Archivo de la categoría: Ciencia

La política en ciencia va marcha atrás | Advertenci… | Página12

[cita]Advertencia de especialistas por la caída del presupuesto y el abandono de áreas clave.
Eduardo Dvorkin, Diego Hurtado, Gustavo Lugones, Marisa Herrera y Guillermo Rus analizaron la política oficial en ciencia y técnica en la apertura del cuarto congreso del Centro Cultural de la Cooperación y de la Universidad de Quilmes.

[…] El doctor en ingeniería del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), Eduardo Dvorkin, advirtió que “incluso siendo países neoliberales, Alemania o Francia no destruyeron su sistema de ciencia y técnica ni a sus pymes. Por eso nosotros estamos ubicados en el neoliberalismo periférico. Con el Gobierno de Cambiemos pasamos de una lógica de incubación industrial a la lógica comercial de maximizar la utilidad. Obviamente, incubar una industria no maximiza la utilidad de corto plazo sino que maximiza el futuro de la empresa”.Dvorkin subrayó el rol que el Estado tiene en la complejización de la matriz productiva. “Esto no sólo ocurre en nuestro país. En Estados Unidos, la industria de la aviación, los motores jet, microchips, el desarrollo de las computadoras, Internet, GPS, la energía nuclear y la biotecnología no son monumentos al emprendedurismo privado sino al emprendedurismo del Estado. En el caso de Apple, todas las tecnologías del iPod, iPad y el iPhone fueron creadas por agencias gubernamentales. De hecho, Steve Jobs admitió que Apple se ocupó de la estética, el ensamble y el marketing. Es decir, la tecnología fue un desarrollo por parte del Estado norteamericano”, indicó. [fin de cita]

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Muere al explotar su auto una periodista que lideró las denuncias de los ‘Papeles de Panamá’ – RT

Daphne Caruana Galizia, que había acusado al Gobierno de la isla de corrupción, murió por una bomba que explotó en su automóvil.

La bloguera, cuyas investigaciones fueron dirigidas contra la elite política del país, presentó una denuncia hace 15 días asegurando que estaba siendo amenazada, recoge el diario maltés ‘Times of Malta‘.

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Evo-Devo (Despacito Biology Parody) | A Capella Science – YouTube

¿Creíste que ya lo habías visto todo? Moonwater | La mentira esta ahi fuera

El pasado día 5 salió a la venta un nuevo refresco, que “combina un superalimento afrodisíaco –jengibre-, cítricos –lima limón-, agua mineral carbonatada… y un componente secreto: el influjo de la Luna. ”

En la nota de prensa que replican muchos medios se dice:

Moonwater es la única bebida refrescante del mundo embotellada exclusivamente en luna llena. Un refresco sin azúcar ni calorías, producido a partir de agua carbonatada del manantial asturiano de Galea.

Este agua se impregna con el influjo de la luna llena, que aparentemente tiene algo positivo para el organismo.

El precio de cada lata: 1,20€. Supongo que los 20 céntimos serán por el agua, y el euro, por el influjo lunar.

Si se tratase de una broma, sería hasta gracioso, pero no lo es. Y lo que es peor: lo de que es la única bebida que se embotella en luna llena, tampoco es cierto. Hay otra empresa catalana que lleva tiempo produciendo una bebida similar: Pineo. Allí la publicitan así:

Desde hace siglos se han atribuido diferentes beneficios al agua extraída en luna llena. Se ha dicho que, durante esta fase, el agua puede absorber la energía de la luna y que, en general, la energía lunar influye en el agua. Este efecto se remonta al esoterismo y es atribuible a las vibraciones de bioenergía que el agua recibe bajo la influencia de la luna.

En fin, prefiero no hacer más comentarios.

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Gabriela González: How LIGO discovered gravitational waves — and what might be next | TED Talk | TED.com

Gabriela González: Cómo LIGO descubrió las ondas gravitacionales, y que seguirá después.

Más de 100 años después de que Albert Einstein predijera las ondas gravitacionales (ondas en el espacio-tiempo causadas por colisiones cósmicas violentas), los científicos de LIGO confirmaron su existencia usando grandes detectores en Luisiana y Washington, extremadamente precisos. La astrofísica Gabriela González de la Colaboración Científica LIGO nos cuenta cómo ocurrió este increíble descubrimiento ganador del Premio Nobel, y lo que podría significar para nuestra comprensión del Universo.

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Científicos argentinos desarrollan un gel inteligente que se expande y encoge — Noticias de la Ciencia y la Tecnología (Amazings® / NCYT®)

Un tipo de gel inteligente, que se hincha o contrae según el pH o grado de acidez del líquido con el que interactúa, fue desarrollado por investigadores argentinos. Y podría tener aplicaciones en medicina y en higiene y sanidad ambiental.

El nuevo hidrogel o gel en medio acuoso tiene una consistencia similar a la de la gelatina, es biodegradable “y responde a un estímulo [en este caso, el pH] cambiando una propiedad de manera reversible”, indicó a la Agencia CyTA-Leloir el director del proyecto, el doctor Guillermo Copello, investigador del Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco (IQUIMEFA), que depende de la Facultad de Farmacia y Bioquímica (FFyB) de la UBA y del CONICET.

En particular, si se le agregan gotas de jugo de limón (ácido), el gel se encoge expulsando agua de su interior. Pero si se le gotea lavandina (alcalina), el gel se hincha y absorbe agua, explicó Copello.

Ese comportamiento peculiar podría derivar en distintas aplicaciones. Por ejemplo, podría servir como matriz o “nanocompósito” que, al encogerse, libere a través de sus poros ciertos medicamentos, como antibacterianos. “O, al expandirse, podría absorber contaminantes en un lecho de agua”, postuló Copello.

El gel inteligente se expande y encoge según el grado de acidez del líquido con el que interactúa. (Foto: Agencia CYTA)

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¿Hasta dónde llega el aprendizaje automático cuántico? — Noticias de la Ciencia y la Tecnología (Amazings® / NCYT®)

La adquisición del lenguaje en niños aparentemente está relacionada con su capacidad para detectar patrones. En su proceso de aprendizaje, buscan patrones entre los datos que les ayuden a identificar y optimizar las estructuras gramaticales para adquirir el lenguaje adecuadamente. Del mismo modo, los traductores online utilizan algoritmos a través de técnicas de aprendizaje automático para optimizar sus motores de traducción con el fin de producir resultados comprensibles y bien estructurados. A pesar de que al principio muchas de las traducciones hechas por maquinas no tenían mucho sentido, en estos últimos años hemos podido ver mejoras sustanciales gracias al aprendizaje automático.

Las técnicas de aprendizaje automático utilizan algoritmos y herramientas matemáticas para identificar patrones dentro de un conjunto de datos. Estas técnicas se han convertido en herramientas poderosas para diversas aplicaciones, que abarcan desde las aplicaciones biomédicas como pueden ser las técnicas de reconocimiento de cáncer, la genética y genómica, el monitoreo y diagnóstico de autismo, la cirugía plástica, hasta áreas de física aplicada para estudiar la naturaleza de los materiales, la materia o incluso los sistemas cuánticos complejos.

Con una gran capacidad para adaptarse y cambiar cuando se expone a un nuevo conjunto de datos, el aprendizaje automático puede identificar patrones con una precisión que puede incluso superar la de los seres humanos. Aunque el aprendizaje automático es una herramienta poderosa, existen ciertas áreas de aplicación que aún permanecen fuera de su alcance debido a su complejidad u otros aspectos que desestiman las predicciones que los algoritmos de aprendizaje utilizan.

Así, en los últimos años, el aprendizaje automático cuántico se ha convertido en una cuestión de gran interés debido a su vasto potencial como una posible solución a estos desafíos imposibles de resolver donde los ordenadores cuánticos muestran ser la herramienta adecuada para resolver estos retos.

En un estudio recientemente publicado en Nature, un equipo internacional de investigadores entre los que figura Peter Wittek del Instituto de Ciencias Fotónicas (ICFO), ha llevado a cabo una revisión del estado actual y real del aprendizaje automático clásico y el aprendizaje automático cuántico.

En su estudio, han abordado a fondo diferentes escenarios relacionados con el aprendizaje automático clásico y cuántico, teniendo en cuenta las posibles diferentes combinaciones siguientes: el método convencional de usar el aprendizaje automático clásico para analizar datos clásicos, usar el aprendizaje automático cuántico para analizar datos clásicos y cuánticos, y finalmente usar el aprendizaje automático clásico para analizar datos cuánticos.

Primeramente, los científicos buscaron dar una visión detallada de la situación actual de los protocolos de aprendizaje supervisados ​​y no supervisados ​​en el aprendizaje automático clásico presentando todos los métodos aplicados. Posteriormente, introdujeron el aprendizaje automático cuántico y proporcionaron un acercamiento extenso de cómo esta técnica podría ser utilizada para analizar datos clásicos y cuánticos, enfatizando que las máquinas cuánticas podrían acelerar las escalas de tiempo de los procesos gracias al uso de los temples cuánticos (quantum annealers) y los ordenadores cuánticos universales.

La tecnología de recocido cuántico (quantum annealing) tiene mejor escalabilidad, pero está limitado en la cantidad de casos de uso. Por ejemplo, la última iteración del chip superconductor de D-Wave integra dos mil qubits y se utiliza para resolver ciertos problemas de optimización “hard” así como para muestreos eficientes.

Por otro lado, los ordenadores cuánticos universales (también llamados gate-based) son más difíciles de escalar, pero son capaces de realizar operaciones unitarias arbitrarias en qubits mediante secuencias de puertas lógicas cuánticas. Su manera de operar se asimila a como los ordenadores digitales realizan operaciones lógicas arbitrarias con bits clásicos.

Sin embargo, los científicos dejan entrever que el control de un sistema cuántico es muy complejo y el análisis de datos clásicos con recursos cuánticos no es tan sencillo como uno se puede pensar, debido principalmente al desafío de construir dispositivos de interfaz cuántica que permitan que la información clásica sea codificada en un formato apto para la mecánica cuántica. Las dificultades, como los problemas de entrada (input) o salida (output), parecen ser el mayor reto técnico a superar.

El objetivo final es encontrar el método más óptimo que sea capaz de leer, comprender y obtener los mejores resultados de un conjunto de datos, ya sea clásico o cuántico. El aprendizaje automático cuántico está definitivamente dirigido a revolucionar el campo de las ciencias de la computación, no sólo porque será capaz de controlar los ordenadores cuánticos, acelerar las velocidades de procesamiento de información mucho más allá de las velocidades clásicas actuales, sino también porque será capaz de llevar a cabo funciones innovadoras, tales como el aprendizaje cuántico profundo, que no sólo podría reconocer patrones contraintuitivos en un conjunto de datos, invisibles tanto para el aprendizaje automático clásico como al ojo humano, sino también reproducirlos.

Tal y como Peter Wittek finalmente declara: “Escribir este artículo fue todo un reto: teníamos un comité de seis coautores con diferentes ideas sobre lo que es el campo, en qué lugar se encuentra actualmente y hacia dónde va. Reescribimos el artículo desde cero tres veces hasta que logramos obtener una versión que no podría haberse materializado sin la ayuda de nuestro editor, a quien estamos inmensamente agradecidos”. (Fuente: ICFO)

Origen: ¿Hasta dónde llega el aprendizaje automático cuántico? — Noticias de la Ciencia y la Tecnología (Amazings® / NCYT®)