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  • "No tenemos departamento que no se beneficie del Machine Learning": Entrevista a Corinna Cortes (Google)


  •    

    Corinna Cortes

    El aprendizaje automático o "Machine Learning" está en boca de todo el mundo. Se trata de una de esas tecnologías de las que se habla de vez en cuando, pero que ya está presente en tu vida sin que te hayas dado cuenta. En Xataka la hemos visto en acción escribiendo guiones, interpretando películas, aprendiendo a jugar con objetos físicos e incluso ayudando a prevenir el suicidio.

    Por eso hemos querido aprovechar una oportunidad para hablar con Corinna Cortes, responsable de Machine Learning de Google en Nueva York, que se ha acercado a Barcelona para asistir un evento sobre Machine Learning. La ejecutiva nos ha comentado todo lo que se hace desde Google en cuanto a aprendizaje automático y todo lo que puede venir, que no va a ser poco precisamente.

    Deepmind

    Antes que nada, aclaremos conceptos. ¿Qué diferencias hay entre los términos Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático (Machine Learning) y el Deep Learning? La Inteligencia Artificial es un término algo más amplio que el Machine Learning. El Machine Learning es la parte más "peatonal", más técnica, en la que intentas aprender de ejemplos presentes en la vida real. En otras palabras, Machine Learning consiste en aprender en base a datos usando algoritmos. Ejemplos que te puedo dar acerca de lo que estamos haciendo en Nueva York y en otros equipos de Machine Learning de Google es el reconocimiento de la habla, traducción... aquí se aprende que en base a una parte del texto que se analiza se puede deducir cuál es la parte de ese texto que queda. También tenemos Google Photos donde se te reconoce en tus propias fotografías, sistemas de diálogo como Google Assistant... ya no se trata de reconocer palabras claves, sino de entender al usuario.

    El Deep Learning es simplemente una rama del Machine Learning. El Machine Learning se alimenta de ejemplos para generar un algoritmo con parámetros, y el Deep Learning es sólo una clase de esos algoritmos que se construyen. Y que por cierto han demostrado tener mucho potencial.

    "No hay departamento en Google que no aplique el aprendizaje automático"

    Recientemente hemos tenido noticias acerca de Apple disponiéndose a compartir sus investigaciones sobre el aprendizaje automático con la comunidad. Entiendo que es algo que Google ya hace desde hace tiempo, ¿verdad? Sí, lo hacemos de varios modos. Precisamente estamos aquí en Barcelona porque queremos presentar los papers que hemos publicado a la comunidad académica y a otros profesionales, y también publicamos nuestro trabajo haciendo nuestro código abierto. Tenemos muchas librerías que hemos hecho accesibles a todo el público.

    ¿Habéis notado beneficios directos gracias a compartir ese trabajo? Con colaboraciones más cerradas entre investigadores y estudiantes, efectivamente el trabajo para mejorar el aprendizaje máquina progresa más rápido.

    ¿En qué departamentos de Google es donde aplicáis lo aprendido con Machine Learning? ¡En todos! No hay departamento en Google que no aplique el aprendizaje automático. Y si lo hubiese, me encantaría poder hablar con ellos porque creería que hay una gran oportunidad para crear un producto mejor. El Machine Learning está en todas partes: Gmail para filtrar SPAM y sus respuestas automáticas, las etiquetas de YouTube y la detección de contenido con copyright o adulto, lo dicho con Google Photos, detección de odio o racismo en mensajes publicados en nuestros servicios...

    Mucho se está hablando ahora de esos mensajes de odio o de las noticias falsas de las redes sociales... ¿crees que el aprendizaje automático podría ayudar a detectarlas? Sí, el aprendizaje automático podría ayudar a mejorar los filtros que detecten ese tipo de contenido. El trabajo de Google consiste en ser neutral y procurar mostrar diversidad de opiniones en todo el espectro de ideas políticas, pero eso no significa que no podamos ayudar a que se muestre material honesto. Evitamos las visiones sesgadas del mundo, evitamos las "burbujas".

    Uno de vuestros primeros productos en los que los usuarios han empezado a ver más seriamente el Machine Learning es Google Allo, con Google Assistant. ¿Tenéis ya reacciones o feedback de los usuarios? Es un producto muy verde, así que aún estamos recogiendo feedback de los usuarios. Lo mismo se puede decir de Google Home, es muy pronto para poder decir algo. Su asistente aún habla sólo inglés, pero estamos trabajando para que llegue a todos los idiomas más hablados del mundo.

    ¿Cómo crees que habrán evolucionado las aplicaciones gracias al Machine Learning en, digamos, cinco años? Hablarle a los dispositivos será algo mucho más común en cinco años, y el reconocimiento de las imágenes será mucho más avanzado. La generación actual de jóvenes no se envían correos electrónicos sino que usan la mensajería instantánea y se envían fotografías con esas mismas aplicaciones. Hay cambios generacionales a la hora de interactuar con nuestros dispositivos, y la próxima generación puede pasar de esa mensajería instantánea a otra cosa. Estamos creando las herramientas que permitirán la existencia de los productos de próxima generación.

    ¿Hay alguna parte más de la Inteligencia Artificial que merezca la atención del Machine Learning ahora mismo? Me metería en problemas si te dijese eso... ¿quizás la robótica?

    Corinna Cortes 2

    A largo plazo: ¿crees que algún día veremos máquinas pensantes o crees que es imposible? Nunca deberíamos creer que nada es imposible. Puede que lo empecemos a ver en dominios restringidos, como la creatividad. Podríamos llegar a ver máquinas creativas que creen música, dibujos.

    ¿Y qué hay de las regulaciones? Pueden representar un obstáculo para el avance de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning? Veo esfuerzos crecientes, tanto de la industria como de los gobiernos, en educar a la gente acerca de los datos que se guardan en varios sitios. Creo que es responsabilidad de ambos definir cómo se tratan esos datos. Espero no vivir en una sociedad en la que el gobierno nos diga lo que podemos hacer y lo que no podemos hacer al respecto.

    ¿Cómo le explicarías los beneficios del aprendizaje automático a un usuario base que odia los ordenadores? Le diría que su casa ya está llena de dispositivos que usan Machine Learning a diario, y que los medicamentos del futuro que beneficiarán a esa persona también se están fabricando con algoritmos de aprendizaje automático. Personas como tu madre ya se están beneficiando del aprendizaje automático, pero no lo saben.

    En Xataka | Sin robots asesinos ni ciencia-ficción: así ven la inteligencia artificial en Stanford

    También te recomendamos

    La excitante aventura de tomarse una cerveza en los bares más raros del mundo. ¿Pedirás tapa?

    Frente al suicidio, tecnología: así es cómo el "machine learning" puede ayudarnos a luchar contra la gran epidemia silenciosa

    ¿Puede un algoritmo ser justo aunque el mundo no lo sea?

    -
    La noticia "No tenemos departamento que no se beneficie del Machine Learning": Entrevista a Corinna Cortes (Google) fue publicada originalmente en Xataka por Miguel López .



  • El cosmos de Carl Sagan: Diecisiete imágenes que resumen la vida y el legado del gran divulgador científico del siglo XX


  •    

    sagan

    Hoy se cumplen 20 años de la muerte de Carl Sagan, el que posiblemente sea el divulgador científico más importante de la Historia. O si vamos un paso más allá, el mejor ejemplo de científico comprometido con la comunicación pública, el rigor científico y la responsabilidad social.

    Pese a estas dos décadas, su figura no ha perdido actualidad y sigue formando parte nuestras conversaciones sobre ciencia, tecnología y sociedad. Por eso, no queríamos dejar pasar el día sin dedicarle un pequeño homenaje a este astrofísico de Brooklyn que nos abrió las puertas del universo.

    La feria de 1939

    feria

    En 1939, se celebró en Nueva York una feria general de exposiciones. Se llamó "El Amanecer de un Nuevo Día" y permitía a los visitantes echar un vistazo al día del mañana. La Stark Expo de IronMan está inspirada directamente en este evento neoyorkino.

    Sagan siempre hablaba de su visita a esta feria junto a sus padres como uno de los momentos fundamentales de su vida. Tenía 4 años, pero esa fascinación por las posibilidades de la tecnología y el futuro ya le acompañó el resto de su vida.

    Crecer entre la ciencia y la ficción

    scifi

    Esa fascinación fue tomando forma poco a poco. Con seis o siete años visitó el Museo de Historia Natural y el Planetario Hayden. Aquellas visitas lo impactaron profundamente y, aunque sus padres no eran científicos, contribuyeron a alimentar esa curiosidad. Pero seguramente el momento clave de su vida fue descubrir la ciencia ficción dura: un espacio en el que convivían de forma natural la imaginación más exuberante y la ciencia más rigurosa.

    El Sagan científico

    Snip 20161220105445

    Sagan fue conocido sobre todo por su papel como divulgador, pero en realidad se trataba de un científico muy respetado que trabajó en algunas de las mejores universidades de Estados Unidos como Harvard o Cornell (en cuya ciudad, Ithaca, está enterrado).

    Sus trabajos incipientes contribuyeron a dar forma a lo que hoy denominamos ciencias planetarias. En parte gracias a sus contribuciones hoy entendemos la naturaleza de la atmósfera de Venus y las peculiaridades de la de Marte.

    Además, es una buena demostración de cómo la ciencia básica puede tener un papel importante en la sociedad. Formó parte del equipo de investigadores que nos explicó las consecuencias económicas, sociales y medioambientales de una guerra nuclear.

    Aunque la divulgación le tiraba mucho

    Y rápidamente se convirtió en una figura pública con gran reconocimiento. Un ejemplo buen de esto es el documental que en 1973 hizo Orson Welles sobre la posibilidad de encontrar vida en otros planetas. En él, aparece Sagan hablando de uno de los temas que siempre le interesó.

    La placa de Pioner

    pioner

    Hablamos mucho sobre los discos de las sondas Voyager, pero para encontrar su origen deberíamos remontarnos unos años atrás: a las placas de las sondas Pioner. La idea original de la placa fue de Eric Burgess, pero fue Sagan, entusiasmado por ella, el que convenció a la NASA y quien, en último término, las diseñó junto a Frank Drake y Linda Salzman Sagan.

    No fueron los únicos mensajes a civilizaciones extraterrestres que ayudó a diseñar Sagan. Otro muy conocido es el Mensaje de Arecibo, la primera señal que mandamos con la idea de comunicarnos con otras civilizaciones, y los Discos de las Voyager, cuyo comité presidió.

    arecibo

    El proyecto Viking

    Sagan Viking

    Como experto en ciencias planetarias, Sagan asesoró a la NASA y numerosos centros e instituciones para desarrollar proyectos espaciales. Especialmente emblemática es esta foto con una sonda del proyecto Viking: la primera misión que intentó buscar vida en el planeta rojo. Un planeta muy vinculado a él durante toda su vida.

    Llega Cosmos

    P02bh164

    Si por algo ha sido recordado Sagan es por Cosmos. Escrita por el propio Sagan, Ann Druyan y Steven Soter, la serie comenzó a emitirse en 1980 en la Televisión Pública de Estados Unidos. Y desde ese momento no sólo se convirtió en el referente audiovisual de la divulgación científica, sino que animó a muchos niños y niñas a adentrarse en el mundo de la ciencia con la misma fascinación que la que sintió el propio Sagan en 1939.

    cosmos

    Contact

    Image 02 Large

    Y no sólo de ciencia y divulgación vive el hombre. También, y como buen aficionado desde su juventud, Carl Sagan escribió ciencia ficción. Contact es su obra más conocida y también trata uno de sus temas favoritos: el contacto con extraterrestres. No sólo fue el séptimo libro más vendido de Estados Unidos en 1985, sino que la película se convirtió en un fenómeno social que motivó una gran controversia pública.

    Un punto azul pálido

    Pale Blue Dot

    No se ve muy bien, pero es una de las fotografías espaciales más famosas de la Historia. Sagan animó a la NASA a sacarla cuando la sonda Voyager 1 se encontraba a una distancia de 6000 millones de kilómetros. No hay fotografía que refleje mejor la fragilidad de la Tierra en la infinitud del universo.

    El asteroide 2709 Sagan

    sagan

    El (2709) Sagan es un asteroide del cinturón de asteroides descubierto por Edward L. G. Bowell el 21 de marzo de 1982. Inicialmente el asteroide que se sitúa a 2,195 unidades astronómicas y se llamó inicialmente "1982 FH". Más tarde, se decidió dedicarlo a Sagan. Por si hay alguna duda, la imagen no es una fotografía, sino un modelo en 3-D.

    Sagan Memorial Station

    Presidential Full 1

    Y, para acabar, el que quizá sea el homenaje más curioso. Sagan murió en 1996 poco antes de que el primer rover de la NASA llegara a la superficie de Marte. Por eso, la agencia espacial estadounidense decidió cambiarle el nombre y la zona de aterrizaje, por extensión, se conoce como "Carl Sagan Memorial Station". Si me hace ilusión viajar a Marte, es para poder construir, algún día, la placa que podéis ver aquí abajo. Sagan lo merecería.

    Carl Sagan Memorial Station

    Imágenes | army.arch, Memory alpha

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    Punset, auge y caída de uno de los primeros grandes divulgadores de la ciencia en España

    La excitante aventura de tomarse una cerveza en los bares más raros del mundo. ¿Pedirás tapa?

    El 'velero solar' de Carl Sagan está cerca de volverse una realidad

    -
    La noticia El cosmos de Carl Sagan: Diecisiete imágenes que resumen la vida y el legado del gran divulgador científico del siglo XX fue publicada originalmente en Xataka por Javier Jiménez .



  • "No tenemos departamento que no se beneficie del Machine Learning": Entrevista a Corinna Cortes (Google)


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    Corinna Cortes

    El aprendizaje automático o "Machine Learning" está en boca de todo el mundo. Se trata de una de esas tecnologías de las que se habla de vez en cuando, pero que ya está presente en tu vida sin que te hayas dado cuenta. En Xataka la hemos visto en acción escribiendo guiones, interpretando películas, aprendiendo a jugar con objetos físicos e incluso ayudando a prevenir el suicidio.

    Por eso hemos querido aprovechar una oportunidad para hablar con Corinna Cortes, responsable de Machine Learning de Google en Nueva York, que se ha acercado a Barcelona para asistir un evento sobre Machine Learning. La ejecutiva nos ha comentado todo lo que se hace desde Google en cuanto a aprendizaje automático y todo lo que puede venir, que no va a ser poco precisamente.

    Deepmind

    Antes que nada, aclaremos conceptos. ¿Qué diferencias hay entre los términos Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático (Machine Learning) y el Deep Learning? La Inteligencia Artificial es un término algo más amplio que el Machine Learning. El Machine Learning es la parte más "peatonal", más técnica, en la que intentas aprender de ejemplos presentes en la vida real. En otras palabras, Machine Learning consiste en aprender en base a datos usando algoritmos. Ejemplos que te puedo dar acerca de lo que estamos haciendo en Nueva York y en otros equipos de Machine Learning de Google es el reconocimiento de la habla, traducción... aquí se aprende que en base a una parte del texto que se analiza se puede deducir cuál es la parte de ese texto que queda. También tenemos Google Photos donde se te reconoce en tus propias fotografías, sistemas de diálogo como Google Assistant... ya no se trata de reconocer palabras claves, sino de entender al usuario.

    El Deep Learning es simplemente una rama del Machine Learning. El Machine Learning se alimenta de ejemplos para generar un algoritmo con parámetros, y el Deep Learning es sólo una clase de esos algoritmos que se construyen. Y que por cierto han demostrado tener mucho potencial.

    "No hay departamento en Google que no aplique el aprendizaje automático"

    Recientemente hemos tenido noticias acerca de Apple disponiéndose a compartir sus investigaciones sobre el aprendizaje automático con la comunidad. Entiendo que es algo que Google ya hace desde hace tiempo, ¿verdad? Sí, lo hacemos de varios modos. Precisamente estamos aquí en Barcelona porque queremos presentar los papers que hemos publicado a la comunidad académica y a otros profesionales, y también publicamos nuestro trabajo haciendo nuestro código abierto. Tenemos muchas librerías que hemos hecho accesibles a todo el público.

    ¿Habéis notado beneficios directos gracias a compartir ese trabajo? Con colaboraciones más cerradas entre investigadores y estudiantes, efectivamente el trabajo para mejorar el aprendizaje máquina progresa más rápido.

    ¿En qué departamentos de Google es donde aplicáis lo aprendido con Machine Learning? ¡En todos! No hay departamento en Google que no aplique el aprendizaje automático. Y si lo hubiese, me encantaría poder hablar con ellos porque creería que hay una gran oportunidad para crear un producto mejor. El Machine Learning está en todas partes: Gmail para filtrar SPAM y sus respuestas automáticas, las etiquetas de YouTube y la detección de contenido con copyright o adulto, lo dicho con Google Photos, detección de odio o racismo en mensajes publicados en nuestros servicios...

    Mucho se está hablando ahora de esos mensajes de odio o de las noticias falsas de las redes sociales... ¿crees que el aprendizaje automático podría ayudar a detectarlas? Sí, el aprendizaje automático podría ayudar a mejorar los filtros que detecten ese tipo de contenido. El trabajo de Google consiste en ser neutral y procurar mostrar diversidad de opiniones en todo el espectro de ideas políticas, pero eso no significa que no podamos ayudar a que se muestre material honesto. Evitamos las visiones sesgadas del mundo, evitamos las "burbujas".

    Uno de vuestros primeros productos en los que los usuarios han empezado a ver más seriamente el Machine Learning es Google Allo, con Google Assistant. ¿Tenéis ya reacciones o feedback de los usuarios? Es un producto muy verde, así que aún estamos recogiendo feedback de los usuarios. Lo mismo se puede decir de Google Home, es muy pronto para poder decir algo. Su asistente aún habla sólo inglés, pero estamos trabajando para que llegue a todos los idiomas más hablados del mundo.

    ¿Cómo crees que habrán evolucionado las aplicaciones gracias al Machine Learning en, digamos, cinco años? Hablarle a los dispositivos será algo mucho más común en cinco años, y el reconocimiento de las imágenes será mucho más avanzado. La generación actual de jóvenes no se envían correos electrónicos sino que usan la mensajería instantánea y se envían fotografías con esas mismas aplicaciones. Hay cambios generacionales a la hora de interactuar con nuestros dispositivos, y la próxima generación puede pasar de esa mensajería instantánea a otra cosa. Estamos creando las herramientas que permitirán la existencia de los productos de próxima generación.

    ¿Hay alguna parte más de la Inteligencia Artificial que merezca la atención del Machine Learning ahora mismo? Me metería en problemas si te dijese eso... ¿quizás la robótica?

    Corinna Cortes 2

    A largo plazo: ¿crees que algún día veremos máquinas pensantes o crees que es imposible? Nunca deberíamos creer que nada es imposible. Puede que lo empecemos a ver en dominios restringidos, como la creatividad. Podríamos llegar a ver máquinas creativas que creen música, dibujos.

    ¿Y qué hay de las regulaciones? Pueden representar un obstáculo para el avance de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning? Veo esfuerzos crecientes, tanto de la industria como de los gobiernos, en educar a la gente acerca de los datos que se guardan en varios sitios. Creo que es responsabilidad de ambos definir cómo se tratan esos datos. Espero no vivir en una sociedad en la que el gobierno nos diga lo que podemos hacer y lo que no podemos hacer al respecto.

    ¿Cómo le explicarías los beneficios del aprendizaje automático a un usuario base que odia los ordenadores? Le diría que su casa ya está llena de dispositivos que usan Machine Learning a diario, y que los medicamentos del futuro que beneficiarán a esa persona también se están fabricando con algoritmos de aprendizaje automático. Personas como tu madre ya se están beneficiando del aprendizaje automático, pero no lo saben.

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    La noticia "No tenemos departamento que no se beneficie del Machine Learning": Entrevista a Corinna Cortes (Google) fue publicada originalmente en Xataka por Miguel López .



  • El coche autónomo de Uber se enfrenta a sus primeros problemas: se salta semáforos y no reconoce el carril bici


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    Uber Self Driving Cars

    Todo lucía excelente para Uber hace unos meses. La compañía anunciaba con bombo y platillo el despliegue de su primera flota de coches autónomos en Pittsburg, esto gracias a que el gobierno de la ciudad le permitió arrancar con esta especie de 'beta pública' bajo la condición de que siempre habría un conductor para casos de emergencia.

    Después de los buenos resultados en Pittsburg, Uber decidió ampliar su beta hacia la ciudad de San Francisco, el único detalle es que aquí se ha enfrentado a sus primeros problemas, lo que pone en riesgo su regulación y autorización para circular por las calles de todo California.

    Todo empezó con un semáforo

    El pasado 15 de diciembre un coche equipado con cámara de seguridad captó como uno de los coches autónomos de Uber se saltaba un semáforo en rojo. El vídeo fue subido a internet y publicado por varios medios, lo que ocasionó que Uber tuviera que salir a hacer declaraciones acerca de lo sucedido.

    Lo curioso de todo es que Uber está culpando al conductor y no a los sistemas de su coche, ya que según la compañía ese coche no pertenece a los taxis autónomos de pruebas en San Francisco. Por lo anterior, la infracción se le está asignando al conductor responsable de ese vehículo, además de que ha sido suspendido en lo que concluye la investigación.

    La mala noticia para Uber es que esto llamó la atención del gobierno de California, quien le exigió retirar todos sus vehículos autónomos de la ciudad de forma inmediata, ya que Uber no cuenta con ningún permiso por parte de las autoridades, y en caso de no hacerlo se emprenderán acciones legales en contra de la empresa.

    Uber ha salido, nuevamente, a defenderse alegando que sus coches son "semiautónomos", ya que para su funcionamiento requieren en todo momento la presencia de un conductor, vamos, algo similar a la forma de operar que tienen en Pittsburg, sólo que en California no les ha resultado esta estrategia.

    El software de los vehículos tiene un problema: no reconocen el carril bici

    Por si esto fuera poco, hoy Uber se enfrenta a un nuevo problema en California. Como sabemos, San Francisco es una ciudad habilitada para el uso de bicis y sus calles están llenas de estos carriles especiales. Pero ahora la 'Coalición de Bicicletas de San Francisco' está emitiendo un comunicado donde, después de varias quejas de sus afiliados, están informando que los coches de Uber no están realizando la maniobra correcta para girar cuando hay un carril bici.

    Bici

    Uber, una vez más, ha salido a confirmar que el software de sus coches autónomos tiene un problema, ya que no es capaz de reconocer el carril bici, por ello no es capaz de incorporarse a dicho carril para hacer el giro, sino que lo atraviesa como si no existiera, lo que pone en riesgo a los ciclistas y otros conductores.

    La compañía también confirma que ya están trabajando en una actualización de software para solucionar esto, sin embargo hasta este momento el riesgo sigue presente y piden a todos los conductores de sus vehículos, así como a los ciclistas, que hagan una doble verificación al estar ante una intersección con presencia de carril bici.

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    La noticia El coche autónomo de Uber se enfrenta a sus primeros problemas: se salta semáforos y no reconoce el carril bici fue publicada originalmente en Xataka por Raúl Álvarez .



  • El cosmos de Carl Sagan: Diecisiete imágenes que resumen la vida y el legado del gran divulgador científico del siglo XX


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    sagan

    Hoy se cumplen 20 años de la muerte de Carl Sagan, el que posiblemente sea el divulgador científico más importante de la Historia. O si vamos un paso más allá, el mejor ejemplo de científico comprometido con la comunicación pública, el rigor científico y la responsabilidad social.

    Pese a estas dos décadas, su figura no ha perdido actualidad y sigue formando parte nuestras conversaciones sobre ciencia, tecnología y sociedad. Por eso, no queríamos dejar pasar el día sin dedicarle un pequeño homenaje a este astrofísico de Brooklyn que nos abrió las puertas del universo.

    La feria de 1939

    feria

    En 1939, se celebró en Nueva York una feria general de exposiciones. Se llamó "El Amanecer de un Nuevo Día" y permitía a los visitantes echar un vistazo al día del mañana. La Stark Expo de IronMan está inspirada directamente en este evento neoyorkino.

    Sagan siempre hablaba de su visita a esta feria junto a sus padres como uno de los momentos fundamentales de su vida. Tenía 4 años, pero esa fascinación por las posibilidades de la tecnología y el futuro ya le acompañó el resto de su vida.

    Crecer entre la ciencia y la ficción

    scifi

    Esa fascinación fue tomando forma poco a poco. Con seis o siete años visitó el Museo de Historia Natural y el Planetario Hayden. Aquellas visitas lo impactaron profundamente y, aunque sus padres no eran científicos, contribuyeron a alimentar esa curiosidad. Pero seguramente el momento clave de su vida fue descubrir la ciencia ficción dura: un espacio en el que convivían de forma natural la imaginación más exuberante y la ciencia más rigurosa.

    El Sagan científico

    Snip 20161220105445

    Sagan fue conocido sobre todo por su papel como divulgador, pero en realidad se trataba de un científico muy respetado que trabajó en algunas de las mejores universidades de Estados Unidos como Harvard o Cornell (en cuya ciudad, Ithaca, está enterrado).

    Sus trabajos incipientes contribuyeron a dar forma a lo que hoy denominamos ciencias planetarias. En parte gracias a sus contribuciones hoy entendemos la naturaleza de la atmósfera de Venus y las peculiaridades de la de Marte.

    Además, es una buena demostración de cómo la ciencia básica puede tener un papel importante en la sociedad. Formó parte del equipo de investigadores que nos explicó las consecuencias económicas, sociales y medioambientales de una guerra nuclear.

    Aunque la divulgación le tiraba mucho

    Y rápidamente se convirtió en una figura pública con gran reconocimiento. Un ejemplo buen de esto es el documental que en 1973 hizo Orson Welles sobre la posibilidad de encontrar vida en otros planetas. En él, aparece Sagan hablando de uno de los temas que siempre le interesó.

    La placa de Pioner

    pioner

    Hablamos mucho sobre los discos de las sondas Voyager, pero para encontrar su origen deberíamos remontarnos unos años atrás: a las placas de las sondas Pioner. La idea original de la placa fue de Eric Burgess, pero fue Sagan, entusiasmado por ella, el que convenció a la NASA y quien, en último término, las diseñó junto a Frank Drake y Linda Salzman Sagan.

    No fueron los únicos mensajes a civilizaciones extraterrestres que ayudó a diseñar Sagan. Otro muy conocido es el Mensaje de Arecibo, la primera señal que mandamos con la idea de comunicarnos con otras civilizaciones, y los Discos de las Voyager, cuyo comité presidió.

    arecibo

    El proyecto Viking

    Sagan Viking

    Como experto en ciencias planetarias, Sagan asesoró a la NASA y numerosos centros e instituciones para desarrollar proyectos espaciales. Especialmente emblemática es esta foto con una sonda del proyecto Viking: la primera misión que intentó buscar vida en el planeta rojo. Un planeta muy vinculado a él durante toda su vida.

    Llega Cosmos

    P02bh164

    Si por algo ha sido recordado Sagan es por Cosmos. Escrita por el propio Sagan, Ann Druyan y Steven Soter, la serie comenzó a emitirse en 1980 en la Televisión Pública de Estados Unidos. Y desde ese momento no sólo se convirtió en el referente audiovisual de la divulgación científica, sino que animó a muchos niños y niñas a adentrarse en el mundo de la ciencia con la misma fascinación que la que sintió el propio Sagan en 1939.

    cosmos

    Contact

    Image 02 Large

    Y no sólo de ciencia y divulgación vive el hombre. También, y como buen aficionado desde su juventud, Carl Sagan escribió ciencia ficción. Contact es su obra más conocida y también trata uno de sus temas favoritos: el contacto con extraterrestres. No sólo fue el séptimo libro más vendido de Estados Unidos en 1985, sino que la película se convirtió en un fenómeno social que motivó una gran controversia pública.

    Un punto azul pálido

    Pale Blue Dot

    No se ve muy bien, pero es una de las fotografías espaciales más famosas de la Historia. Sagan animó a la NASA a sacarla cuando la sonda Voyager 1 se encontraba a una distancia de 6000 millones de kilómetros. No hay fotografía que refleje mejor la fragilidad de la Tierra en la infinitud del universo.

    El asteroide 2709 Sagan

    sagan

    El (2709) Sagan es un asteroide del cinturón de asteroides descubierto por Edward L. G. Bowell el 21 de marzo de 1982. Inicialmente el asteroide que se sitúa a 2,195 unidades astronómicas y se llamó inicialmente "1982 FH". Más tarde, se decidió dedicarlo a Sagan. Por si hay alguna duda, la imagen no es una fotografía, sino un modelo en 3-D.

    Sagan Memorial Station

    Presidential Full 1

    Y, para acabar, el que quizá sea el homenaje más curioso. Sagan murió en 1996 poco antes de que el primer rover de la NASA llegara a la superficie de Marte. Por eso, la agencia espacial estadounidense decidió cambiarle el nombre y la zona de aterrizaje, por extensión, se conoce como "Carl Sagan Memorial Station". Si me hace ilusión viajar a Marte, es para poder construir, algún día, la placa que podéis ver aquí abajo. Sagan lo merecería.

    Carl Sagan Memorial Station

    Imágenes | army.arch, Memory alpha

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    La noticia El cosmos de Carl Sagan: Diecisiete imágenes que resumen la vida y el legado del gran divulgador científico del siglo XX fue publicada originalmente en Xataka por Javier Jiménez .



  • Mark Zuckerberg ya ha puesto a trabajar a su mayordomo digital: ¿qué es lo que puede hacer?


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    Mark Zukcerberg

    Como ocurre con Elon Musk o Tim Cook, cuando habla Zuckerberg sube el pan y este año lo empezaba fuerte hablando de una inteligencia artificial (AI) que prometía ser un asistente muy completo. Ahora, a finales de año, Mark cumple su objetivo de tener una especie de mayordomo digital, ¿pero qué es lo que puede hacer?

    El desafío que se planteaba Zuckerberg era algo así como "el Jarvis de Iron Man", según dijo textualmente, y de hecho éste es el nombre del proyecto, el cual detalla nuevamente en su red social. Una labor personal que empezó desde cero y que justo ahora nos presenta detallando el proceso de creación y sus valoraciones personales.

    Actualización: Hemos añadido el nuevo vídeo que Mark Zuckerberg ha publicado en su perfil recientemente.

    La inteligencia artificial al servicio de la familia Zuckerberg

    Explicaba Mark en su anuncio inicial que la intención era lograr construir una AI con la que pudiese controlar aplicaciones del hogar como las luces, la temperatura, la seguridad o la reproducción de música. De ahí que el objetivo básico es que su Jarvis aprendiese sus gustos, patrones de actividad e incluso nuevas palabras y conceptos, logrando una mejor interacción y que fuese tanto asistente como entretenimiento.

    Según cuenta, Mark empezó enseñando pequeños comandos con palabras simples ("luces", "habitación", etc.) en una primera fase previa al reconocimiento de voz en la que la AI respondía en texto. La evolución pasó a que pudiese especificar según habitaciones, que hubiese interacción por también por voz y que no requiriese un punto estático de comunicación, como en el caso de Google Home o Amazon Echo, sino que fuese vía móvil.

    Programe Jarvis en mi ordenador, pero para que fuese algo útil quise poder comunicarme con él allá donde estuviese. Eso significó que la comunicación tenía que ocurrir a través de mi teléfono, no de un dispositivo situado en mi casa.

    Jarvis en el móvil

    ¿Qué es lo que hace Jarvis? Como ya esbozó en su mente, su AI enciende y apaga luces, regula la temperatura, reproduce música (aprendiendo los gustos de cada miembro de la familia), dispone de juegos, avisa si hay algún incidente en la habitación de Max (su hija) y reconoce quién llama gestionando la entrada a la casa. Y la interacción es tanto por voz como por texto en ambas direcciones, para lo cual Zuckerberg recurrió a un Messenger bot y no a una app.

    Para lograrlo Zuckerberg ha recurrido al reconocimiento de voz y facial, al procesamiento de lenguajes naturales y al aprendizaje por refuerzo, usando los lenguajes de programación Python, Objective C y PHP. Explicaba que para lograrlo tuvo que revertir APIs para lograr un punto para la orden en cuestión (apagar luces, etc.).

    Jarvis

    Aunque eso sí, algo limitante fue el que aún haya bastantes dispositivos domésticos que no dispongan de conexión a internet, dado que en algunos casos no era suficiente con añadir switches de control remoto de encendido y apagado conectados a internet, citando el ejemplo de una tostadora.

    Para asistentes como Jarvis, capaces de controlar todo en una casa, necesitamos más dispositivos con conexión y la industria necesita desarrollar APIs y estándars comunes para que los dispositivos "hablen" entre ellos.

    Tras haber anunciado que Jarvis es una realidad tras casi un año de trabajo en el post que enlazábamos, Mark además ha actualizado su perfil de Facebook con un vídeo que ejemplifica cómo sería la interacción con el asistente. Eso sí, el contenido no es del todo fiel a lo que ha logrado hasta el momento, dado que aparece el disparador de camisetas respondiendo a su orden y esto de momento no lo ha puesto en marcha (él mismo comenta que es un "resumen divertido" y no una demo real).

    Aprender sobre el aprendizaje

    Zuckerberg tiene más planes para que su proyecto personal evolucione algo más por ejemplo a la hora de aprender. El CEO no asegura cuánto tiempo más dedicará a su mayordomo digital, pero de hacerlo quiere llevar un paso más allá el machine learning, de modo que sea Jarvis el que aprenda por sí mismo.

    A largo plazo me gustaría explorar cómo hacer que Jarvis aprendiese por sí mismo en vez de tener yo que enseñarle cómo realizar tareas específicas. Si empleo un año más en este reto, me centraré más en aprender cómo funciona el aprendizaje.

    Así, lo que tampoco se descarta es que finalmente esto esté disponible más allá de los muros de Villa Zuckerberg. Mark tiene la idea de disponer los códigos en abierto, si bien para ello faltaría hacerlo más general porque actualmente se encuentra todo muy ligado a la propia casa de Mark y a cómo funciona la misma. Y aunque no ha hablado específicamente de fines comerciales, sí ha dicho textualmente que "podrían ser los cimientos de un nuevo producto".

    Imagen | Flickr
    Más información | Facebook
    En Xataka | Zuckerberg quiere que una IA "como Jarvis en Iron Man" gestione su casa en 2016

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    La noticia Mark Zuckerberg ya ha puesto a trabajar a su mayordomo digital: ¿qué es lo que puede hacer? fue publicada originalmente en Xataka por Anna Martí .



  • Dell XPS 15 será el primer portátil en usar la Nvidia GeForce GTX 1050 junto a los Intel Kaby Lake


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    Laptop Xps 15 Pdp Polaris 13

    Dell siempre se ha caracterizado por estrenar componentes o estar a la última, especialmente si hablamos de sus ordenadores portátiles XPS. En la próxima actualización del modelo XPS 15 nos vamos a encontrar con algunas novedades interesantes, como una gráfica inédita en dispositivos móviles, o la presencia de nuevos procesadores Intel.

    Concretamente se llama Dell XPS 15 9560 y en él habrá espacio para una GeForce GTX 1050, que es una gráfica de la que ya os hemos hablado con anterioridad. Se trata del escalón de acceso a la nueva generación Nvidia, la solución más asequible que tiene bastante que ofrecer en un portátil ya que cuenta con las mismas características que la versión de sobremesa (posiblemente vaya algo más lenta de reloj).

    La gráfica cuenta con el cerebro Pascal GP107 y está bien acompañada por 4GB de memoria GDDR5. Os recordamos que lleva 640 núcleos CUDA, 40 TMUs y 32 ROPs. En cuanto a prestaciones es similar a una GeForce GTX 970M, consumiendo un 25% menos.

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    A la GTX 1050 se la espera en el CES

    Lo curioso del asunto es que esta Nvidia ?GeForce GTX 1050 Mobile? se tiene que presentar oficialmente en el CES 2017, así que esto de haber aparecido temporalmente en la web de Dell ha sido un despiste gordo. Ya no hay señales de ella, pero como Internet lo recuerda todo, hemos podido acceder a la info gracia a los chicos de Videocardz.

    Sin ser lo más de lo más, esto es un portátil para trabajar, para usuarios exigentes. Así lo prueba la elección de un procesador de nueva hornada como son los Kaby Lake Core i3-7100HQ, i5-7300HQ o i7-7700HQ. Interesante ese ?HQ? en la denominación, significa que son procesadores de cuatro núcleos.

    La pantalla de 15 pulgadas podrá configurarse con resolución 4K, 3.840x2.160 píxeles creemos que son muchos para que esta tarjeta se ponga a mover de forma nativa juegos, pero que funcionará de sobra en otro tipo de uso.

    Laptop Xps 15 Pdp Polaris 01

    Aunque ahora la moda es vendernos todo como ordenadores ?gaming?, este nuevo Dell XPS 15 no me lo parece, a pesar de ir bastante bien calzado con su nueva gráfica. Para estos menesteres mejor pasarse a la familia Alienware de la casa. Posiblemente hay una configuración más interesante con pantalla 1440p, y quién sabe, una versión con 13 pulgadas y la gráfica de Nvidia.

    Pronto sabremos más de forma oficial, por ahora esto es todo lo que podemos contar.

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