, cuando los aviones comerciales empezaron a equiparse con sistemas para detectar tormentas y evitar turbulencias.
La prioridad fue siempre la guerra primero, la ciencia después y, mucho más tarde, el pasajero comercial.
Conclusión: la «basura» que se convirtió en tesoro
La historia del radar meteorológico es la historia de un cambio de perspectiva, una Brecha en el Muro. Lo que los militares veían como un problema (el clutter de origen meteorológico) los científicos lo vieron como una oportunidad. Una tormenta sobre el Canal de la Mancha, seguida durante media hora por unos técnicos en Swanage, unas ecuaciones escritas por los Ryde en un informe secreto, y un grupo de canadienses con un cucharón y una avioneta, sentaron las bases de una herramienta que hoy usamos a diario para saber si va a llover.
El radar no nació para ver el tiempo. Nació para ver aviones. Pero un día, alguien miró la pantalla, vio una mancha que no era un enemigo, y decidió seguirla. Esa curiosidad, ese «¿y si…?», fue la semilla de todo lo que vino después. Uno de esos sucesos que abrió Brechas en el Muro del Conocimiento.
Y lo mejor de todo: esa semilla germinó en plena guerra, en secreto, sin que nadie lo supiera. Hasta que, años después, el conocimiento se desclasificó y el radar meteorológico empezó a llenar con sus ondas los cielos de todo el mundo.
Hay un fenómeno que está redefiniendo la guerra cognitiva del siglo XXI. No son misiles, no son tanques, no son ciberataques a infraestructuras críticas. Es más sencillo y más difícil de combatir: es la indignación fabricada poir la IA
Los expertos lo llaman «rage bait» (cebo de ira). En su definición más simple, es contenido diseñado específicamente para provocar una reacción emocional intensa, generalmente de enfado, frustración o indignación. Funciona porque el algoritmo de las redes sociales premia el engagement —comentarios, compartidos, reacciones— y nada genera más engagement que la ira. Es un bucle perfecto: el contenido indigna, la gente reacciona, el algoritmo lo amplifica, más gente se indigna.
El «rage bait» no es nuevo. Es la versión digital del sensacionalismo de la prensa amarilla, la fórmula que ya usaba William Randolph Hearst en 1898 para fabricar el consenso a favor de la oportunista guerra hispano-estadounidense frustrando la independencia cubana. Pero la inteligencia artificial lo ha transformado en algo cualitativamente distinto. La IA ha convertido el «rage bait» en la fábrica de indignación más eficiente jamás construida.
La URSS desarrolló su propio radar bajo presión extrema. Descubre la historia de sus pioneros, sus sharashkas y su legado en Cuba.
Mientras en 1935 Robert Watson‑Watt calculaba mentalmente la potencia necesaria para fulminar una oveja con un «rayo de la muerte», en la Unión Soviética ya llevaban varios años escuchando los ecos de los primeros pulsos de radio. La historia del radar soviético no nació con una tormenta de ideas sobre pilotos enemigos, sino con un experimento tan académico como ambicioso: medir la altura de la ionosfera.
A mediados de los años 20, los físicos soviéticos ya aplicaban el principio del eco por radio para estudiar las capas superiores de la atmósfera. En 1934, Yuri Kobzarev —un joven investigador de apenas 20 años— logró captar el primer eco de radio reflejado por un avión, demostrando sin lugar a dudas la viabilidad de la radiolocación (el término en ruso que los soviéticos prefirieron al de «radar»). Aquel eco, obtenido después de nueve largos años de intentos, marcó el punto de partida de un programa tecnológico que cambiaría la defensa del país. Síganme y les cuento lo que yo sé.
Del rayo de la muerte al magnetrón: la fascinante historia del radar que cambió la Segunda Guerra Mundial y revolucionó la aviación moderna.
Cuando subimos a un avión, rara vez pensamos en lo que hace falta para que cientos de máquinas de varias toneladas surquen los cielos sin chocar entre sí. Hoy, un avión despega o aterriza en los aeropuertos más grandes del mundo a un promedio de dos por minuto. Esa coreografía invisible —que damos por sentada cada vez que volamos— no habría sido posible sin una tecnología nacida de la necesidad militar más desesperada, y cuyo origen se remonta a una pregunta absurda sobre una oveja y un rayo de la muerte.
Bienvenidos a la historia del radar.
La pregunta que lo cambió todo
Año 1935. Los altos mandos del Ministerio del Aire británico observaban con preocupación el rearme tecnológico de la Alemania nazi. Los rumores sobre un misterioso «rayo de la muerte» que los alemanes estaban desarrollando —capaz de fulminar pilotos enemigos o detener motores a distancia— encendieron todas las alarmas del Imperio Británico. La idea era tan fascinante como terrorífica, tanto que el Ministerio ofreció una recompensa de 1.000 libras esterlinas (una fortuna en la época) a quien fuera capaz de «fulminar una oveja a cien pasos» con un dispositivo de este tipo.
Nadie reclamó el premio, pero la pregunta seguía en el aire: ¿era posible construir un rayo de la muerte? Para salir de dudas, el ministerio consultó extraoficialmente a un científico de la Radio Research Station, Robert Watson‑Watt, uno de los mayores expertos en ondas de radio del momento.
Watson‑Watt no era un hombre de ocurrencias fáciles. Sabía que el ministerio tenía dinero para gastar en investigación y que cualquier respuesta debía basarse en números concretos. Así que planteó un problema matemático a su joven colega Arnold «Skip» Wilkins:
«Supongamos —solo supongamos— que tiene ocho pintas de agua a un kilómetro sobre el suelo. Supongamos que esa agua está a 37 °C y quiere calentarla hasta 40 °C. ¿Cuánta potencia de radiofrecuencia necesitaría, desde una distancia de cinco kilómetros?»
Wilkins no era ningún ingenuo. Comprendió al instante el juego de su jefe: ocho pintas era la cantidad de sangre de un ser humano adulto; 37 °C, la temperatura corporal normal; 40 °C, un grado lo bastante alto para matar a una persona o, al menos, dejarla inconsciente. Lo que equivalía a lo mismo si iba pilotando un bombardero enemigo.
Hicieron los cálculos. La respuesta fue demoledora: se necesitaría una cantidad absurda de energía, decenas de miles de veces superior a lo que cualquier tecnología de la época podía generar. El rayo de la muerte era inviable. El mito cayó.
Pero ambos vieron algo mucho más valioso entre las ruinas de aquella idea descabellada.
El nacimiento del radar: ecos que salvan vidas
Wilkins reflexionó en voz alta: si las ondas de radio rebotaban en los objetos metálicos, ¿no podría detectarse el eco de esas ondas para localizar aeronaves enemigas mucho antes de que fueran visibles? Watson‑Watt captó la genialidad al vuelo y aquella misma tarde redactó un memorándum para el recién creado Comité para el Estudio Científico de la Defensa Aérea. La pregunta era simple: «¿Les interesaría explorar esta idea?»
La respuesta llegó rápido: «Por supuesto que sí».
Lo que Wilkins acababa de describir se conocería más tarde como RADAR (Radio Detection And Ranging, «detección y localización por radio»). Los británicos no estaban solos en esta carrera: alemanes, japoneses, soviéticos y estadounidenses también trabajaban de forma independiente en conceptos similares, pero el impulso inicial de Watson‑Watt y Wilkins fue decisivo.
El 26 de febrero de 1935, en un campo de Northamptonshire, llevaron a cabo el experimento de Daventry: por primera vez en la historia, unas ondas de radio rebotaron en un bombardero Heyford que volaba a ocho millas de distancia y lograron detectarlo.
El salto definitivo: nace el magnetrón
Aunque el radar experimental funcionaba, tenía una limitación crítica: operaba con longitudes de onda largas y baja potencia, lo que impedía detectar aviones a gran distancia o con precisión. La solución llegó en febrero de 1940, cuando los físicos de la Universidad de Birmingham John Randall y Harry Boot lograron un hito técnico asombroso: el magnetrón de cavidad resonante.
El dispositivo era una pequeña maravilla de la ingeniería: un bloque de cobre macizo perforado con cavidades que, al ser estimulado eléctricamente, generaba pulsos de microondas con una potencia hasta 300 veces superior a cualquier dispositivo anterior (400 vatios en su primer prototipo, y poco después 3 kW). Además, operaba en una longitud de onda de tan solo 10 centímetros, lo que permitía usar antenas pequeñas y obtener imágenes mucho más nítidas.
El magnetrón era, en esencia, el corazón del radar moderno y lo sigue siendo hasta hoy, aun cuando ya hay otras tecnologias.
Una caja negra y un viaje de pesadilla
Pero Gran Bretaña, acosada por los bombardeos de la Luftwaffe y con sus fábricas bajo fuego constante, carecía de capacidad industrial para producir magnetrones en masa. Winston Churchill, recién llegado al poder, comprendió que el Reino Unido necesitaba desesperadamente la maquinaria estadounidense. La estrategia cambió radicalmente: no se intercambiaría el secreto del magnetrón por otros avances; se ofrecería como un regalo para pedir ayuda.
En agosto de 1940, el físico galés Eddie Bowen emprendió una misión digna de una novela de espías. Llevaba consigo un modesto cofre metálico negro en cuyo interior viajaban una decena de prototipos de magnetrones, los documentos técnicos y todo el saber de la investigación británica sobre radar.
El periplo fue agotador. Primero, un taxista londinense se negó a dejar subir el pesado cofre dentro del taxi y tuvo que llevarlo atado al techo. Luego, Bowen tomó un tren hacia Liverpool compartiendo vagón con un hombre de aspecto militar que, elegantemente vestido, fingió ignorarlo durante todo el trayecto mientras leía el periódico. A continuación, embarcó rumbo a Estados Unidos con una instrucción clara: si el barco era atacado por submarinos alemanes, debía arrojar el cofre al mar. Para asegurarse de que se hundiera, habían perforado dos agujeros en su estructura. Afortunadamente, el barco no fue hundido.
El laboratorio que cambió la guerra
La llegada del magnetrón a Estados Unidos causó una conmoción. Los científicos estadounidenses, que hasta entonces andaban rezagados en la carrera del radar, comprendieron de inmediato el potencial de aquel artefacto. El presidente Franklin D. Roosevelt autorizó la creación del Radiation Laboratory (RadLab) en el MIT, un centro de investigación militar que, con el tiempo, se convertiría en el segundo proyecto más grande de Estados Unidos durante la guerra, solo superado por el Proyecto Manhattan.
El RadLab fue un hervidero de genialidad. En solo cinco años, desarrolló más de 100 sistemas de radar diferentes, diseñó la mitad de todos los radares utilizados por los aliados y construyó equipos por valor de 1.500 millones de dólares de la época. Diez de sus investigadores obtendrían más tarde el Premio Nobel.
Gracias a estos radares, los aliados pudieron:
Detectar submarinos alemanes en la superficie desde el aire, incluso de noche o con mal tiempo.
Guiar el fuego antiaéreo con una precisión sin precedentes.
Navegar con seguridad en misiones de bombardeo estratégico.
El historiador militar James Phinney Baxter III calificó aquel cofre negro como «la carga más valiosa que jamás haya llegado a nuestras costas». Y no exageraba.
El radar se vuelve civil: un accidente que conmocionó al mundo
Cuando la guerra terminó en 1945, el radar quedó como una de esas tecnologías «maduras» que parecían destinadas a revolucionar la vida civil. Pero la transición fue sorprendentemente lenta. Durante casi una década, muchos aeropuertos y líneas aéreas se resistieron a invertir en un sistema que, en tiempos de paz, consideraban un lujo innecesario.
La aviación comercial crecía a un ritmo vertiginoso: en 1945 se transportaron 7 millones de pasajeros en Estados Unidos; en 1955 ya eran 38 millones. Sin embargo, el control del tráfico aéreo seguía siendo rudimentario. Los pilotos presentaban sus planes de vuelo con antelación, confiando en que eso bastaría para evitar encuentros peligrosos. El protocolo se resumía en cinco palabras: «ve y que te vean».
El 30 de junio de 1956, dos aviones despegaron del aeropuerto de Los Ángeles con solo tres minutos de diferencia. Uno, un Lockheed Super Constellation de TWA, se dirigía a Kansas City. El otro, un Douglas DC‑7 de United Airlines, volaba a Chicago. Ambos planes cruzaban sus rutas sobre el espectacular escenario del Gran Cañón, aunque a distinta altitud prevista: 19 000 y 21 000 pies respectivamente.
Nubes de tormenta se interpusieron en el camino. El capitán del TWA solicitó permiso para volar sobre las nubes. El controlador accedió: «cien pies por encima de la nubosidad». Ve y que te vean.
Nadie sabe con certeza qué ocurrió después. No había cajas negras en aquella época. Solo se sabe que, poco después de las 10:31, el control de tráfico captó una transmisión desgarradora: «¡Levanta vuelo!», «¡Vamos en picada!»… y luego el silencio.
Ambas aeronaves colisionaron en pleno vuelo a 21 000 pies de altitud. Los 128 ocupantes —6 tripulantes y 64 pasajeros en el TWA; 5 tripulantes y 53 pasajeros en el United— murieron instantáneamente. Fue, en ese momento, el peor desastre aéreo de la historia comercial de Estados Unidos.
El legado: cielos más seguros
La conmoción pública fue inmensa. Durante años, el gobierno había pospuesto la creación de un sistema unificado de control del tráfico aéreo, pero la tragedia del Gran Cañón rompió todas las resistencias. El Congreso estadounidense aprobó la Ley de Modernización de las Vías Aéreas en 1957 y, al año siguiente, creó la Administración Federal de Aviación (FAA), el organismo que hoy regula todos los cielos de Estados Unidos.
El radar, aquel hijo accidental de la búsqueda de un rayo de la muerte, se convirtió en la columna vertebral de la nueva era. En la actualidad, los grandes aeropuertos gestionan despegues y aterrizajes a un ritmo de dos por minuto, las colisiones en vuelo son extraordinariamente raras y millones de pasajeros confían cada día en un sistema que nació de una oveja, un cálculo de físicos y una caja negra que cruzó el Atlántico en plena guerra.
Los precursores olvidados (Nota de estilo)
Antes de que Watson‑Watt y Wilkins hicieran sus cálculos, hubo otros visionarios. El más notable fue Nikola Tesla. Ya en agosto de 1917, el genio serbio publicó en la revista The Electrical Experimenter un artículo donde establecía los principios de frecuencia y potencia necesarios para construir «unidades de radar primitivas», y describía cómo detectar la posición de objetos mediante ondas electromagnéticas. Como tantas otras veces, Tesla se adelantó décadas a su tiempo.
También es justo recordar que el nombre «radar» no fue acuñado por los británicos, sino por la Marina estadounidense en 1940, como un acrónimo para describir la nueva tecnología. Y que antes de que el radar británico demostrara su eficacia en la Batalla de Inglaterra, otros países —Alemania, Japón, la Unión Soviética— habían trabajado en sistemas similares de forma independiente.
Pero lo que hizo único al esfuerzo británico‑estadounidense fue la combinación de genio científico, urgencia estratégica y colaboración transatlántica. El resultado fue una tecnología que no solo ayudó a ganar la guerra, sino que hizo posible la aviación comercial tal como la conocemos hoy. Realmente fue una Brecha en el Muro del Conocimiento Humano.
FUENTES:
Harford, Tim. «El invento que comenzó con un concurso para crear un ‘rayo de la muerte’ y ayudó a ganar la II Guerra Mundial». BBC, 50 Cosas que hicieron la economía moderna. Enlace original
Buderi, Robert. The Invention That Changed the World (1996).
«How the search for a ‘death ray’ led to radar». BBC News, 8 Oct 2017.
«Arnold Wilkins – Wikipedia».
«Prof Peter Grant: Cavity Magnetron Designs which Enabled World War 2 Microwave Radar». University of Edinburgh.
«Tiny metal box containing secrets that helped win the second world war». Daily Mail, 27 Sep 2015.
«RadLab evolves into modern RLE». MIT News, 30 Oct 1996.
«Lockheed L‑1049 Super Constellation and Douglas DC‑7 – FAA Lessons Learned».
«History of radar – Wikipedia» (contribuciones de Nikola Tesla).
A veces en las largas y calurosas noches de verano con interminables apagones, concilio el sueño, por puro cansancio, a retazos y me asaltan sueños de cosas irreales ¿Recuerdan mis lectores aquel que les conté del Sueño de la Razón que crea monstruos …, tal vez basado en haber visto un cuadro de Goya o haberme sobremedicado? Bueno, pues nada, anoche soñé — mire usted qué cosas más irreales asaltan mi mente cuando me duermo— con un personajillo, de un cargo menor, que vivía una vida de lujos y la justificaba diciendo tener patrocinadores que se lo pagaban. Verdad que uno sueña cada tontería. Me desperté y busqué algunos significados, para esclarecerme yo mismo, que ya estoy jubilado y en algo tengo que entretener la mente, y bueno, sería un desperdicio si me los quedo.
¿Villano o Víctima? El Dilema del Conde de Montecristo
A simple vista, Edmundo Dantés, el Conde de Montecristo, es el héroe de su propia historia. Pero si lo miramos con atención, su sed de venganza lo convierte en un personaje moralmente tan oscuro como aquellos que lo traicionaron. La gran pregunta es: ¿tenía un buen argumento? La respuesta es un rotundo sí, pero…
Su Argumento Válido: La Búsqueda de Justicia
El argumento del Conde es profundamente humano y fácil de entender:
Fue víctima de una injusticia atroz: Dantés era un joven marinero inocente que lo tenía todo: un prometido ascenso a capitán y una bella prometida, Mercedes. Sin embargo, fue traicionado por la envidia de sus «amigos» y acusado falsamente de traición.
El sistema falló: Fue encarcelado sin un juicio justo en el infame Castillo de If, donde pasó 14 años de su vida en condiciones inhumanas. La justicia terrenal no existía para él.
Su venganza es, para él, una misión divina: Tras escapar y encontrar un tesoro, Dantés se siente investido como un «ángel vengador» o la «mano de Dios». Su objetivo no es solo castigar, sino restaurar un equilibrio cósmico que fue roto. Quiere que sus enemigos sufran en lo que más les duele: al ambicioso Danglars le arruina la fortuna; al traidor Fernand, le destruye la reputación y la familia.
Por qué Sigue Siendo un Villano (o Antihéroe Oscuro)
Aquí es donde su argumento se desmorona y se gana el título de villano:
Confunde venganza con justicia: La venganza es un acto personal e irracional; la justicia es imparcial. El Conde no busca reparar el daño, sino infligir el mismo dolor que él sintió.
Daña a inocentes: En su cruzada, no duda en arruinar la vida de personas que no tuvieron culpa, como el joven Albert de Morcerf, hijo de su enemigo, o al manipular a la ambiciosa Madame de Villefort para que envenene a toda su familia.
Juega a ser Dios: Al creerse por encima del bien y del mal, se convierte en un juez y verdugo implacable. Su plan maestro lo convierte en un «protagonista villano» que, en su obsesión, termina pareciéndose a quienes él mismo castiga.
Conclusión: La Línea entre el Héroe y el Villano
El Conde de Montecristo tenía todo el derecho del mundo a sentirse traicionado y a buscar justicia. Su argumento parte de un lugar de profundo dolor y razón. Sin embargo, su método lo corrompe. Al adoptar la venganza como su única guía, pierde su humanidad y se convierte en un villano trágico.
La gran enseñanza de su historia es que el fin nunca justifica los medios. La búsqueda de justicia, cuando se hace sin piedad y sin importar los daños colaterales, te convierte en aquello que juraste destruir.
Y tú, ¿crees que el Conde se convirtió en el mismo monstruo que sus enemigos?»
Cada vez que alguien repite que Cuba es una «economía fallida» y que el culpable es el socialismo, me acuerdo de un cuento.
En el Coliseo Romano, para divertir al público, ponen a un esclavo africano a pelear contra un león. Pero al esclavo lo entierran y le dejan fuera solo la cabeza. El león, desconcertado, busca por toda la arena sin verlo, hasta que apoya una pata cerca de la cabeza del esclavo enterrado.
El esclavo razona: —Bueno, no tengo cómo pelear… —y le clava un mordisco al león en la pata.
El público ruge enfurecido: —¡Descarao, tramposo, pelea limpio!
Así pasa con la economía cubana y el bloqueo genocida, extraterritorial y abusivo que le aplica Estados Unidos desde hace más de 60 años.
Francamente he decidido vivir en Camagüey, donde nací y me crié. No vivo en Camagüey porque sea comunista (que lo soy) ni porque sea apegado al régimen socialista cubano, no se trata de un problema de ideología, podría haber vivido en otros países y seguir sintiendome comunista. He tenido oportunidad de visitar numerosos lugares, maravillosos, pero soy tercamente camagüeyano. Aquí es donde me siento bien.
Me encanta la Primavera de Moscú, el Otoño de Montreal, el Invierno de Roma y en cuanto al Verano, no me decido, probablemente el del Sur de Inglaterra.
Esta es una afirmación que se escucha con frecuencia en ciertos círculos y prolifera en las RRSS. Como me gusta poner números, he decidido someterla a la prueba de los datos. Vamos a ver qué dicen las cifras.
La pobreza en el mundo
Según el Banco Mundial, en 2025 se estima que 808 millones de personas viven en pobreza extrema, lo que representa el 9,9% de la población mundial, es decir, 1 de cada 10 personas, no tiene cubiertas sus necesidades más básicas. Otras estimaciones elevan esta cifra hasta los 831 millones.
La población mundial en 2025 ronda los 8.200 millones de personas. Es decir: de cada 10 seres humanos en el planeta, no tiene cubiertas sus necesidades más básicas.
¿Es el Socialismo el culpable de eso? Echemos un vistazo a los números. Dice un refrán que Dato mata Relato.
La identificación por radiofrecuencia (RFID) es una tecnología que permite identificar objetos mediante un identificador único (UID) transmitido por ondas de radio. Un sistema RFID se compone de dos elementos principales: la etiqueta (tag o tarjeta) y el lector. El lector genera un campo electromagnético; cuando una tarjeta pasiva se acerca, se alimenta de ese campo y responde enviando su información.
Para proyectos con Arduino, los módulos más populares son el RC522 y el PN532. Vamos a verlos en detalle.
1. Módulo Lector RFID RC522
Es el caballo de batalla del maker. Usa el chip MFRC522 de NXP, un lector/escritor altamente integrado para comunicación sin contacto a 13.56 MHz.
Especificaciones técnicas (según datasheet y fabricantes):
El módulo RC522 tiene 8 pines. La nomenclatura puede variar según el fabricante, pero los más comunes son:
Pin del módulo
Función
VCC
Alimentación 3.3V
GND
Tierra
RST
Reset del módulo
IRQ
Interrupción (opcional, casi siempre sin conectar)
MISO
SPI – Master In Slave Out
MOSI
SPI – Master Out Slave In
SCK
SPI – Clock
SDA (o SS)
SPI – Slave Select
⚠️ Importante: El módulo trabaja con lógica de 3.3V, pero los pines de entrada suelen ser tolerantes a 5V en la mayoría de las placas. Sin embargo, VCC siempre debe ir a 3.3V; conectarlo a 5V puede dañarlo.
Conexión a Arduino Uno
La conexión es por SPI. Este es el esquema estándar:
RC522
Arduino Uno
VCC
3.3V
GND
GND
RST
Pin 9 (o cualquier digital)
SDA (SS)
Pin 10 (SS por defecto)
MOSI
Pin 11
MISO
Pin 12
SCK
Pin 13
IRQ
No conectar
Para Arduino Mega, los pines SPI cambian: MOSI→51, MISO→50, SCK→52.
2. Módulo RFID/NFC PN532
El PN532 es más versátil y potente. Soporta los mismos protocolos que el RC522 (MIFARE Classic, Ultralight, NTAG) pero añade FeliCa, ISO 14443B y modo NFC peer-to-peer.
Ventajas sobre el RC522:
Soporta más tipos de tarjetas y etiquetas.
Se puede comunicar por SPI, I2C o UART (se selecciona con switches en la placa).
Ideal si quieres leer etiquetas NFC de móviles o tarjetas de transporte.
Conexión por I2C (la más común):
PN532 (I2C)
Arduino Uno
VCC
3.3V o 5V (según modelo)
GND
GND
SDA
A4
SCL
A5
⚠️ Atención: algunos módulos PN532 funcionan a 3.3V y no son tolerantes a 5V, por lo que puede ser necesario un conversor de nivel lógico si se usa con Arduino Uno de 5V.
3. Tarjetas y tags RFID
Los tags son el otro lado del sistema. Los más comunes para estos módulos son:
MIFARE Classic 1K (S50): la más popular, 1 KB de memoria, viene en formato tarjeta de crédito o llavero.
MIFARE Ultralight: más económica, menos memoria, ideal para usos de un solo uso.
NTAG: variante más moderna, usada en muchas etiquetas NFC comerciales.
Todas funcionan a 13.56 MHz y son pasivas: no llevan batería, se alimentan del campo del lector.
Cada tarjeta tiene un UID (Unique Identifier) de 4 o 7 bytes, que es lo que leemos en la mayoría de los proyectos sencillos.
4. Instalación de la librería
Para el RC522, la librería de referencia es MFRC522 de Miguel Balboa (la más usada y mantenida).
Abre el Arduino IDE.
Ve a Sketch → Include Library → Manage Libraries.
Busca «MFRC522» e instala la última versión.
Para el PN532, la librería más común es la de Adafruit PN532.
5. Código mínimo: leer el UID de una tarjeta
Este es el «Hola Mundo» del RFID: leer el UID de cualquier tarjeta o llavero que se acerque al lector.
cpp
#include <SPI.h>
#include <MFRC522.h>
#define RST_PIN 9 // Pin de reset
#define SS_PIN 10 // Pin Slave Select
MFRC522 mfrc522(SS_PIN, RST_PIN); // Creamos la instancia
void setup() {
Serial.begin(9600);
SPI.begin(); // Iniciamos el bus SPI
mfrc522.PCD_Init(); // Iniciamos el lector
Serial.println("Lector RFID RC522 listo. Acerca una tarjeta.");
}
void loop() {
// ¿Hay una nueva tarjeta?
if (!mfrc522.PICC_IsNewCardPresent()) {
return;
}
// ¿Se ha podido leer el serial?
if (!mfrc522.PICC_ReadCardSerial()) {
return;
}
// Mostramos el UID por el monitor serie
Serial.print("UID: ");
for (byte i = 0; i < mfrc522.uid.size; i++) {
if (mfrc522.uid.uidByte[i] < 0x10) {
Serial.print(" 0");
} else {
Serial.print(" ");
}
Serial.print(mfrc522.uid.uidByte[i], HEX);
}
Serial.println();
// Detenemos la comunicación con la tarjeta
mfrc522.PICC_HaltA();
}
Con este código, al abrir el monitor serie a 9600 baudios y acercar una tarjeta, verás su UID impreso en pantalla.
A partir de ahí, el siguiente paso natural es comparar ese UID con una lista de autorizados y activar un relé, un LED o un motor. Justo lo que necesitaba ese local de atracciones infantiles que comentabas.
6. ¿RC522 o PN532?
Característica
RC522
PN532
Precio
Muy bajo
Medio
Protocolos
MIFARE Classic, Ultralight, DESFire, NTAG
Los mismos + FeliCa + NFC peer-to-peer
Interfaz
SPI (principal)
SPI, I2C, UART (seleccionable)
Distancia
~5 cm
~5-7 cm
Dificultad
Baja
Media
Ideal para
Control de acceso básico, proyectos económicos
Proyectos que requieran NFC o múltiples tipos de tarjeta
Para el 90% de los proyectos con Arduino, el RC522 es más que suficiente: es barato, fácil de conseguir y la librería es estable y bien documentada.
República Dominicana preside el Grupo de Trabajo Regional de IA, firmó con NVIDIA y Google, y aprobó la Declaración de Santo Domingo. Pero el sistema eléctrico sufre un déficit de $1,700M y apagones que superan las 20 interrupciones mensuales. ¿Liderazgo real o espejismo?
República Dominicana acaba de consolidar su liderazgo regional en inteligencia artificial ética . El 25 y 26 de junio de 2026, Santo Domingo fue sede de la Tercera Cumbre Ministerial y de Altas Autoridades sobre la Ética de la IA en América Latina y el Caribe, con representantes de más de 20 países. Allí se aprobó la Declaración de Santo Domingo, se estableció una Hoja de Ruta Regional 2026-2027, y el país asumió la presidencia del Grupo de Trabajo Regional sobre IA para el período 2026-2027. Además, anunciaron la próxima aprobación de un Código de Ética para la IA en el sector público. Lamentablemente en Cuba solo TV Santiago lo reseñó y muy brevemente, ni Granma ni Cubadebate lo cubrieron, no entendí por qué, si alguien puede que me explique.
La realidad eléctrica dominicana es tan ambiciosa como frágil. Los datos son contundentes:
Apagones en aumento: Entre enero y abril de 2026, los cortes mensuales por cliente aumentaron en las tres distribuidoras estatales. Los usuarios de Edenorte pasaron de 13.78 interrupciones mensuales en enero a 19.95 en abril —casi 20 cortes al mes. Edesur subió de 12.94 a 17.81, y Edeeste de 8.8 a 13.25.
Un apagón nacional reciente: El 11 de noviembre de 2025, un blackout masivo dejó a oscuras todo el país, colapsó el tráfico, paralizó el Metro de Santo Domingo y afectó el suministro de agua. El restablecimiento total tomó más de 12 horas.
Déficit financiero de 1,700 millones de dólares: El ministro de Energía y Minas, Joel Santos, reconoció que el sistema eléctrico enfrenta un déficit financiero estimado en 1,700 millones de dólares para 2026. Las pérdidas por fraude y fallas técnicas rondan entre el 37% y el 40% de la energía adquirida.
Demanda creciente: El crecimiento económico cercano al 5% anual ha disparado la demanda energética. El 10 de abril de 2026 se registró el pico más alto del año: 76 gigavatios-hora en un solo día, un 9.5% más que en marzo.
En resumen: un sistema eléctrico en crisis estructural, con apagones frecuentes, pérdidas millonarias y una demanda que no deja de crecer.
La estrategia de IA: ¿realidad o espejismo tercermundista?
A pesar de este panorama, República Dominicana ha desplegado una estrategia de IA que, sobre el papel, es de las más sólidas de la región.
La Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA), presentada en octubre de 2023, busca convertir al país en un referente regional en IA. Sus pilares incluyen:
Gobierno Inteligente: IA en el sector público para una gestión más eficiente.
Soberanía tecnológica y de datos: Alojamiento local de datos y modelos.
Formación de talento: El acuerdo con NVIDIA incluye la formación de más de 1,000 profesionales dominicanos en IA para 2026.
El golpe sobre la mesa: En octubre de 2025, el gobierno firmó un memorando de entendimiento con NVIDIA, el gigante mundial de la computación acelerada. El acuerdo contempla la creación de un Centro de Excelencia en Inteligencia Artificial (CEIA) y una Fábrica Nacional de IA equipada con tecnología de punta. El presidente Luis Abinader lo resumió así:
«El CEIA será un punto de encuentro entre el Gobierno, la academia y el sector privado; un laboratorio donde la República Dominicana demostrará que no solo consume tecnología, sino que también la crea.»
Además, Google construirá en el país un puerto internacional de intercambio digital, el primero en Latinoamérica.
El liderazgo regional: La cumbre de Santo Domingo no fue un evento aislado. Fue el remate de una estrategia de posicionamiento que incluye:
La aprobación de la Declaración de Santo Domingo, alineada con la Recomendación de la UNESCO sobre Ética de la IA.
La Hoja de Ruta Regional 2026-2027, con cinco líneas de acción: gobernanza y regulación; talento y futuro del trabajo; protección de grupos vulnerables; medio ambiente; e infraestructura.
La presidencia del Grupo de Trabajo Regional, que le otorga la responsabilidad de coordinar la implementación de la hoja de ruta.
El anuncio de un Código de Ética para la IA, elaborado con participación de más de 100 organizaciones.
La pregunta incómoda: ¿puede la IA funcionar sin electricidad?
Aquí está el núcleo de la contradicción.
La IA no es como una bombilla que se enciende y se apaga. Un centro de datos (data center) necesita:
Suministro ininterrumpido: Los cortes no solo interrumpen el servicio, sino que pueden dañar el hardware.
Refrigeración constante: Los procesadores generan mucho calor y necesitan sistemas de enfriamiento que también consumen energía.
Alta densidad energética: No es lo mismo alimentar una fábrica que un centro de datos. Este último concentra un consumo enorme en un espacio reducido.
Y la demanda energética de la IA no es menor. La Agencia Internacional de la Energía proyecta que el consumo eléctrico de los centros de datos crecerá alrededor de un 15% anual hasta 2030, más de cuatro veces más rápido que el crecimiento total de la demanda eléctrica. Para 2035, se estima que la IA demandará el 5% del consumo eléctrico de América Latina——el equivalente a más de 120 teravatios-hora.
El gobierno dominicano es consciente del problema. La ENIA y el plan de transición energética (Meta País 2036) son dos caras de la misma moneda. El ministro de Energía ha reconocido que se necesitan «medidas más drásticas» y ha proyectado la incorporación de 1,000 megavatios de energía renovable hacia 2028.
Pero la brecha entre el discurso y la realidad es enorme. No se puede construir un hub regional de IA sobre un sistema eléctrico que sufre apagones de 20 veces al mes.
El contraste con Cuba: dos modelos, una misma fragilidad
Este escenario dominicano ilumina por contraste el caso cubano que analizamos la semana pasada.
República Dominicana
Cuba
Estrategia de IA
ENIA (2023), con hoja de ruta y presupuesto
Estrategia Nacional de IA (2024), pero sin inversión visible
Liderazgo regional
Preside el Grupo de Trabajo Regional 2026-2027
Participa, pero no lidera
Apalancamiento internacional
Acuerdo con NVIDIA, Google; respaldo de UNESCO y CAF
Bloqueo limita acceso a tecnología y cooperación
Problema energético
Apagones de hasta 20 veces al mes; déficit de $1,700M
Crisis energética aguda; «para tener IA, primero hay que tener corriente eléctrica»
Cobertura mediática
Amplia; los medios celebran el liderazgo
Casi nula; ni Granma ni Cubadebate cubrieron la cumbre
República Dominicana ha decidido apostar a ser líder en Latinoamérica. Ha invertido en una estrategia nacional, ha creado una institución ejecutora (la OGTIC), ha asumido el costo político y logístico de organizar una cumbre regional y ha firmado acuerdos con los gigantes tecnológicos.
Cuba, en cambio, parece estar en modo «observador participante». Tiene un discurso elaborado sobre soberanía tecnológica y una delegación que participa activamente en los foros, pero no ha dado el salto a liderar el proceso. No ha buscado presidir el grupo de trabajo ni ha asumido el costo de organizar un evento de esta magnitud.
Ambos países comparten el mismo talón de Aquiles: la energía. Pero mientras República Dominicana usa su liderazgo en IA como palanca para atraer inversión y cooperación internacional que le ayude a resolver su problema energético, Cuba parece esperar que el discurso de soberanía baste y resolver el problema de la energía por otro lado, porque sabe que el bloqueo cerrará cualquier brecha de acceso a los grandes.
El dilema ético que nadie menciona
Y aquí llegamos al fondo del asunto, el que conecta con todo lo que hemos venido discutiendo sobre ética, mediocridad y validación de tonterías.
Si un país con apagones de 20 veces al mes se proclama líder regional en IA ética, ¿está construyendo soberanía o está validando una mediocridad con buena presentación?
Porque la ética de la IA no es solo tener un código de buenas intenciones. Es también tener la infraestructura para que esa IA funcione. Es tener electricidad para alimentar los servidores. Es tener talento formado y retenido. Es tener una cobertura mediática que no oculte las contradicciones.
República Dominicana ha hecho una apuesta institucional y diplomática sólida. Ha puesto las bases. Pero el edificio aún está por construir. Y los cimientos —el sistema eléctrico— son de barro, me parece a mí.
La pregunta para la conversación del domingo es esta:
«¿Es tá bien proclamarse líder regional en IA cuando no puedes garantizar que los servidores funcionen más de 20 días al mes sin interrupciones? ¿O la ética empieza precisamente por reconocer las propias limitaciones y construir desde ahí, en lugar de maquillarlas con discursos y cumbres?»
«Epopeya del Doppler Cubano-12» narra la frustrante etapa posterior al éxito técnico: el abandono institucional del prototipo Doppler, la desidia burocrática que dilató seis años su reproducción, y la tenaz resistencia de los ingenieros de LADETEC para mantener viva la misión encargada por Fidel Castro. Este capítulo relata cómo, tras la puesta en marcha del RD-200SX en 2012, el proyecto quedó huérfano de impulso político, enfrentando la indiferencia de las nuevas direcciones y absurdos requisitos burocráticos —un proyecto de I+D para un resultado ya obtenido, un estudio de factibilidad para un radar que llevaba cuatro años funcionando. Descubra la «tregua fecunda» donde el equipo perfeccionó el radar (automática MODBUS, virtualización de ORPG, VESTA|WebView2, estudios de moduladores), la presión ascendente con aliados como Tapia, Damara y Rubiera, y la serendipia final: la visita del vicepresidente Roberto Morales Ojeda a Camagüey en 2018, que reactivó el proceso.
«La Desidia, los Pretextos y la Tregua Fecunda» se adentra en la paradójica etapa posterior al éxito técnico, cuando el prototipo RD-200SX —bautizado por Leonardo-Ichi y operativo desde el 13 de agosto de 2012— se encontró con la indiferencia institucional. El capítulo abre con la perplejidad del autor ante la ausencia de inauguración o reconocimiento: el Comandante ya no era Presidente, el Grupo de Apoyo había sido disuelto en 2007, y las nuevas direcciones del CITMA, la Agencia de Medio Ambiente y el INSMET tenían otras prioridades. La frase «una cosa piensa el borracho y otra el bodeguero» resume el desencuentro entre las aspiraciones del equipo y la realidad burocrática. Pero lejos de claudicar, LADETEC entró en una «tregua fecunda» de perfeccionamiento continuo: rediseñaron la automática sobre módulos MODBUS-RTU, mejoraron el software de control (VESTA|RCP) y la intercomunicación con VESTA|Cíclope, lanzaron VESTA|WebView2 (con mapas Open Street Map y despliegue público en Internet), virtualizaron las ocho instancias de ORPG en contenedores, y completaron estudios cruciales que demostraron la necesidad de cambiar el modulador a tiristor-tiratrón por uno de estado sólido para la explotación intensiva en modo Doppler. Mientras tanto, el equipo libraba una lucha ascendente contra la desidia: algunos jefes se sintieron incómodos cuando publicaron artículos en Granma y Cubadebate defendiendo la reproducción del Doppler y señalando oportunidades perdidas de exportación. Para desbloquear el estancamiento, el CITMA exigió —absurdamente— un proyecto de I+D para un resultado ya obtenido, y luego un estudio de factibilidad para un radar que llevaba cuatro años operativo. El autor relata cómo el Primer Secretario provincial Tapia lo calmaba con humor («tírale una foto y demuestra que es factible»), mientras aliados como la delegada Andrea Armas, la presidenta del Gobierno Isabel González, la miembro del Buró Damara Sánchez y el doctor José Rubiera presionaban sin descanso. La serendipia llegó en 2018, cuando el vicepresidente Roberto Morales Ojeda visitó Camagüey y Andrea le entregó un resumen preparado por Arturo; días después, llegó una convocatoria a reunión en La Habana con todos los actores clave —sospechosamente similar a la reunión del Grupo de Apoyo de 2004. Como Scherezada, el autor deja el desenlace para otra noche, pues ya va a amanecer.
LADETEC cumple 3 años: de la burocracia a la ingeniería de punta. Revivimos máquinas, automatizamos granjas y llevamos soluciones cubanas a radares en el mundo. Conoce nuestra historia de retos, ingeniería inversa y pasión por resolver problemas.
Parece que fue ayer que nos pusimos muy contentos después de haber logrado sobrepasar la barrera burocrática de la incubación que nos tomó siete largos meses y muchísimos papeles y trámites. Parecía como si estuviésemos solicitando permiso para abrir una empresa de fabricar cohetes para viajar a Marte y tuviéramos que sacar licencias de conducción interestelares con permisos de la NASA y de ROSCOSMOS. Bueno, todo eso quedó atrás. Echemos un vistazo a lo logrado en estos tres años.
Este artículo presenta un análisis comparativo de las tres tecnologías de motores que se han utilizado en el accionamiento eléctrico de antenas de radar meteorológico: motores DC, motores de inducción (jaula de ardilla) y motores síncronos de imanes permanentes, contextualizando su aplicación en la red de radares meteorológicos del Instituto de Meteorología de Cuba.Se describe, además, el proceso de modernización llevado a cabo por LADETEC en los radares de Camagüey y Casa Blanca, que sustituyó los antiguos sistemas DC por tecnología PMSM
Los sistemas de radar meteorológico requieren accionamientos de antena de alta precisión, capaces de posicionar grandes reflectores parabólicos de las antenas de radar con suavidad, exactitud y rápida respuesta dinámica tanto en acimut como en elevación. Los radares meteorológicos requieren, además, que sus antenas giren en acimut a velocidad variable y muy estable o hacerlos explorar en la vertical también a velocidad constante con reversión en los límites.
En Cuba, la evolución tecnológica de estos sistemas ha transitado desde soluciones electromecánicas basadas en motores de corriente directa (DC) hasta sistemas avanzados de motores síncronos de imanes permanentes (PMSM), reflejando las tendencias internacionales en equipos de última generación.
La falacia ad hominem ataca a la persona, no al argumento. Aprende a identificarla y refutarla en debates técnicos, económicos y políticos. Sin datos, solo es ruido. Dato mata relato.
En los debates públicos —y muy especialmente en las redes sociales— es cada vez más frecuente que, ante un argumento incómodo, el interlocutor opte por atacar a quien lo formula en lugar de rebatir el contenido. Es el clásico «tú no eres X, luego lo que dices no vale». Quien ha recibido un ataque de este tipo sabe lo desagradable que resulta, pero también lo falaz que es.
Este artículo va sobre eso: qué es la falacia ad hominem, por qué es un truco retórico (y no un argumento válido), y cómo refutarla sin caer en su trampa. Si alguna vez te han descalificado por tu profesión (o por la carencia de un título), tu origen social, tu edad o cualquier otra característica personal en lugar de discutir tus ideas, esto te interesa.
Analizamos la Estrategia Nacional de IA en Cuba frente al colapso del SEN en 2026. ¿Es posible la soberanía tecnológica con apagones de 22 horas y sin infraestructura de hardware local? La base de la pirámide tecnológica en debate.
¿Alguna vez te has preguntado qué hay debajo de ChatGPT, DeepSeek, Gemini o Claude? No me refiero al código. Me refiero a lo físico. A lo que realmente sostiene la inteligencia artificial que usamos a diario. A los megavatios que devoran sus centros de datos. A los transformadores, los cables, las centrales eléctricas y el flujo ininterrumpido de corriente que hace posible que un modelo de lenguaje responda en milisegundos. Porque la IA no existe en la nube. Existe en servidores físicos que necesitan electricidad constante. Y esa es una verdad incómoda cuando hablamos de Cuba.
¿La IA valida tonterías o construye soberanía? De la frase de Umberto Eco al bucle alumno-IA-profesor, pasando por la investigación de Harvard y la postura de Cuba en la reciente cumbre de ética en Santo Domingo. Un debate sobre la naturaleza humana, la pereza intelectual y la ética como decisión personal.
Empecemos con Umberto Eco, que en 2015 ya veía venir el desastre: «El drama de internet es que ha promocionado al tonto del pueblo al nivel de portador de la verdad». Y añadía: «Las redes sociales le dan el derecho de hablar a legiones de idiotas que primero hablaban sólo en el bar después de un vaso de vino, sin dañar a la comunidad. Ellos eran silenciados rápidamente y ahora tienen el mismo derecho a hablar que un premio Nobel. Es la invasión de los necios».
Eco no llegó a ver la IA generativa. Pero si levantara la cabeza, diría que hemos pasado de la «invasión de los necios» a la invasión de los necios con coartada tecnológica. Porque ahora el necio no solo habla: produce informes, presentaciones, tesis, proyectos enteros con un prompt de diez segundos. Y como la IA es una anfitriona educada que por defecto encuentra algo positivo en todo, el necio se siente validado.
Un testimonio en primera persona sobre el inicio y fin de la Perestroika soviética. Análisis de los errores económicos, la ilusión de las cooperativas y las lecciones críticas que Cuba debe tener en cuenta hoy para salvaguardar su soberanía.
Yo estudié en la Unión Soviética, en Moscú (sí, la que no cree en lágrimas), de 1976 a 1981. Regresé a ese país para una pasantía larga en septiembre de 1985 (extendida hasta enero de 1986) y, por último, volví los dos últimos meses de 1989. En estas dos estancias pude ver y vivir el inicio y el final de la Perestroika. Después… bueno, después ya no hubo más Unión Soviética.
Fue una experiencia fascinante y, ahora que se habla tanto de cambios en Cuba, he leído lo que otros cubanos han escrito sobre aquel período, me animo a compartir mi punto de vista, a la luz de muchas cosas que solo se conocieron después. Síganme y les cuento.
Análisis y opinión de un camagüeyano sobre el impacto de las 176 medidas. Una disección cruda de la realidad económica actual y sus actores¡Síganme y les cuento!
Los mercaderes del espacio (The Space Merchants) es una famosa novela distópica de ciencia ficción y sátira social publicada en 1952 por los estadounidenses Frederik Pohl y Cyril M. Kornbluth. Cuando la leí, en la Cuba de finales de los 60, con mi mentalidad de adolescente de secundaria básica, la disfruté pensando en lo absurdo de la trama. Hoy, habiendo recorrido muchos países, desarrollados y no desarrollados, pienso que, aunque sigue siendo futurista, la ficción ha comenzado a parecerse mucho a la vida real.
Obviamente, escribo motivado por el paquete de 176 medidas presentado por el presidente y el primer ministro, y ratificado por el Pleno del Comité Central y la Asamblea Nacional. No soy economista ni analista político, solo un cubano de Camagüey que vive, observa y pregunta.
¿Qué convertidor usar para tu proyecto Arduino? Comparamos los mejores módulos Buck, Boost, Buck-Boost y AC-DC con sus especificaciones y usos. ¡Elige el tuyo!
En la práctica con Arduino, rara vez disponemos del voltaje exacto que necesitamos. Las baterías, adaptadores y la red eléctrica nos dan tensiones que casi siempre hay que transformar. Para ello, los convertidores conmutados (switching) son la solución eficiente, ya que superan con creces el rendimiento de los reguladores lineales (que disipan el exceso en calor).
Este compendio agrupa los módulos más populares, clasificados por su función: reductores (Buck), elevadores (Boost), Buck‑Boost (ambos) y AC‑DC (para alimentación directa desde la red). Cada ficha incluye sus especificaciones clave, ventajas y aplicaciones típicas.
«Epopeya del Doppler Cubano-11» narra el dramático tramo final del proyecto: la puesta a punto del radar Doppler en su nueva ubicación, enfrentando la Ley de Murphy en todo su esplendor. Este capítulo relata la batalla legal contra la Torre de Control del aeropuerto por supuestas radiaciones, el fallo inesperado de los módulos USB de control distribuido (que obligó a un retroceso a tarjetas centralizadas), las complejidades del software VESTA|RCP y VESTA|Cíclope, y la brillante solución informática que permitió correr el NEXRAD-ORPG de forma centralizada para todos los radares. Descubra cómo el equipo de LADETEC superó cada obstáculo hasta lograr que el RD-200SX —bautizado así por Leonardo-Ichi— comenzara su vida útil el 13 de agosto de 2012, estrenándose con la Tormenta Tropical Isaac y bautizado con fuego durante el Huracán Irma, cumpliendo así la misión encargada por Fidel Castro.
«Epopeya del Doppler Cubano-11» sumerge al lector en el tramo más agónico del proyecto, donde la Ley de Murphy parecía haberse aliado con el Bloqueo para impedir la culminación del radar Doppler. El capítulo abre con el traslado del radar a su nueva torre en el Centro Meteorológico de Camagüey (el «Calvario» frente a la antigua «Loma de la Mula»), y el inicio de la puesta a punto como si se armara un rompecabezas por pedazos —circuito por circuito, simulando señales, ensamblando módulos mayores. Pero apenas Leonardo (Ichi) encendió el transmisor de banda S, llegó el primer golpe bajo: un trabajador de la Torre de Control denunció que los estaban «cocinando con radiaciones», forzando la paralización del radar hasta que el autor, armado de cálculos y normas soviéticas (las más estrictas del mundo), demostró que no había peligro. No conformes, los acusaron ante RadioCuba por interferir las comunicaciones del aeropuerto; RadioCuba midió y dictaminó que el radar radiaba «en su espectro que parece tomado de un manual», dando vía libre definitiva al Doppler. Pero la fatalidad no se detuvo: los módulos USB de control distribuido, que habían funcionado perfectamente en Punta del Este, colapsaron con el ruido del transmisor de Camagüey, obligando a un paso atrás hacia tarjetas centralizadas y a recablear a toda prisa. Mientras tanto, el software también presentaba su propio calvario: Luisi lidiaba con VESTA|RCP y la adquisición, Wilfre con el procesamiento secundario, y el entronque entre adquisición y procesamiento resultaba tan delicado como «la lanchita de Casa Blanca atracando». El capítulo culmina describiendo la infraestructura informática que Albio y su equipo desplegaron: una red sólida que permitía que los archivos OBS (ultracomprimidos) viajaran desde los radares hasta servidores centrales, donde se ejecutaban ocho instancias del NEXRAD-ORPG de forma simultánea en servidores con CentOS, generando productos terciarios (detección de tormentas, mesociclones, tornados, aeroavalanchas, granizadas) que se visualizaban en cualquier navegador web mediante VESTA|WEBView. El resultado fue un «monstruo» de soluciones eléctricas, electrónicas, de software, IoT e Industria 4.0 que, contra todos los augurios y malos ojos, comenzó su vida útil el 13 de agosto de 2012 —fecha que el lector reconocerá como el cumpleaños de quien encargó la misión—, siendo bautizado por Leonardo como RD-200SX (Radar Doppler, de doble longitud de onda S y X). Se estrenó con la Tormenta Tropical Isaac y tuvo su bautismo de fuego con el Huracán Irma, demostrando que, pese a los 2882 días de desvelos, la misión del Comandante en Jefe había sido cumplida —aunque la historia no termina aquí, pues aún quedaba la epopeya de replicar este éxito en otros radares.
La historia cuenta que la idea llegó en un momento de inspiración pura (a mí también me ha sucedido, solo que no con ideas geniales, sino simples soluciones). Mientras caminaba por un parque de Budapest en 1882, Tesla visualizó la solución a un problema que llevaba años atormentándole. No era solo una intuición, sino un sistema completo que dibujó en la arena con un palo: el motor de inducción de corriente alterna. La clave no estaba en las conexiones mecánicas (como las escobillas de los motores de corriente continua), sino en un campo magnético giratorio creado por dos o más corrientes alternas desfasadas entre sí. Sígame y les cuento.
Cuando pensamos en el radar, a menudo lo asociamos con las pantallas verdes de la Segunda Guerra Mundial o con los sistemas de control de tráfico aéreo. Sin embargo, la chispa que lo encendió no vino de un laboratorio militar, sino de la mente visionaria de Nikola Tesla. Aunque no construyó un radar funcional como los conocemos hoy, sus ideas teóricas de principios del siglo XX fueron tan precisas que se ganó el título de su principal precursor.
A partir de hoy, 16 de junio de 2026 comienzo a mudar mi blog Radares Mirando al Sur, para esta ubicación, a la que llamaré «Radares: Tecnologías, Historias y Personas», hospedada en nuestros servidores y nuestro dominio de ladetec.com
¿Has oído hablar de LADETEC pero no sabes bien qué es? No te preocupes: no eres el único. Decir «LADETEC» en pocas palabras es casi imposible, porque detrás de esas siglas se esconde una de las historias más fascinantes de la ciencia y la ingeniería en Cuba. Nacido en 1990 como un laboratorio de radares meteorológicos, este grupo de camagüeyanos terminó convirtiéndose en una falange espartana de la tecnología: diseñaron el primer procesador digital de señales del país, fabricaron radares cuando nadie más podía, y hoy, como cooperativa de alto nivel, resuelven los problemas industriales más desafiantes—desde un autoclave hasta una granja de 56.000 gallinas ponedoras— con ingenio, código abierto y un decálogo propio y con soluciones abiertas de hardware y software y aplicaciones IoT. Este post es una guía definitiva para entender qué es LADETEC, qué ha logrado, a qué se dedica ahora y por qué su historia importa.
Un post para hablar de los científicos que desarrollaron la Teoría del Muestreo de las Señales, de la Serie La Brecha en el Muro
El enigmático (para los neófitos) teorema que permite convertir señales analógicas en digitales y viceversa sin pérdida de información es una piedra angular del procesamiento de señales. Su desarrollo no se debe a un único genio, sino a un proceso de maduración científica en el que confluyeron la ingeniería práctica y las matemáticas más puras. Las figuras de Harry Nyquist, Vladimir Kotelnikov y Claude Shannon son centrales en esta historia, pero sus roles y el reconocimiento que han recibido difieren según el contexto histórico y geográfico.
La Inteligencia Artificial en el Bordey las diferencias entre Cloud AI, Fog AI y Edge AI.
He hablado en mis posts largo y tendido de la Internet de las Cosas (IoT). De cómo nos vigila, de cómo nos vende a las marcas, de cómo sus datos nos ahogan en posverdad y de cómo en Cuba, con nuestros apagones e internet deficiente, casi parece un lujo de ciencia ficción. Pero hay un término que ha ido apareciendo en la serie Open Electronics sin que le hayamos dedicado una explicación pausada: Edge AI, la inteligencia artificial en el borde. Y no es un tecnicismo más. Es la pieza que, de pronto, lo cambia todo.
Tal vez usted se esté preguntando: «¿No contradice esto un poco las ideas de que un dispositivo IoT se conecta a una IA externa y hasta te traiciona?». En efecto, lo parece. Pero como veremos, la realidad es más turbia y fascinante: la Edge AI no elimina el peligro, simplemente lo mueve de sitio. Como un virus que muta para ser más eficiente.
En este post confluyen tres series que hasta ahora circulaban por carriles separados pero paralelos:
Inteligencia Artificial → los modelos, el entrenamiento, la capacidad de inferencia.
Internet de las Cosas → los dispositivos, los sensores, los protocolos (MQTT vs HTTP) y el drama de la conectividad (especialmente en el contexto cubano).
Open Electronics → la mirada crítica al hardware, a la auditabilidad de los chips, a la posibilidad real de saber qué hace un dispositivo cuando no depende de la nube.
Vayamos pues al grano … como diría el dermatólogo.
Estimado lector, yo no sé si lo que voy a narrar ya es una realidad o es una elucubración mía haciéndome el Julio Verne trasnochado de la Era Digital (quizá es el humo del carbón afectando mi mente). Suponga mi incrédulo lector que su cepillo de dientes, ese adminículo que hasta hace poco era un pedazo de plástico con cerdas, pero que ya no solo vibra (para cepillar sus dientes mejor, no sea mal pensado) sino que además, está dotado de una microcámara con una microluz y en la medida que le cepilla (con pasta Colgate que le genera más sonrisas) va tomando fotos, mandándolas a un sitio en Internet que las analiza y toma la decisión de avisar a la clínica a la que está suscrito si encuentra algo raro. Esto es la Internet de las Cosas (IoT, siglas de Internet Of Things).
Pero las cosas han ido más allá. Ahora toma las fotos, una IA las analiza y saca conclusiones y de ser necesario, GESTIONA un turno en la clínica. Ah, pero no es una gestión simple, el cepillo es un dispositivo de Edge AI, él se conecta a su teléfono y este le dice cuál es la dentista (o dentisto o dentiste) que a usted le gusta. Sí, no se haga el loco (loca, loque), su teléfono sabe cuál es la dentista (dentisto o dentiste) que a usted le gusta, porque su teléfono revisa los like que usted da en Instagram y sabe que usted le dio like a las fotos de la dentista (dentisto o dentiste) en traje de baño en la playa, y el teléfono no es bobo, él sabe que eso es intención subliminal de setzo (setze), porque el teléfono está al tanto de sus visitas al sicólogo (sicóloga, sicólogue) y además tiene acceso a todas las obras completa de Freud.
En fin, no nos desviemos, es simplemente para decirle que a eso que describí se le llama AIoT, es decir IoT + IA y que esto que escribo es una guía para que no se pierda usted en el maremagnum de publicaciones (un socio dice es una loma de kk, pero yo no le hago caso, es envidia) que he escrito en mi blog sobre el tema de la IoT, pero le aclaro a mi inquisidor lector que yo me cepillo con cepillos «normales», a la antigua, hechos en la fábrica CEPIL de Ciego de Ávila, siempre de color azul o verde, nada de rosado o magenta (solo para dejar constancia que no tengo «problemas ideológicos» y no es que me moleste si alguien los tiene). Joder, se los digo, el humito del carbón me está afectando … ¿Alguien se leyó «La Guerra de las Salamandras»?
Saludos para mis nunca bien ponderados lectores. Si pensaban que el mundo del hardware open-source se había quedado sin grandes sobresaltos, estaban muy equivocados. Hace apenas unas semanas, se ha producido un anuncio que sacudirá los cimientos del prototipado y la educación tecnológica tal como la conocemos.
Qualcomm, el gigante de los procesadores móviles, ha adquirido Arduino. Sí, han leído bien. La empresa que revolucionó el mundo del «hazlo tú mismo» (DIY) ahora formará parte de una de las corporaciones más importantes del sector de los semiconductores. Pero no se preocupen, esto no es una señal de alarma, sino el disparo de salida de una carrera hacia una nueva era. Acompáñenme en este post de la serie Open Electronics a analizar los detalles de esta alianza y, lo más importante, las dos nuevas placas que ya han visto la luz.
Un post para hablar de una invención extrarordinaria: el led azul, una Brecha en el Muro
El mismo motivo que hace tan codiciada a la luz azul es el que la convirtió, durante décadas, en un enigma inalcanzable. Para que un semiconductor emita fotones en una longitud de onda tan corta y cargada de energía, el material exige un gap —una banda prohibida— descomunal. Es un capricho de la física, algo esquivo en la naturaleza y casi imposible de domesticar en un laboratorio con la pureza necesaria. En los años 80, tras un rastro de experimentos fallidos y promesas rotas, la comunidad científica bajó los brazos. Se dictaminó un veredicto frío: el LED azul era una quimera; una tecnología imposible para el siglo XX. Pero … siempre hay tipos tozudos
«Epopeya del Doppler Cubano-10» narra la audaz decisión de trasladar el prototipo del radar Doppler desde la Loma de la Mula hasta el Centro Meteorológico de Camagüey, una mudanza que combinó razones logísticas, técnicas y un compromiso ético con el servicio a la aviación. Este capítulo relata cómo el equipo de LADETEC, liderado por Albio y Leonardo-Ichi, desmontó y transportó intacta la cúpula de fibra de vidrio de más de cinco metros de diámetro en una hazaña que por sí sola merecía reconocimiento, y cómo el radar demostró su valía durante el huracán Irma detectando tornados embebidos en tiempo real. Descubra los motivos ocultos detrás de la mudanza —desde los problemas del radioenlace y las interferencias de las TRT hasta la necesidad de mejorar la detección de cizalladura del viento para la aviación— y el regreso del «hijo pródigo» a su origen.
¿Alguna vez ha sentido mi aturdido lector la frustración de ver cómo los números bailan sin control en su monitor de datos o cómo un proyecto prometedor se queda corto de potencia justo cuando más necesita procesar datos en tiempo real? No está usted solo. En el fascinante (y a veces abrumador) ecosistema de la electrónica abierta, elegir la tecnología adecuada es la línea que separa un prototipo funcional de un dolor de cabeza lleno de ruido electromagnético y reinicios inesperados.
Diseñar hardware hoy ya no se limita a soldar componentes en una placa. Implica saber orquestar un universo interconectado que va desde la sutileza de un sensor analógico hasta la fuerza bruta de procesamiento de los minicomputadores modernos. Esta serie nace con el propósito de desmitificar la instrumentación digital, ofreciéndote una hoja de ruta práctica para que aprendas a elegir, optimizar y exprimir cada chip en tus propios proyectos de automatización e IoT.
Para facilitarte la navegación por este taller digital en el que se ha convertido el blog, hemos organizado todo el contenido publicado en cinco grandes bloques tecnológicos. Guarda este índice en tus marcadores, porque la serie sigue creciendo y la mesa de trabajo nunca se apaga.
Usted, intrépido lector, ya lo sabe: el aficionado no tiene una cámara anecoica ni fuentes de referencia calibradas cada seis meses. Tiene un Arduino, unos cables de protoboard, una fuente china que parpadea en azul y un sensor comprado en Aliexpress. Y luego, al mirar el monitor serie, los números bailan como si estuvieran poseídos.
El ruido no es un accidente. Es el contexto. La clave no es eliminarlo por completo (eso es imposible sin un laboratorio), sino acondicionar la señal y elegir el conversor adecuado para que los bits que le llegan al microcontrolador representen algo parecido a la realidad.
A continuación, le propongo un barrido práctico, organizado por familias de sensores, con sus amplificadores típicos, el filtrado que necesitan y los ADC que mejor se portan en cada caso.
¿Alguna vez se ha preguntado mi sagaz lector qué hay debajo de ChatGPT, DeepSeek, Gemini o Claude? No me refiero al código. Me refiero a lo físico. A lo que realmente sostiene la inteligencia artificial que usamos a diario¿Cree usted que tenga relación con las guerras y la geopolítica actuales?
Cuando hablamos de inteligencia artificial, la mayoría de la gente piensa en ChatGPT o en los chips de NVIDIA. Pero eso es como juzgar una guerra viendo solo las balas, sin mirar las fábricas, el petróleo, las rutas de suministro y los campos de batalla. La IA no es una aplicación. Es una pirámide de seis capas, desde la electricidad que la enciende hasta los agentes autónomos que ya actúan por sí mismos. Y en cada capa, hay países que están ganando y países que están perdiendo. En los últimos meses de 2026, hemos visto tres hechos que cambian el tablero: Maine y Nueva York prohibiendo centros de datos por falta de energía, Irán pulverizando instalaciones de AWS en Oriente Medio como acto de guerra, y China colocando 19 de los 20 modelos de código abierto más potentes del mundo. ¿Quién lidera cada capa? Aquí se los muestro, en mi opinión, que es de aficionado.
Tecnología, geopolítica, madres que luchan, beduinos, bereberes, kurdos, siembra de nubes, radares olvidados y una propuesta para integrarlos. Todo lo que aprendí en 40 entregas, ordenado y resumido aquí.
No soy historiador, ni periodista de guerra, ni analista político. Soy un tipo que se pasa el día mirando radares meteorológicos, y un día, hace unos meses, me di cuenta de que Oriente Medio —esa región que desde niño veía en los telediarios como una sucesión interminable de bombas, fronteras absurdas y nombres imposibles— se me aparecía de pronto como el lugar más fascinante y mal explicado del planeta. Así nació esta serie: 40 publicaciones escritas a contrarreloj entre febrero y mayo de 2026, sin más método que el de un obseso que lee, pregunta, contrasta y escribe como si estuviera tomando notas para él mismo. Aquí encontrarás desde el análisis de la propuesta Caravana para integrar los radares de la región (sí, los mismos que predicen tormentas de polvo y ayudan a gestionar el agua, ese nuevo petróleo), hasta la historia de los bereberes —los dueños originales del Norte de África—, pasando por la guerra de los ocho años entre Irak e Irán, la revolución iraní de 1979, la herida de Karbala que sigue dividiendo a sunitas y chiítas, y la increíble «cruzada judía» a Cuba que acabó en La Habana Vieja. Pero también hay espacio para el dolor más íntimo: las Madres del Sábado en Turquía, que convirtieron el duelo en resistencia; para la lucha de los kurdos, el pueblo más grande del mundo sin Estado; para la siembra de nubes en Israel, que unos llaman arma climática y otros ansiedad hídrica; y para el día a día en Gaza y Cisjordania, que da título a uno de los capítulos más duros de la serie: «el vientre del monstruo». Todo contado en primera persona, con humor cuando se puede, con rabia cuando toca, y con la convicción de que Oriente Medio no es solo petróleo y terrorismo: es la cuna de la civilización, el laboratorio de la soberanía tecnológica y el espejo donde el mundo se mira para recordar de lo que es capaz. Este post es tu mapa. Los 40 capítulos están aquí abajo, resumidos en una frase cada uno, listos para que los leas en orden o salte a lo que más le intrigue. Bienvenido a mi desorden.
¿Confundido entre CANbus, PROFIBUS, Modbus RTU y Modbus TCP/IP? Si usted diseña o mantiene sistemas de automatización industrial, saber elegir el bus de campo correcto le ahorra costes y dolores de cabeza. En este post le explicamos las diferencias clave, cuándo usar cada uno, cómo integrarlos mediante gateways y su relación con el IoT industrial y filosofías open como Open Electronics. Ideal para ingenieros que buscan una comparativa clara, práctica y sin rodeos. Síganme y les cuento.
Epopeya del Doppler Cubano-9″ revela el secreto menos visible pero más decisivo del radar Doppler: el software. Este capítulo explica cómo el grupo LADETEC desarrolló el «pegamento» que une las partes de hardware, convirtiéndose en una de las pocas instituciones del mundo capaz de diseñar todo el ecosistema de software radar: control, adquisición, procesamiento y visualización. Conozca la epopeya de VESTA —desde el VESTA|RDA creado por Marco en el año 2000 (una solución IoT adelantada a su tiempo) hasta la asimilación del procesador Cyclops-D británico, el desarrollo de VESTA|Cíclope, VESTA|RCP y la integración del software ORPG del NEXRAD estadounidense. Descubra cómo el formato de datos OBS y el empeño del autor por mantener un único VESTA|Process para radares Doppler y no-Doppler llevaron a sus programadores —Luisi y Wilfre— al límite de sus capacidades.
Seguramente la mayoría de mis lectores se quedan en el limbo al escuchar que los receptores de radar son «súper heterodinos». Pues bien, no es una palabra de otro mundo como «kriptonita» (que todo el mundo sabe que es la piedra que viene del planeta Kriptón y que le quita los superpoderes a Superman). La palabra heterodino viene del griego: heteros (diferente) y dynamis (fuerza). En radiofrecuencia, heterodino es el proceso de combinar (batir en radiotecnia, multiplicar dos sinusoides en matemáticas) dos señales de distinta frecuencia para obtener nuevas frecuencias: la suma y la diferencia. El prefijo super (por encima) indica que la frecuencia resultante (la intermedia, FI) es superior a las frecuencias de audio, lo que permite amplificarla de forma eficiente y estable. Este post es de corte técnico, para que los que lean mi serie histórica: Radar Doppler Cubano: La semilla, el fruto y el olvido. 4. La necesidad, los obstáculos y el desafío tecnológico comprendan por qué debíamos buscar un heterodino súper estable.
Así como los actuadores son los músculos de sus proyectos, los sensores son sus sentidos. Y qué complejos y fascinantes se han vuelto estos sentidos en la última década. Recuerdo cuando, en los albores de la electrónica, un simple interruptor era un “sensor” de primer nivel. Hoy, nos encontramos ante una pléyade de sensores capaces de oler, ver, escuchar e incluso sentir el pH de la tierra.
En mi anterior entrega, El Poder de Mover el Mundo – Una Guía de Actuadores para Arduino, exploramos cómo nuestras máquinas interactúan con el entorno. Pero antes de mover algo, primero debemos entenderlo. Para eso están los sensores: para capturar datos del mundo real y convertirlos en señales eléctricas que nuestro amigo Arduino pueda procesar. Sígame y tenga en cuenta que:
“Un sensor sin un propósito es solo ruido eléctrico esperando sentido.”
Ya hemos hablado hasta el cansancio de la nube, de los protocolos y de la inteligencia artificial en el IoT. Hemos discutido si esto es progreso o sumisión, y hasta hemos analizado el impacto de la IA en la meteorología cubana. Pero todo ese maremágnum de datos e inteligencia abstracta necesita un puente tangible hacia nosotros, los humanos. Necesita una cara visible. La diferencia entre un sensor invisible y un sistema útil es, a menudo, una buena pantalla. Por eso, en esta entrega de nuestra serie para Open Electronics, cambiamos el foco de la teoría a la práctica más física, y nos preguntamos: ¿Qué tipo de pantalla es la ideal para tu proyecto con Arduino? La respuesta, como casi todo en IoT, no es única. Aquí les presento una guía definitiva para entender las cuatro grandes familias de pantallas compatibles con Arduino: TFT, LCD, OLED y E-Paper.
Para entender qué está pasando, primero hay que desmontar un mito: NVIDIA no es una empresa de tarjetas gráficas que también hace IA. Es una empresa de computación paralela que primero aprendió a renderizar píxeles y luego aplicó ese mismo músculo a multiplicar matrices. La coincidencia es que entrenar redes neuronales resulta ser matemáticamente casi idéntico a calcular sombras y reflejos en 3D.
El cerebro de una GPU se organiza no como una autopista de un solo carril (como la CPU de tu computadora) sino como miles de carriles estrechos que trabajan en paralelo. Una CPU puede tener 8, 16 o 32 núcleos potentes. Una GPU moderna tiene miles de núcleos más pequeños, diseñados para ejecutar la misma operación sobre enormes cantidades de datos al mismo tiempo.
Hemos hablado de sensores, de inteligencia artificial, de la nube y de la posverdad de los datos. Pero hay un tema que es el verdadero pegamento de la Internet de las Cosas (el famoso y peligroso IoT), el esqueleto sobre el que viaja toda la información que nuestros artilugios generan: los protocolos de comunicación. Hoy quiero invitarles a pensar en esa guerra silenciosa y fascinante entre dos titanes: el veterano HTTP (el rey de la web) y el aspirante a rey del IoT, MQTT.
«Epopeya del Doppler Cubano-8» narra el trepidante capítulo donde los ingenieros cubanos, tras el bloqueo de los receptores analógicos británicos, lograron sortear todos los obstáculos para completar el radar Doppler. Este episodio relata cómo consiguieron instrumentos de medición de alta calidad gracias a una donación canadiense de 110 mil USD, cómo desarrollaron un sistema de protección eléctrica que hizo al radar inmune a descargas atmosféricas tras el ataque de Zeus a cuatro radares, y cómo Intelcan encontró a un pequeño fabricante que ensambló los receptores analógicos según el diseño cubano. Conozca la odisea final: el viaje de Leonardo y el autor para probar los receptores en 2010, y cómo los componentes críticos entraron furtivamente a Cuba en su equipaje, burlando el bloqueo.
¿Alguna vez se ha preguntado cómo podemos pasar de leer un simple sensor de temperatura a controlar un ventilador o un sistema de riego? La magia reside en los actuadores. Si los sensores son los «sentidos» de nuestro proyecto, los actuadores son sus «músculos». Me recuerdo del lejano año 1992, cuando desde un kit de entrenamiento con Z80 logramos controlar todo el radar MRl-5; pero lo primero fue encender/apagar un bombillito (sí, en el radar no había LEDs, como no los había en ninguna parte, ni en las guirnaldas de navidad). En esta entrega de la serie Open Electronics, vamos a explorar este fascinante mundo. Le explicaremos qué son, cuáles son los tipos más comunes y cómo puede usarlos en sus propios proyectos.
Continuando con nuestra serie dedicada al Internet de las Cosas (IoT), hoy exploraremos un componente que convierte el mundo físico (el peso de un objeto) en un dato digital listo para viajar a la nube: las celdas de carga y el módulo HX711 y a su vez nos enlazamos con nuestra serie sobre Open Electronics.
Estimado lector, en el universo de la electrónica existen componentes que, a pesar de su discreto tamaño, resuelven problemas de una manera tan elegante que se convierten en herramientas fundamentales para el aficionado y el profesional. Las celdas de carga, acompañadas del módulo HX711, son un claro ejemplo de esta afirmación. Permiten traducir una fuerza física, el peso de un objeto, en una señal digital que cualquier microcontrolador puede entender, y en este artículo le ofrecemos una guía completa para dominarlas.
En la vigilancia meteorológica global, dos redes de radares destacan como faros: la NEXRAD estadounidense y el programa OPERA europeo. Una apostó por la homogeneidad centralizada escalando ininterrumpidamente la calidad tecnológica; la otra, por la interoperabilidad voluntaria entre naciones con equipos dispares; pero estándares bien establecidos. Ambas demostraron algo esencial: la cooperación técnica salva vidas.
Oriente Medio, una región acostumbrada a las tormentas de polvo, las lluvias torrenciales que desbordan wadis y los medicanes en el Mediterráneo oriental, sufre hoy una cobertura de radares fragmentada y muy desigual. Cada país mira su propio cielo, pero las nubes no respetan fronteras políticas, étnicas o ideológicas. Cuando una tormenta se gesta sobre Irak o el norte de Arabia Saudí y avanza hacia Kuwait o Irán, las alertas llegan tarde.
Las trágicas inundaciones de abril de 2024 fueron un claro recordatorio de esta vulnerabilidad. Países como Emiratos Árabes Unidos, Omán e Irán sufrieron lluvias torrenciales que dejaron devastación a su paso: 46 personas perdieron la vida, la actividad en el aeropuerto internacional de Dubái quedó paralizada y las carreteras se convirtieron en ríos de lodo. Fue un fenómeno extremo que no conoció fronteras y que demostró que la próxima tormenta podría golpear a varios países a la vez. Es entonces cuando surge la pregunta crucial: ¿estamos preparados para avisar con tiempo a quienes están en su camino?
«Epopeya del Doppler Cubano-7» narra la «invasión británica» que trajo la solución tecnológica al proyecto Doppler cubano. Este capítulo relata cómo el General Rogelio Acevedo, a través de Intelcan Technosystems, contactó con el Met Office del Reino Unido para transferir su tecnología Cyclops-D, un procesador Doppler para radares no-Doppler similar al que Cuba buscaba desarrollar. Conozca el intenso entrenamiento de 15 días donde los ingenieros cubanos impresionaron a los expertos británicos con su preparación, asimilando el receptor digital basado en FPGA y adaptándolo a los radares MRL-5 de doble banda (S y X). Descubra el drama final: el éxito con el procesador digital se vio empañado por el bloqueo estadounidense que, a través de ITAR, impidió la entrega de los receptores analógicos fabricados por Pascall Electronics, dejando el proyecto en vilo.
Pero ahora me he dado cuenta de que todos estos conceptos —tokens, agentes, lenguajes, skills y los propios MCP— son piezas de un mismo rompecabezas. Y para entender hacia dónde va esto de la inteligencia artificial, conviene verlas en conjunto. Vamos a ello.
Después de meses de escalada verbal, ataques encubiertos y amenazas sobre el agua y las desalinizadoras, el tablero de Oriente Medio saltó por los aires el 28 de febrero de 2026. Esa madrugada, una coalición formada por Estados Unidos e Israel lanzó la operación terrorista que llamaron «Furia Épica» contra objetivos iraníes. Lo que muchos analistas daban por inevitable finalmente ocurrió. Y al día de hoy, con los combates en su duodécima semana, la región se debate entre la guerra abierta y una frágil tregua que se rompe y se reanuda sin cesar en pequeñas escaramuzas.
En este capítulo resumo lo que he podido entender hasta ahora, leyendo informes oficiales, chismes y supuestos análisis de inteligencia que publican en las redes. Y al final, mi perspicaz lector entenderá por qué todo esto puede cambiar de rumbo de una manera que nadie espera de un día para otro. El Mundo está sentado sobre un polvorín (y es nuclear).
La India, la tercera economía del mundo, un miembro de los BRICS, está llevando a cabo una de las modernizaciones más ambiciosas de su infraestructura de observación meteorológica. La red de radares Doppler (DWR) del país crecerá de forma espectacular en los próximos años, impulsada por la Misión Mausamy una inversión de 2.000 millones de rupias (unos 240 millones de dólares). En este post les he recopilado el estado actual de la red, sus planes de expansión y los nuevos radares que ya están operativos o en fase de instalación.
Una historia del Oriente Medio y sus religiones condensada en 40 capítulos. Capítulo 38. Golfo Pérsico vs. Golfo Arábigo. Es solo un intento de explicarme a mí mismo los conflictos sobre los que he estado oyendo y leyendo desde pequeño
¿Un mar con dos nombres? Puede sonar a disputa de salón, pero es pura geopolítica de alto voltaje. La masa de agua que separa Irán de la Península Arábiga se llama oficialmente Golfo Pérsico para la comunidad internacional, los organismos cartográficos y casi todos los manuales de geografía. Pero si viajas a Arabia Saudí, Emiratos Árabes Unidos o Catar, en todos los mapas verás Golfo Arábigo. Y entretelones, una batalla silenciosa que dura décadas.
En los últimos años, la fabricación digital ha dejado de ser un privilegio de grandes industrias para convertirse en un campo de juego accesible para makers, aficionados y emprendedores de todo el mundo. En el corazón de esta revolución se encuentra Arduino, y uno de los proyectos más gratificantes que usted puede emprender es construir su propia máquina CNC casera. Durante un tiempo, estuve relacionado con componentes para este propósito, desde los omnipresentes drivers A4988 hasta las populares CNC Shields V3, pasando por motores paso a paso y otros componentes como las RAMPS, sin obviar la miríada de aditamentos mecánicos. Esta guía pretende ser un testamento a esa experiencia, un post completo para la serie de Open Electronics que le permita a mi lector no solo entender, sino también construir y dominar su propia CNC, empezando de cero,tal como hicimos en LADETEC.
Una historia del Oriente Medio y sus religiones condensada en 40 capítulos. Capítulo 37. El agua en el Oriente Medio. Es solo un intento de explicarme a mí mismo los conflictos sobre los que he estado oyendo y leyendo desde pequeño
Cuando hablamos de Oriente Medio, el pensamiento vuela al petróleo. Pero hay un recurso más escaso, más estratégico y potencialmente más letal: el agua. La región es la más sedienta del planeta, pero no todos sufren igual. Y en ese desequilibrio se esconde una de las claves geopolíticas menos contadas de los próximos conflictos.
Una historia del Oriente Medio y sus religiones condensada en 40 capítulos. Capítulo 36. Los Berebere. Es solo un intento de explicarme a mí mismo los conflictos sobre los que he estado oyendo y leyendo desde pequeño.
Antes de que los fenicios atracaran en sus costas, antes de que los romanos levantaran sus ciudades imperiales y siglos antes de que la expansión islámica trajera la lengua árabe al norte de África, ya había un pueblo habitando esta vasta región. Ellos se llaman a sí mismos Imazighen (en singular, Amazigh), que significa «hombres libres» o «nobles». Nosotros, durante siglos, los hemos llamado «bereberes». Pero esta palabra, que proviene del griego bárbaros (bárbaro, incivilizado), arrastra siglos de prejuicio que no reflejan la grandeza de su civilización.
Son los dueños originales del Magreb, y su historia es, en gran medida, la historia del norte de África. No es exactamente Oriente Medio; pero está muy relacionado con el Islam y el mundo árabe.
Esta guía tiene como propósito ofrecer un análisis comparativo entre algunas de las plataformas de una computadora de placa única (SBC, Single Board Computer) más prominentes del momento: la familiar Raspberry Pi 5, la potente Orange Pi 5 Plus, la ZimaBlade con su arquitectura alterna, y otras alternativas relevantes como las placas de Banana Pi y Rock Pi. Se examinarán sus características técnicas fundamentales, su idoneidad para distintas aplicaciones, proporcionando así un marco de referencia para una decisión de compra fundamentada.
Pues yo mismo a veces tengo confusiones y se me olvidan las ventajas de cada una, así que decidí explicarlas y ofrecerle a mis lectores esta guía para seleccionar la mejor Single Board Computer para su proyecto. Otro granito de arena en mi serie de Open Electronics.
Una historia del Oriente Medio y sus religiones condensada en 40 capítulos. Capítulo 35. Geopolítica de la región. Es solo un intento de explicarme a mí mismo los conflictos sobre los que he estado oyendo y leyendo desde pequeño.
Oriente Medio está en el centro de las dinámicas geopolíticas globales. La influencia tradicional de Estados Unidos en la región está siendo cuestionada por el creciente protagonismo de China y Rusia. China busca asegurar sus rutas energéticas y expandir su iniciativa de la Franja y la Ruta, mientras que Rusia utiliza su presencia en Siria y su alianza con Irán como palancas de poder. Esta creciente multipolaridad está redefiniendo las alianzas. En qué va a parar todo esto … Dios sabrá, ¡caramba!, pero es que también hay muchos dioses involucrados. Yo solo recopilé algunas informaciones sobre sucesos que a mí me resultaban oscuros y quise echar un poco de luz sobre ellos; pero yo solo soy un poquito experto en cosas de radar, así que le toca a mi erudito lector sacar sus propias conclusiones.
Una historia del Oriente Medio y sus religiones condensada en 40 capítulos. Capítulo 34.Israel, MRL-5 y los Pájaros.Es solo un intento de explicarme a mí mismo los conflictos sobre los que he estado oyendo y leyendo desde pequeño.
Antes de volar a Oriente Medio por trigésima cuarta vez, hagamos un alto en la cultura popular (sí, a veces me pongo medio «culturoso» y el Oriente Medio se presta para eso), la famosa película de Hitchcock, Los pájaros (1963) me inspira para eso, pero no salió de la nada: se basa en una novela corta de Daphne du Maurier, la misma autora que escribió Rebeca, esa obra maestra del suspense gótico cuya acción transcurre en la mansión ficticia que en la novela llaman Manderley. Mejor nos detenemos aquí o llegaremos a los fenicios de nuevo.
Y hablando de castillos con nombre propio: la cantante irlandesa Enya (sí, la de Orinoco Flow) compró en 1997 un castillo en Killiney, Irlanda, por 3,8 millones de euros (en fin, cosas del Orinoco, tú no sabes por qué y yo tampoco). Y ¿Cómo lo llamó? Pues Manderley, en honor al castillo de la novela. Así que ya saben: du Maurier, Hitchcock, Enya y un castillo de leyenda. Dije de detenerme, pero seguí en la matraca. Todo eso en un ajiaco ¿tiene alguna lógica o estoy divagando como siempre? En fin, el mar, volvamos a lo nuestro, que en Israel los pájaros no eran un problema de película de terror, sino un problema de terror real para la aviación militar (al final volveremos sobre los castillos, que mis lectores saben que cuando me la cojo con una cosa…).
«Epopeya del Doppler Cubano-6» narra los fracasos y la eventual luz al final del túnel en la carrera por conseguir los componentes críticos para el radar Doppler cubano. Este capítulo desvela el funcionamiento de la maquinaria de la Batalla de Ideas, las reuniones semanales con COPEXTEL y el riguroso control de René Hidalgo, y los obstáculos insalvables del bloqueo estadounidense para adquirir un STALO y un procesador de señales. Conozca cómo los intentos directos fueron rechazados cortésmente y las compras mediante intermediarios llegaban rotas, hasta que el General Rogelio Acevedo y el Viceministro Fernando González encontraron una vía inesperada que, por menos de 400 mil USD, logró sortear el cerco tecnológico.
» Fracasos y la luz al final del túnel» se adentra en el corazón de la maquinaria institucional que debía hacer posible el sueño del Doppler, pero también en los repetidos fracasos que estuvieron a punto de descarrilarlo todo. El capítulo comienza describiendo la estructura de la Batalla de Ideas: el Equipo OPAC bajo José Antonio Concepción Rangel, la dirección de René Hidalgo Font y la fuerza de choque de COPEXTEL, con reuniones semanales de exigencia extrema donde las empresas sabían que no podían llegar con pretextos. Aunque LADETEC ya tenía experiencia probada en pedir componentes —con Arturo como «cinta negra» en búsquedas en Internet— y aunque la modernización de los radares cubanos avanzaba sin contratiempos, la tarea del Doppler chocaba contra el muro del bloqueo. Los dos componentes críticos —el oscilador local de alta estabilidad (STALO) y el procesador de señales— no se venden en ferreterías; los fabricantes exigen conocer el destino final, y Cuba es destino prohibido. Los intentos fracasaron por dos vías: la solicitud directa a fabricantes con los que el autor tenía buenas relaciones, que respondieron con un NO cortés pero firme («deseándonos éxitos, pero no con ellos»), y la compra mediante intermediarios que falsificaban destinos, que funcionaba en teoría pero siempre traía equipos rotos y sin posibilidad de reclamación. Era Bloqueo — 1, LADETEC — 0. La luz llegó cuando el Viceministro Fernando González, cumpliendo el legado de Rosa Elena Simeón, abordó al General Rogelio Acevedo en un vuelo a Holguín y le explicó el estancamiento. Acevedo, con su estilo directo, se puso a la tarea, desechó a un traidor que quería delatar el destino cubano, y encontró una empresa extranjera dispuesta a gestionar la compra como si fuera para los radares venezolanos, con un contrato formal y por menos de 400 mil USD. Pero el final no estaba cerca: comprar los componentes era solo el comienzo, y el camino aún tendría muchas espinas, como el leñador que aún tiene muchos árboles que cortar en el bosque del bloqueo.
Hubo un tiempo, antes de que el Internet de las Cosas sonara a eslogan comercial, en el que programar un chip era cosa de valientes. No había Arduino, no había IDE con botón “Upload”. Había un manual de cientos de páginas, un programador de EPROMs que parecía una centralita de los 80, y una lupa para leer el número de serie borroso. Y si tenías suerte, el microcontrolador arrancaba a la primera.
Yo empecé con un Intel 8080 (un kit de desarrollo cubano llamado CID-1614). Luego vino el Z80, que era como el 8080 pero con esteroides. Después el 8748, el primer microcontrolador «de verdad» (todo en un solo chip, aunque con ventana de cuarzo para borrarlo con rayos UV). Yo nunca pude conseguir uno de esos, pero mi compañero de estudios, Santiago, sí lo usaba, yo solo estudiaba su repertorio. Más tarde saltamos al 8086 y al mundo de las PC, y poco a poco me fui alejando del ensamblador (pero Marco en el Proyecto Macchieta en 1996 hizo la hazaña de programar un driver virtual que gobernaba todo el radar en Ensamblador del 80486) de los registros, de los contadores de ciclos. Me pasé a programar (yo nunca he sido un programador de oficio, solo un advenedizo, copiando y pegando fragmento de los verdaderos programadores) en alto nivel, cómodo y sedentario; pero nunca olvidé el olor a brea fundida y el estaño caliente ni la emoción de ver un LED parpadear cuando solo tenías 1 KB de código y cero errores. Hoy vamos a subir al ring a los grandescampeones. Los que lo empezaron todo, los que lo popularizaron, y los que hoy lo dominan. Y sí, mi audaz lector también puede elegir bando.
«No hay microcontrolador malo. Solo hay proyectos que no han encontrado el chip adecuado.» — Proverbio de foro, de por allá por 1995.
Una caracterización de los radares meteorológicos en la zona del Oriente Medio realizada por el Dr. Orlando L. Rodríguez González, experto en radares meteorológicos.
Oriente Medio es una región donde la escasez de agua convive con tormentas torrenciales capaces de causar inundaciones repentinas mortales. La variabilidad climática, la aridez predominante y la ocurrencia de fenómenos como ciclones tropicales o tormentas de polvo hacen de la monitorización meteorológica un pilar para la seguridad de personas e infraestructuras. Los radares meteorológicos son la herramienta más eficaz para detectar y seguir estos fenómenos en tiempo real.
En este artículo analizamos los radares meteorológicos de la región a partir de datos oficiales de la Organización Meteorológica Mundial (OMM) y estimaciones de fuentes externas, evaluando su densidad y comparándola con la de Cuba (8 radares, 110 000 km² → 13 750 km² por radar), un país con una red densa y bien documentada.
«Epopeya del Doppler Cubano-5» narra la extraordinaria historia de serendipia que llevó a Cuba a recibir su primer radar Doppler operativo, el METEOR-1500S, procedente de Venezuela. Este capítulo relata el récord de montaje en apenas 70 días en la Loma del Paraíso (Holguín), la hazaña técnica de los ingenieros cubanos que deslumbraron al especialista alemán de la fábrica, y cómo este radar se convirtió en un banco de pruebas invaluable para el proyecto del Doppler Cubano. Descubra cómo el software VESTA reemplazó al propietario RAINBOW y cómo el equipo de LADETEC estudió el radar alemán para desarrollar soluciones propias, demostrando que la sostenibilidad tecnológica era posible pese al bloqueo.
«Cuando un radar vino del Cielo y fue al Paraíso» relata un suceso inesperado que la historia denomina «serendipia»: la llegada a Cuba, en 2005, del primer radar Doppler operativo del país, el METEOR-1500S de fabricación alemana, prestado por la República Bolivariana de Venezuela para enfrentar una severa sequía en la zona norte oriental. Aunque la misión original era guiar los vuelos de siembra de yoduro de plata para la Lluvia Provocada, este radar se convirtió en un banco de pruebas invaluable para el proyecto Doppler cubano. El capítulo documenta el montaje en tiempo récord de apenas 70 días, bajo la dirección del General Rogelio Acevedo y con el apoyo del entonces dirigente provincial Díaz-Canel, donde los ingenieros de LADETEC —especialmente Leonardo— demostraron su maestría al ensamblar el «monstruo» alemán, logrando que el especialista integrador de la fábrica declarara que era la primera vez que encendía un radar montado por terceros sin fallas. Este radar sirvió para corroborar prácticamente todos los argumentos teóricos del equipo sobre sostenibilidad y dependencia tecnológica —demostrando que «nuevo no siempre es mejor marca» cuando el radar de Holguín tuvo el peor desempeño histórico frente a los «viejitos» soviéticos y japoneses. Además, el radar alemán permitió estudiar a fondo el STALO, el modulador, los klistrones y los procesadores, resolver el desafío del software propietario RAINBOW al reemplazarlo por el VESTA|Process (desarrollado por Wilfredo Pozas en apenas un mes), y brindó a tres ingenieros cubanos un entrenamiento crucial en la fábrica alemana que los posicionó como referentes mundiales. Todo esto, sumado al futuro despliegue del software cubano en los cinco radares venezolanos, consolidó el aprendizaje y la confianza necesarios para que el proyecto Doppler cubano diera su salto definitivo.
Para cuando termines de leer este párrafo, alguna madre en algún lugar de Oriente Medio habrá vuelto a sentarse en una plaza pública para pedir justicia. No enloquece porque su cuerpo aprendió hace años a convertir la rabia en ritual. No llora porque se quedó sin lágrimas el segundo sábado. No es una edulcorada telenovela turca. Ayer día 9 de mayo de 2026 fue el sábado número 1.560 y ellas siguen allí, en Estambul, con la foto de su hijo, esperando una respuesta que nunca llega.
Mientras en Cuba inventamos un cake (¿alguien recuerda que hubo tiempos que el Estado proporcionaba un cake a cada madre?), buscamos flores para mamá y los hijos y nietos se esmeran por dibujar su mejor obra de arte para mamá y abuela, estas mujeres llevan décadas cosiendo su propio Día de la Madre con hilo de dignidad y puntada de resistencia. Incluyo este post porque no estaría completa mi serie de Oriente Medio si no hablo de esto. Esta vez hago cameo con mi «winche» y no es por Oriente Medio.
Pero vayamos por partes. Porque antes del dolor está la fiesta, y porque para entender a las Madres del Sábado hay que saber quién inventó el Día de la Madre en el mundo árabe.
Has domado al Arduino UNO. Lo has puesto a encender y apagar LEDs, leer sensores y hasta controlar un pequeño robot. Has abrazado el WiFi con los ESP8266 y ESP32. Pero un día te das cuenta de que necesitas más velocidad de procesamiento, más pines, más memoria… y sin que te cueste un riñón. Entonces alguien susurra en un foro: «prueba con una Blue Pill». Y tú te quedas mirando la pantalla: ¿una pastilla azul? ¿Esto es electrónica o es «otra cosa» (sildena…)?¿Me toman el pelo?
Tranquilo, no te han invitado a la Matrix… o quizá sí. Porque así como Neo tuvo que elegir entre la pastilla azul y la roja, aquí tú vas a elegir entre la Blue Pill y la Black Pill. Solo que en este caso, tomas la pastilla que tomes, ves hasta dónde llega la madriguera del conejo. Y te adelanto: es muy, pero que muy profunda.
Las Blue Pill y Black Pill son dos familias de placas de desarrollo basadas en microcontroladores ARM Cortex de STMicroelectronics. Son pequeñas, baratas (mucho), y tienen una potencia que deja al Arduino UNO en la edad de piedra. Hoy vamos a abrir esa caja de Pandora (o mejor dicho, esa puerta trasera del mundo real). Y te adelanto: luego no querrás volver a la «simulación».
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