Han pasado más de cinco años desde que dijimos adiós a The Big Bang Theory pero la sitcom sigue siendo una de las series de más éxito en televisión. Y no es para menos, a lo largo de 12 temporadas y 279 episodios tuvimos momentos de sobra para pasar un buen rato frente a la pequeña pantalla, y bastantes de ellos siguen siendo bastante divertidos con multitud de referencias. Pero a pesar de todos esos capítulos, en ninguno de ellos se revela el apellido de Penny.

Puede parecer un tema trivial, pero teniendo en cuenta la insistencia en decirnos los apellidos del resto de protagonistas del programa, a algunos fans no les tardó en entrar una curiosidad que nunca fue resuelta ni delante ni detrás de cámaras. No tiene por tanto ningún apellido canónico, pero eso no quiere decir que haya habido teorías entre los fans. Una de ellas apuntaba a Teller, con muy buen ojo, pero fue desmentida tras viralizarse en redes sociales hace ya varios años.

El desliz con una caja de reparto

¿De dónde vino el rumor? Si ves a máxima resolución el 2×18 (El nano-cúmulo de las canciones para trabajar), lo detienes en el minuto 2:55, y haces zoom, igual te topas con el apellido de Teller impreso sobre una etiqueta de envío en una caja de reparto con la que Penny está trasteando. Hace falta la vista de un lince para verlo, pero alguien lo descubrió, lo compartió en redes sociales y Steve Molaro, productor ejecutivo de The Big Bang Theory, tuvo que salir a desmentirlo.

«El equipo de utilería tuvo que etiquetarlo y resultó que lo grabaron, pero esto no fue algo autorizado. Ni lo escribimos ni lo pusimos ahí a propósito. Tenía garantías de que no iba a verse, que desde el departamento de utilería solo lo necesitaban para darle forma. Pero que su apellido sea Teller no es para nada canónico. Lo canónico es que no tiene. Nunca vamos a darle uno». Vía TVLine

La teoría de Wyatt como apellido

Pero el desliz con esta caja no es el único que quizás han tenido los responsables de la serie. Otra teoría bastante buena apunta a Wyatt como el verdadero apellido de Penny tal y como recogen desde MoviePilot. El origen de esta teoría se halla en el 2×15 (La capacidad maternal), donde Penny conoce por primera vez a la madre de Leonard, Beverly, y le habla de su infancia y menciona brevemente el nombre de Bob para referirse a su padre. Pero dos temporadas más tarde, en el 4×09 (La complejidad del novio), le conocemos en persona usando el nombre de Wyatt y muchos fans creen que ese es su apellido, solo que prefiere que lo llamen así. De esta forma, Penny Wyatt sería el nombre y apellido de este personaje.

Es igualmente probable, por supuesto, que los guionistas de TBBT se olvidaran del nombre de Bob. O que Penny, simplemente, se inventara un nombre para esta charla. Sea como fuere, en la novena temporada se casó con Leonard y tomó su apellido, Hofstadter. Quién sabe si algún día se revelará este gran misterio.

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“El próximo gran salto de la humanidad serán los robots humanoides”, afirma Rev Lebaredian, vicepresidente de Omniverso y Tecnología de Simulación en el gigante informático Nvidia. El trampolín para ese salto, previsto como uno de los avances disruptivos de los próximos años, ya está aquí y Google acaba de sumarse a la carrera al anunciar Gemini Robotics, el desarrollo de su modelo de inteligencia artificial (IA) para máquinas, para robots tanto industriales como humanoides, y que ha puesto a disposición de los grandes de la industria, como Apptronik, Agile Robots, Agility Robots, Boston Dynamics y Enchanted Tools, para que lo pongan a prueba.

Los robots hasta ahora eran mecanismos articulados “ciegos y tontos”, como describe Lebaredian los antiguos modelos, diseñados para realizar tareas repetitivas, pero incapaces de aprender, de desarrollarse en escenarios desconocidos y obrar en consecuencia.

Para Dennis Hong, fundador de RoMeLa, “el futuro es que los robots puedan ejecutar cualquier cosa que un humano pueda hacer”. Pero para actuar como una persona necesitan un cerebro que les permita entender, aprender, percibir y actuar. Y esa mente es la IA fundamentada en grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés), la inteligencia artificial capaz de desarrollar las máquinas hasta su última expresión: los androides, los robots con apariencia y comportamientos similares a los humanos capaces de desenvolverse en un mundo desarrollado por y para las personas.

Los robots con la inteligencia artificial de Google aún no muestran en las pruebas de laboratorio habilidades tan complejas como Figure 01, el prototipo más cercano al humanoide que la ciencia ficción había anticipado y respaldado por Open AI, Nvidia y Jeff Bezos, fundador de Amazon.

Pero los dotados con Gemini Robotics se acercan mucho tras el cambio de rumbo adoptado en 2024. “El año pasado”, según explica Carolina Parada, directora de ingeniería en Google DeepMind Robotics y de origen venezolano, “decidimos tomar un nuevo desafío y centrarnos en enseñar a los robots a realizar tareas complejas de manipulación fina, como las que hacemos al atarnos los cordones de los zapatos, a partir de datos del mundo real y de simulación para aprender”.

De ese reto ha surgido Gemini Robotics, el modelo de IA destinado al desarrollo de robots de propósito general (humanoides). “Para esto, se necesitan que sean realmente útiles, que te entiendan, que comprendan el mundo que te rodea y, luego, ser capaces de actuar de forma segura, interactivamente y con habilidad”, precisa Parada.

Las pruebas de laboratorio mostradas, donde los robots, a partir de comandos de voz, recogen y guardan objetos en recipientes específicos descritos solo por su color y que van cambiando de sitio, pueden parecer simples, pero para un robot es muy difícil. En este sentido, Kanisha Rao, compañero de Parada en DeepMind, precisa que los robots, “funcionan bien en escenarios que han experimentado antes, pero fallan en los desconocidos”.

De esta forma, según explica Rao, durante las pruebas se ha llevado las máquinas a situaciones donde los objetos que tienen que identificar y manipular cambian de color, los entornos se modifican y la IA responde a órdenes de acciones inéditas para la máquina o sobre objetos que desconocía, como encestar una pelota de baloncesto de juguete sin haber conocido antes qué es este deporte.

Para conseguir estas destrezas, según explica Parada, la IA del robot tiene que entender el leguaje natural, “comprender el mundo físico con mucho detalle” y, según añade Vikas Sindhwani, investigador científico en el equipo de robótica de Google DeepMind, actuar de forma segura a través de “evaluaciones de las propiedades de la escena y las consecuencias de realizar una determinada acción”.

El camino de la seguridad está aún abierto. Sindhwani afirma que han conseguido que los robots tengan una amplia “comprensión” de este concepto a partir de los datos tanto reales como simulados de los que se alimenta su IA, pero siguen ajustando para “permitir tareas cada vez más interactivas y colaborativas” sin riesgos y cumplir las tres reglas de Isaac Asimov: un robot no debe dañar a un humano por acción u omisión; debe obedecer órdenes humanas, a menos que esté en conflicto con la primera ley; y debe proteger su propia existencia, a menos que entre en conflicto con la primera o segunda ley.

El concepto global del nuevo paso de Google a la robotización es el traslado de lo conseguido en el mundo digital, con el desarrollo de agentes (asistentes) cada vez más sofisticados al entorno físico. “En DeepMind, hemos estado progresando en la forma en que nuestros modelos Gemini resuelven problemas complejos a través del razonamiento multimodal a partir de textos, imágenes, audios y videos. Hasta ahora, sin embargo, esas habilidades se han limitado en gran medida al ámbito digital. Para que la IA sea útil para las personas en el ámbito físico, tienen que demostrar un razonamiento “embodied”, la capacidad humana para comprender y reaccionar ante el mundo que nos rodea”, explica Parada.

Los dos modelos de IA de Google para la robotización son el VLA (visión-lenguaje-acción), construido a partir de Gemini 2.0 y al que se le incorporaron acciones físicas, y el ER (embodied reasoning), con habilidades de razonamiento.

Estas herramientas son el camino para la utilidad real, que Parada resume: “Los modelos de IA para robótica necesitan tres cualidades principales: tienen que ser generales, es decir, que sean capaces de adaptarse a diferentes situaciones; tienen que ser interactivos, lo que significa que pueden entender y responder rápidamente a instrucciones o cambios en su entorno; y tienen que tener destreza, lo que significa que pueden hacer el tipo de cosas que las personas generalmente pueden hacer con sus manos y dedos, como manipular objetos cuidadosamente”.

Hoy traemos noticias para los fans de Bluey dado que las empresas LEGO y BBC Studios nos han traído una gran colaboración con la famosa serie de animación Bluey. Esta colaboración traerá con ella 6 nuevos sets en los que podremos vivir aventuras junto a la familia Heeler, tanto los más peques como los no tan peques podrán divertirse dado que esta colaboración estará formada por 2 sets LEGO DUPLO y cuatro sets para mayores de 5 años, estos sets y sus respectivos precios serán los siguientes:

• LEGO DUPLO Bluey Excursión a la Heladería con Bluey – 29,99 €
• LEGO DUPLO Bluey: Casa Familiar de Bluey con Juego de Memoria – 69,99 €
• LEGO Bluey: Casa Familiar de Bluey – 69,99 €
• LEGO Bluey: Excursión Familiar a la Playa de Bluey – 29,99 €
• LEGO Bluey: Diversión en el Parque de Juegos con Bluey y Chloe – 19,99 €
• LEGO Bluey: Bluey Tea Party – 3,99 €

El set Bluey: Casa Familiar de Bluey con Juego de Memoria invitará a los más pequeños a mejorar su memoria mientras juegan y se divierten junto a sus personajes favoritos y además de montar la casa de la familia Heeler los jugadores podrán divertirse jugando con una ruleta en la que deberán emparejar figuras y objetos. Aparte la aventura no acabará aquí porque gracias a los demás sets los más pequeños podrán liberar su imaginación creando sus propias historias en el universo de dicha serie junto a sus personajes favoritos. Los sets saldrán el 1 de junio de 2025.