Si eres de los que se saben el Metro de Madrid casi de memoria, este puzle llamado Madridoku te va a gustar. Yo diría que es un desafío para los muy cafeteros, específicamente para los madrileños y los amantes del Metro como medio de transporte, y la verdad es que mola mucho. Cada día propone adivinar 9 estaciones en una cuadrícula de 3×3 al estilo Sudoku, cruzando pistas sobre líneas, estaciones y zonas. Todos los jugadores reciben exactamente el mismo reto diario.

El funcionamiento es sencillo, aunque resolverlo ya es otra historia. Cada estación solo puede usarse una vez y hay un máximo de 3 intentos antes de perder la partida. Se puede jugar en modo Experto, en el que hay que escribir los nombres de memoria, y un Archivo para repasar los retos de días anteriores, aunque esas partidas no cuentan para las rachas.

Personalmente también me considero un experto en el Metro, como diría el Xokas… eso sí, hasta el año 2004 más o menos que llegaron las grandes ampliaciones como Metrosur, Metronorte, MetroEste y los Metros ligeros. Lo he usado y memorizado tanto que antes podía recitar líneas completas con todas las estaciones y saber a cuál pertenecían todas ellas, además de ser capaz de calcular rutas óptimas de cabeza, cual Google Maps. También me jactaba de haber pisado la mayor parte de ellas alguna vez (y mira que hay muchas)… pero eso fue en otros tiempos.

Detrás de Madridoku está Julián (Jema Games, échale un vistazo), un desarrollador independiente que ha adaptado a la capital esta idea que ya ha triunfado en otras ciudades. La versión parisina, Métrodoku, supera los 30.000 jugadores frecuentes, mientras que la londinense, Tubedoku, fue destacada por Time Out London. La edición madrileña mantiene la misma filosofía: es gratuita, sin publicidad y sin necesidad de crear una cuenta.

Relacionados:

• Un diagrama de Madrid de las estaciones de Metro más cercanas
• ¿Caminar o ir en Metro? Para Madrid ya están hechos los cálculos
• Plano del Metro de Madrid, modernizado en versión esquemática
• Recuperación del Plano del Metro de Madrid en versión geográfica
• Planos del Metro
• Mini Metro, un juego para dibujar y desarrollar las líneas de metro
• MetroDreamin’, para jugar a crear el metro ideal para tu ciudad
• Por qué los diseñadores y la gente corriente disienten en qué planos del Metro son «mejores» o «peores»

Nos contó Toni por email (¡gracias!) que Bezoya ha lanzado un envase de agua mineral llamado Botella Pi. Es interesante porque por un lado se anuncia como de 3,14159265359 L en la web, aunque eso suponga redondear a los 11 primeros decimales del redondo número, con un error de unos 0,2 picolitros aproximadamente.

Aun es más, la etiqueta de la botella especifica por razones normativas supongo, que en realidad contiene 3,14 litros de agua mineral, de modo que hay 1,59265359… mililitros de diferencia. ¡Eeeh! Que no es mucho, vale, concretamente un ~0,0507% sobre el valor real de pi.

Lo más divertido es que la precisión del anuncio de 11 decimales es tan desproporcionada que harían falta unos 250 billones de errores de 0,2 picolitros como el que se comete con el redondeo* para formar una gota de agua típica (que tiene unos 0,05 mL). Como es sabido, no es necesario usar muchos decimales de pi en el MundoReal™. Con 11 decimales se podría calcular la circunferencia de la Tierra con precisión de micras. De hecho la NASA utiliza 15 ó 16 decimales para la mayor parte sus cálculos astronómicos y de sondas espaciales, y el NIST, 32 para verificar los cálculos de los ordenadores.

Pero, ¡ay, amigos! Lo que encuentro más irónico en todo el asunto es que la base de la botella no sea redonda, sino más bien un rectángulo con esquinas redondeadas. Cuestiones de funcionalidad, supongo. Al menos el tapón sí que es redondo… ¡Que no se proteste π!

_____
* Doblemente gracioso el asunto, tratándose de π.

Relacionados:

• Vasos matemáticos
• El vino tinto pi 3,14 de las bodegas de Concejón
• Agua en botellas planas
• La belleza de los números: π

Es sabido que por aquí somos muy de Google Earth; llevamos siguiéndolo desde que nació con otro nombre (Keyhole). Así que es interesante ver cómo en su última evolución han añadido una opción para combinarlo con un clic con Nano Banana 2, en una especie de modelo generativo de imágenes planetarias editadas con IA.

Usarlo es tan sencillo como ir hasta cualquier lugar del globo terráqueo, por ejemplo escribiendo la dirección, pulsar el icono Crear imagen / IA y escribir una descripción de lo que se quiere obtener a partir de la imagen real:

• Una infografía que explique los edificios importantes.
• Una versión «repensada», por ejemplo con paneles solares.
• Una transformación añadiendo o quitando calles o edificios.

La herramienta usa la generación de imágenes de Nano Banana y en algunos casos Gemini para enriquecer el resultado. Entre los ejemplos mostrados hay una reconstrucción de las ruinas de Pompeya en el año 78 o infografías sobre monumentos (yo he estado probando con éxito con la Puerta del Sol de Madrid y la Ciudad de las Artes y las Ciencias de Valencia). Lo cierto es que puede usarse para transformar las vistas actuales en cualquier cosa, por ejemplo en una ciudad futurista o en otra llena de árboles y sin vehículos.

Eso sí: esta idea necesita mejorar. En las pruebas que he hecho las imágenes 3D se mantienen con la calidad puño-pixelada y ligeramente imprecisa de Google Earth, aunque se puede pedir una versión «dibujada» a modo de ilustración que las mejora y estiliza convenientemente. Otro problema son los textos: si pides una infografía los textos son adecuados pero algo incorrectos tipográficamente hablando, con letras imaginarias de esas que delatan a la IA, algo que hacía tiempo que no veía porque todos los modelos actuales ya evitan ese viejo problema. En fin, que le falta un hervor.

Esta nueva función de Google Earth + Nano Banana ya está disponible para todo el mundo, aunque también es escasa: tras generar una o dos infografías ya te empieza a pedir perras, diciendo que no puede generar más imágenes a menos que cambies de plan a uno superior ($$$). Y es que la IA no sale gratis, y la vida es cruel. Eso sí: si tienes varias cuentas de Google puedes ir saltando de una a otra para ir racaneando generaciones de imágenes cuando las necesites.

Actualización (1 de agosto de 2026) – Poco ha durado la alegría: Google ha retirado el generador de imágenes con IA de Google Earth porque al parecer la gente estaba usándolo para cosas malérrimas, como hacer vistas de satélite modificadas y otras que «vulneran sus políticas». Así que la han desactivado hasta que desarrollen «barreras de seguridad adicionales». Gran WTF.

Relacionados:

• Nano Banana generando acuarelas a partir de una dirección en el mapa
• Cómo se capturan las imágenes de Google Earth
• Google Earth: nuevos edificios fotorrealistas en 3-D en Nueva York
• Google Earth en el navegador web

Google DeepMind ha presentado Gemini Robotics 2, lo que viene a ser su nueva generación de modelos de IA para robots, con el objetivo de que puedan adaptarse a entornos reales, que en el fondo es lo que cuenta: que nos hagan las camas, pongan el lavaplatos y planchen. La principal novedad es el control de todo el cuerpo, desde los pies hasta las manos, permitiendo a los robots humanoides caminar, agacharse, estirarse y manipular objetos mientras planifican acciones complejas y colaboran con otros robots.

La plataforma se divide en tres modelos de IA: Gemini Robotics 2, que traduce instrucciones en movimientos; Gemini Robotics ER 2, encargado del razonamiento, la planificación y la comunicación con personas; y Gemini Robotics On-Device 2, optimizado para ejecutarse directamente en el robot sin depender de Internet.

Llama la atención que el On-Device 2 puede adaptarse a un robot completamente nuevo en solo unas pocas horas entrenándolo con menos de 200 ejemplos normalmente. Entre sus habilidades están asir objetos pequeños, cerrar bolsas, hacer nudos o desenroscar bombillas.

Algunos datos llamativos

• Las tareas de inserción precisa con pinzas robóticas de diversos objetos funcionan al 90%.
• Algo parecido cuando se trata de desenroscar una bombilla con una mano robótica de cinco dedos: el 92%.
• Las manos del robot de la demo tienen 22 grados de libertad.
• Razonando a fondo, el modelo de razonamiento puede tomar cientos de decisiones gestionando tareas que requieren varios minutos.
• La colaboración entre robots funciona. Según las pruebas, distintos tipos de robots pueden repartirse el trabajo y coordinarse (un poco en plan «uno para todos, todos para uno…»)

Además de mejorar la destreza, Google ha reforzado la seguridad con un nuevo banco de pruebas llamado ASIMOV-Agentic (homenaje al maestro), que evalúa si los robots rechazan órdenes peligrosas, detectan situaciones inciertas y se detienen cuando una persona se acerca demasiado. Muy de las Tres Leyes de la Robótica, aunque sabemos que para cuestiones más profundas serán ineficaces.

De momento, Gemini Robotics 2 parece un paso en la dirección correcta hacia la hibridación entre IAs y robots físicos de propósito general para poder servirnos de fieles mayordomos u obreros en las fábricas.

Relacionados:

• Un robot que pone en orden las habitaciones, hace las camas, organiza la ropa y recoge la mesa
• Un brazo robótico que encuentra objetos aunque estén escondidos, razonando sobre lo que debe hacer
• Robots cuadrúpedos usando las patas para manipular objetos
• Un proyecto para construir un robot que juegue al tenis de mesa nivel competitivo