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Como escribe Ignacio L ó pez-Go ñ i en una entrada de su blog , “ Los microorganismos tienen los secretos del origen de la vida, est á n aqu í desde hace unos 3.500 millones de a ñ os, nos han precedido y nos sobrevivir á n. Pero adem á s son esenciales para nuestro futuro, gracias a ellos y a sus genes podremos encontrar la soluci ó n a muchos de nuestros problemas y enfermedades ” . Bacterias y arqueas, virus, hongos, algas y protozoos. Un mundo de tama ñ o micro pero enorme en n ú mero de habitantes y en complejidad. Tampoco es sencilla la clasificaci ó n y nomenclatura utilizadas. En cuanto a las Procariotas, es el Comit é Internacional de Sistemas de Procariotas (ICSP) el organismo que regula su nomenclatura. Siguiendo el C ó digo Internacional de Nomenclatura Bacteriana , para nombrar a las bacterias se utiliza un esquema binomial en el cual el nombre de la bacteria est á constituido por dos palabras. La primera es una palabra en lat í n o latinizada, que se escri

La actual pandemia nos ha obligado a frenar, a bajar el ritmo, a parar. Hemos parado y nuestro planeta lo ha notado: aguas m á s limpias, animales recuperando espacios, olores y sonidos olvidados que regresan, aire mucho m á s limpio. Han descendido los contaminantes y las emisones de CO 2 . Ha parado el transporte, incluido el a é reo, y han parado industrias. Hemos parado y nos hemos convertido en protagonistas obligados de un gran experimento. Algo debere mos aprender de é l. La lucha contra el cambio clim á tico deber í a resurgir con mayor fuerza; la reducci ó n de las emisiones apenas tendr á un efecto pasajero, pero la humanidad est á demostrando que es capaz de aunar esfuerzos contra un enemigo com ú n. Y eso pasar á , necesariamente, por replantearnos m á s seriamente un cambio en el modelo energ é tico. Hoy en d í a en el mundo la mayor cantidad de energ í a, el 85% aproximadamente, se obtiene de los combustibles f ó siles (carb ó n, petr ó leo, gas natural)

La Inteligencia Artificial es un gran reto tecnol ó gico para la humanidad; crear m á quinas que tengan nuestras mismas capacidades. M á quinas que se puedan comunicar con nosotros, procesando una cantidad inmensa de datos, que sean capaces de aprender por s í mismas y capaces de tomar decisiones. Aunque todav í a estemos muy lejos de conseguir, si alg ú n d í a eso fuera posible, que la Inteligencia Artificial sea una inteligencia an á loga a la humana, los avances en esta disciplina han sido enormes los ú ltimos a ñ os y ya se aplica en campos tan dispares como el transporte, la educaci ó n, la cultura, las finanzas, la medicina o la agricultura, por citar algunas. En la mayor í a de los casos la IA asume tareas rutinarias sin llegar a reemplazar el trabajo humano; acumula y procesa grandes cantidades de datos para la posterior toma de decisiones humanas. La IA, en este sentido, contribuye gradualmente al desarrollo de nuevas á reas de conocimiento al permitir realizar tare

“ Soy el primer trabajador intelectual derrotado dolorosamente por una m á quina ” . As í se defini ó el campe ó n mundial de ajedrez Garry Kasparov 22 a ñ os despu é s de ser vencido por Deep Blue . El genio ruso se enfrent ó a esta m á quina desarrollada por IBM, pensada y programada exclusivamente con este fin; ganar al mejor jugador del mundo. Deep Blue utiliz ó un algoritmo que daba muy buenos resultados en los juegos de mesa llamado algoritmo A* . Entendemos por algoritmo los programas que utilizan un conjunto de instrucciones o pasos para realizar una tarea o resolver un problema. En el caso del algoritmo A*, encontrar la ruta m á s corta entre un punto inicial y un punto final. Se basa en c á lculos que combinan la elecci ó n del siguiente estado cuya heur í stica sea m í nima y el coste m í nimo para alcanzar dicho estado o posici ó n. Y funcionan bien. Tan bien que han sido capaces de ganar a la mente humana m á s capaz. 20 a ñ os despu é s de la derrota de K

Inspirado en el funcionamiento de nuestras neuronas, el Deep Learning o Aprendizaje Profundo, consigue resolver casi cualquier tipo de problema de una manera muy eficiente. Se necesita una gran cantidad de datos y un n ú mero variable de capas que funcionan simulando las neuronas y se puede lograr que una m á quina aprenda por s í sola. Ya no es necesario programarlas con instrucciones de entrada, solo necesitan una buena base de datos y un n ú mero de capas adecuado. Es un paso m á s all á en el intento de simular a ú n m á s lo que los humanos hacemos, ya que muchos conocimientos los adquirimos sin que nadie nos facilite las instrucciones previas. Este tipo de inteligencia artificial se emplea hoy en d í a en reconocimiento de imagen, reconocimiento de voz, traducci ó n autom á tica, generaci ó n de m ú sica y generaci ó n de imagen, entre otros. En general, es capaz de resolver casos en los que existen muchos datos con alg ú n tipo de relaci ó n entre ellos y que re

Se nos pide que resolvamos el siguiente problema: Lo primero que tenemos que hacer es obtener la matriz colectiva resultante. Para ello, seleccionamos el n ú mero de mayor valor que aparezca en cada posici ó n de la matriz. As í , por ejemplo, en la posici ó n x 12 el valor m á ximo es 0,8 (corresponde a las matrices e 1 y e 2 ), mientras que para la posici ó n x 21 el valor m á ximo es 0,6364 (corresponde a la matriz e 3 ). La matriz resultante P c es: Debemos aplicar la siguiente f ó rmula: de manera que sumamos los valores de cada fila de la matriz, salvo los de la diagonal, que en este caso no llevan valor asociado. El resultado es: fila 1: (x 12 + x 13 + x 14 + x 15 + x 16 ) = 3,6 fila 2: (x 21 + x 23 + x 24 + x 25 + x 26 ) = 3,0531 fila 3: (x 31 + x 32 + x 34 + x 35 + x 36 ) = 3,4364 fila 4: (x 41 + x 42 + x 43 + x 45 + x 46 ) = 5 fila 5: (x 51 + x 52 + x 53 + x 54 + x 56 ) = 3,8273 fila 6: (x 61 + x 62 + x 63 + x 64

Ya s é que en otras culturas se comen, que dicen que est á n deliciosos, pero no, gracias. Y me dir á s, pues aqu í bien que nos comemos caracoles que horas antes hemos visto babear. Pero a m í , esos tambi é n me producen rechazo. Como mucho, los caracolillos. Esos s í , est á n de muerte. Y vale, esos pueden ser equiparables a ciertos insectos diminutos que se comen en otros pa í ses, pero, que quer é is que os diga, con eso no puedo. Y hay que reconocer que, si le pones un poco de inter é s al asunto y te preocupas por conocer su valor nutricional, encuentras bondades innegables. Es lo que he descubierto en una p á gina web de venta de insectos online .  Quiz á s no estamos preparados todav í a para toparnos con estanter í as de insectos en el supermercado del barrio, y los amantes de estos bichitos prefieran comprarlos sin que se enteren sus vecinos. Y es que esta web, y no es la ú nica, tiene muy buena pinta (la web, no los productos).  Todo me ha llamado la atenci ó n y e

¿ Pueden pensar las m á quinas? Esa es la gran pregunta que pretende responder el Test de Turing . Para que as í sea, una m á quina debe ser capaz de enga ñ ar a un humano en una conversaci ó n telem á tica instant á nea. La m á quina debe hacer creer a un humano que est á chateando con otro humano. Si lo consigue, habr á superado el test de Turing y se podr á decir que es una m á quina inteligente. El gran matem á tico Alan Turing fue quien, en 1950, se hizo esa pregunta e ide ó el test. É l fue el precursor de la inteligencia artificial, a pesar de que en aquellos a ñ os a ú n era impensable poner en pr á ctica un experimento de esas caracter í sticas. Turing formul ó la pregunta de una manera m á s concisa: “¿ Existir á n computadoras digitales imaginables que tengan un buen desempe ñ o en el juego de imitaci ó n? ” . As í , evitaba la ambig ü edad del t é rmino “ pensar ” . El ser humano, un ser inteligente, consciente de su propia existencia, es capaz de percibir

El gran reto tecnol ó gico de la inteligencia artificial es el crear m á quinas con capacidades humanas. M á quinas que puedan comunicarse con nosotros y que, tras procesar una cantidad ingente de informaci ó n, sean capaces de aprender por su cuenta y tomar decisiones. Sin embargo, a ú n estamos lejos de esos objetivos. Los sistemas de hoy en d í a aprenden de unos datos y, si les proporcionamos esos mismos datos, funcionan bien. Sin embargo, no tienen todav í a la capacidad de generalizar ya que, con datos nuevos, ya no funcionan bien. A caballo entre la ciencia pura y la ingenier í a pura, esta disciplina es esencial hoy en d í a en el desarrollo de la ciencia. En este sentido, la inteligencia artificial deber í a servirnos para fortalecernos en el progreso ayud á ndonos en tareas que sean beneficiosas. Ya lo est á n haciendo con el diagn ó stico m é dico, pilotando aviones, ayudando en la selecci ó n de personal o detectando posibles delincuentes. Pero no son sistemas p

El mundo nano est á llegando a muchos á mbitos de la nuestra vida cotidiana. Desde hace poco la nanotecnolog í a se ha colado en nuestros supermercados y ya ocupa, aunque de forma muy discreta, algunas estanter í as. Gracias a la nanotecnolog í a se est á n obteniendo envases que permiten prolongar la vida ú til de los alimentos, ya sea interaccionando directamente con ellos (envases activos) u obteniendo informaci ó n sobre su estado (envases inteligentes). Envases activos En Carrefour puede encontrarse fruta fresca troceada en envases llamados “ activos ” cuyo objetivo es alargar el tiempo en el que el producto es apto para el consumo. En el caso de la naranja troceada, cuya vida ú til en un embalaje habitual es de 7 d í as, se alarga hasta los 9 d í as y hasta los 12 en el caso de la pi ñ a. Se trata de envases que interaccionan con el producto y prolongan su conservaci ó n. En este caso, los envases liberan unas sustancias naturales antioxidantes y antimicrobianas, al