Papeles de Energía: Almacenamiento energético

 Un nuevo número de Papeles de Energía, en el que analizamos las distintas tecnologías disponibles para almacenar electricidad y calor, y también presentamos estimaciones de las necesidades de almacenamiento eléctrico en España en 2030 y 2050. Muy recomendable, en mi opinión.

Dos visiones distintas sobre minerales críticos en EEUU

 La de MIT TR, mucho más tecnológica y optimista acerca de las oportunidades del reciclado de otros materiales. Y la de Resources for the Future, mucho más realista y pragmática, que no ve tanto las posibilidades en el reciclado y sí en el friendshoring.

Perspectivas sobre costes de la fusión nuclear

 No muy optimistas, desde luego. Aunque es cierto que es bastante difícil ponerse a evaluar estas cosas cuando ni siquiera sabemos sí funcionan, o cómo funcionarán. No tengo demasiado claro el interés científico del artículo, la verdad.

En cualquier caso, si fuera como dicen, la gran pregunta es si de verdad tiene sentido seguir apoyando la tecnología como lo hacemos. Recordemos que el objetivo de las políticas de apoyo tecnológico debe ser hacer competitiva la tecnología en cuestión. Si eso no se consigue o no se puede conseguir, quizá haya que cambiar el marco de apoyo...dentro de que estas cosas siempre son inciertas y por tanto hay elemento de apuesta que no conviene olvidar. El jugársela, dentro de un orden, puede ser bueno.

La verdadera razón para no usar la IA para escribir, o para investigar

 El lunes pasado di una charla a los estudiantes de doctorado de la IAEE sobre cómo publicar en The Energy Journal. Y uno de los puntos en los que hice especial hincapié fue en el uso de la IA. La revista permite utilizar IA, siempre que se reconozca expresamente. Pero el uso de la IA tiene muchos riesgos: no sólo que se equivoque; también es fácil plagiar sin darse cuenta. 

Pero, sobre todo, para los estudiantes de doctorado, el mayor riesgo es que no les permite aprender. Para aprender bien a investigar, a revisar el estado del arte y comprender cuál es el hueco que queremos rellenar, a interpretar bien los resultados, para todo eso hace falta hacerlo personalmente, no dejar a la IA que lo haga. Es el proceso lo que importa, no el resultado. Dejar que la IA ocupe ese espacio puede aumentar nuestra productividad, sí...pero a costa de no aprender, que es para lo que estamos. Muy en línea con lo que dice Brandon Sanderson y que nos transmite Cal Newport. 

(Entiendo que todos conocéis a Sanderson, habéis disfrutado con sus libros, y por tanto valoráis su opinión...si no decidme para que os recomiende algo :))

Un enfoque más positivo para nuestra relación con la naturaleza

 En lugar de tratar a los humanos y a la naturaleza como antagonistas, estos investigadores tratan de buscar relaciones más positivas y traducirlas a indicadores. Como bien dicen, nuestra interacción con la naturaleza no siempre es negativa, depende de cómo lo hagamos. Aquí está su comentario en Nature. Deseando ver qué sale del informe de UNDP.

¿De verdad da tanto miedo Claude Mythos?

 Dice Cal Newport que no es para tanto. Y que, realmente, lo que nos tiene que preocupar es esta búsqueda constante de noticias bomba que lo único que generan es miedo a la población menos informada.

In a ​recent video​, the AI commentator Mo Bitar compared Anthropic’s model rollouts to Apple iPhone launches, where every year they resell you the same product with minor improvements. “Except here,” he adds, “the product is existential dread.”

And we keep falling for it.

I think we’ve entered a stage where we need to almost entirely discount any claims made by the AI companies themselves until we can independently verify what’s actually going on.

 

Buenas prácticas para supervisores doctorales

 Parte de un estudio más amplio en Nature, buenas prácticas de las que aprender.