El matemático inglés Lewis Fry Richardson fue una de las primeras personas en plantearse usar computadoras (seres humanos dedicados a hacer cáculos) para la previsión del tiempo meteorológico.

Su plan era sin duda ambicioso, porque la previsión de un sistema dinámico como aquél no era nada sencillo. No en vano, Richardson estimó que serían necesarias 64.000 computadoras (personas) para proporcionar previsiones a tiempo real.

Cúpula esfera

El plan de Richardson pasaba por construir una especie de cúpula esférica de varios pisos de altura dentro de la cual se sentarían las computadoras en filas.

Sí, aquí el término "computador" no es el de un ordenador, sino el de una persona calculando, porque estamos a principios del siglo XX. Así es cómo sería la cúpula, tal y como la describe Sam Kean en su libro El último aliento de César:

La superficie interior de la cúpula estaría pintada con un mapa del mundo, con el Ártico en lo más alto y la Antártida en la base, y día tras día las computadoras de Richardson examinarían listas de números y calcularían datos. Los cálculos se basarían en siete ecuaciones que Richardson usaba para modelar la atmósfera, y cada trabajador se centraría en un aspecto concreto del tiempo atmosférico de alguna parte específica del mundo, por ejemplo siguiendo las fluctuaciones de humedad en Mongolia Interior una y otra vez.

En Xataka Ciencia

El hombre que quiso calcular la meteorología con una computadora que aún no existía

Todos los datos de las computadoras se enviarían a través de tubos neumáticos hasta una controladora maestra situada en el centro de la esfera, que lo sintetizaría todo. Era un plan loco, sin duda, pero Richardson ejecutó una prueba piloto en el año 1916 de sus cálculos para hacer previsiones... pero fue un completo fracaso.

Con el advenimiento de las computadoras digitales, sin embargo, los intentos de predecir el tiempo volvieron a ser una preocupación central. Uno de sus principales investigadores fue Edward Lorenz, que trabajó incansablemente en un aparato llamado Royal McBee LGP-30 y que ocupaba toda una oficina con tubos de vacío que bombeaban grandes cantidades de calor.

Pero Lorenz también tuvo que asumir que predecir el tiempo era una tarea inabarcable: cualquier mínima desviación en un dato provocaba resultados finales totalmente distintos. Es lo que se ha venido a llamar el efecto mariposa: el aleteo de una mariposa en el Amazonas puede llegar a producir un tifón en el Pacífico. Eso y que los datos iniciales que se introducen para realizar los cálculos no pueden ser totalmente precisos, ya que los instrumentos de medición alcanzan hasta un cierto nivel de precisión, además de otros posibles errores.

Poco a poco, se fue aceptando que había demasiadas variables que computar, y que la impredecibilidad era una característica intrínseca de la atmósfera. En consecuencia, la precisión de las predicciones meteorológicas es relativa, y depende de los criterios empleados para estimar la exactitud de una predicción. Teoría del Caos mediante, hasta el punto de que para realizar una predicción del tiempo para dentro de dos meses (es una estimación), se necesitaría conocer las condiciones iniciales con una precisión unas 100.000 veces superior a la precisión obtenida por dicha predicción.

Los gatitos en Internet son ubicuos. Son algo así como un virus del buen rollo y la candidez. Nos dejan totalmente hipnotizados: yo, sin ir más lejos, tras ver una serie de vídeos graciosos con gatitos, descubrí que tenía una pequeña telaraña de babas por la barbilla, como si me hubieran lobotomizado.

Pero ya no me siento tan tonto si descubro que 16.000 procesadores, creando una de las mayores redes neurales del mundo con más de 1.000 millones de conexiones, han decidido hacer justo eso: ponerse a buscar gatitos por Internet.

El proyecto parte de Google, concretamente de su Laboratorio X (de donde han salido proyectos como los coches autónomos y Project Glass, las gafas de realidad aumentada de la compañía), en su afán por crear cerebro artificial que recree el funcionamiento de la mente humana.

Al conectar esta monstruosa red neural, la pusieron a analizar contenidos, a fin de buscara y aprendiera por su cuenta. Entonces, no decidió eliminar a la humanidad, al estilo Skynet, sino sencillamente se puso a buscar fotos y vídeos de gatos entre 10.000 millones de imágenes extraídas YouTube. Al parecer, el principal motivo que le llevó a dedicar sus esfuerzos a la búsqueda de imágenes de gatos es la gran cantidad de este material y la gran interacción que produce en Internet.

Lo llamativo de la investigación, sin embargo, es la confirmación de las teorías desarrolladas por biólogos que indican que las neuronas individuales son entrenadas dentro del cerebro para detectar objetos importantes: el cerebro de Google obtuvo el concepto de gato ideal empleando una jerarquía de posiciones de memoria de forma sucesiva, sacrificando características generales después de ser expuesto a millones de imágenes.

Los resultados se han presentado durante un congreso celebrado en Escocia, y dejando a un lado a los gatitos, resultan interesantes porque es la primera vez que un sistema de estas características es capaz de distinguir patrones sin recibir un feedback externo. Sin haber recibido ayuda, la precisión del sistema es del 15,8% de acierto en una muestra de 20.000 imágenes aleatorias.

Vía | FayerWayer | 20 minutos

Un estudio recientemente publicado por Science Express revela datos sobre cuánta información es capaz de almacenar la humanidad. Según Martin Hilbert, doctorando de la Universidad de California y realizador del estudio:

Vivimos en un mundo donde las economías, la libertad política y el crecimiento cultural crecen en función de nuestras capacidades tecnológicas. Este es el primer estudio para cuantificar la habilidad de la humanidad manejando información.

Entonces, ¿cuánta información hay en el mundo? Os resumo aquí algunos datos:

Si consideramos la totalidad de dispositivos analógicos y digitales, se calcula que es posible almacenar 295 exabytes de información (10¹⁸ bytes). Para hacernos una idea de la magnitud de esta cifra, supone 315 veces la cantidad de granos de arena en todo el mundo. Aun así, es menos de un 1% de la información que se almacena en todas las moléculas de ADN de un ser humano.

El año 2002 puede considerarse el comienzo de la era digital. El almacenamiento digital durante este primer año superó la totalidad de la capacidad analógica de los años anteriores.

En 2007, el 94% de la información se almacenaba en formato digital y se transmitió 1.9 zettabytes de información (10²¹ bytes) a través de señales de televisión, GPS, etc. Esta cifra es equivalente a que todas las personas del mundo lean 174 periódicos cada día.

Según Hilbert:

Estos números son impresionantes pero todavía minúsculos comparados con el orden de magnitud que maneja la naturaleza a la hora de manejar información. En comparación con la naturaleza, no somos más que aprendices humildes. Sin embargo, mientras que el mundo natural es alucinante en su tamaño, permanece bastante constante. Por el contrario, la tecnología de procesamiento de información está creciendo a un ritmo exponencial.

Vía | USC Annenberg News

Confieso que nunca conseguí resolver el Cubo de Rubik (o cubo mágico), y cuando observaba en televisión cómo algunos individuos lo conseguían a velocidad de vértigo, me parecía cosa de magia (Un experto es capaz de ejecutar entre 2 y 5 giros de las caras del cubo por segundo).

El último reto conseguido a propósito de este rompecabezas mecánico inventado por el escultor y profesor de arquitectura húngaro Ernö Rubik en 1974, es descubrir el número mínimo posible de pasos para resolverlo.

El número ha sido llamado “número de Dios”, y se ha establecido en 20. 20 únicos pasos. Para ello se tuvo que calcular todas las posiciones posibles con el cubo (Con 43.252.003.274.489.856.000 posiciones posibles para el cubo), una tarea que hasta hace poco era imposible, según el profesor Morley Davidson, matemático de la Universidad de Kent y miembro del grupo de investigadores que han conseguido llegar al “número de Dios”.

La tarea ha sido posible gracias a los cálculos de los ordenadores de Google.

El matemático estadounidense Morwen Thistlethwaite de la universidad de Tennessee (sur) había sido el primero en intentarlo, demostrando en 1981 que 52 movimientos eran suficientes.

Once años después, su colega holandés Hans Kloosterman había mejorado esa marca con 42 movimientos mientras que en agosto de 2008, los estadounidenses Tomas Rokicki y John Welborn lo hicieron descender a 22.

Vía | Microsiervos / Perú21

Muchas veces nos sorprendemos de tener un conocido común con la persona menos esperada, o descubrimos que el primo de nuestro mejor amigo vive en nuestro mismo edificio, o encontramos que esa persona también ha sido invitada a la misma fiesta de cumpleaños. Solemos decir entonces, "el mundo es un pañuelo", "no sabía que ya os conocierais", o alguna expresión semejante. Sin embargo ¿son esas situaciones tan sorprendentes?

Existe una teoría matemática que intenta explicar el que una persona está conectada con cualquier otra por una cadena relativamente corta de intermediarios (unos 6). Se basa en que el número de conocidos crece exponencialmente con cada eslabón de la cadena, y solamente hacen falta unos pocos eslabones para que ese grupo de conocidos englobe a la humanidad entera. La teoría fue enunciada matemáticamente en los años 50 por Ithiel de Soda Pool y Manfred Kochen, y "demostrada" empíricamente por el psicólogo Stanley Milgram en 1967. El experimento fue denominado "el experimento del Pequeño Mundo" y consistió en seleccionar al azar una serie de personas del Medio Oeste americano, para que enviaran postales a un extraño del cual conocían el nombre, la ocupación y la localización aproximada. El sistema consiste en enviar la tarjeta postal a la persona conocida con más posibilidades de conocer al extraño, y darle instrucciones para que hiciera a su vez lo mismo.

Aunque se esperaban decenas o cientos de enlaces, los paquetes llegaron con un número sorprendentemente bajo de enlaces (5 a 7). De ahí le vino a la teoría su sonoro nombre. Aunque esta historia es relativamente conocida, merece la pena contarla para que conste que no se trata de una leyenda urbana (como los cocodrilos albinos de las alcantarillas de Nueva York), sino de un experimento real.

Más información | Wikipedia

Una de las teorías que nacen en determinadas circunstancias pero que luego se aplican en las más dispares disciplinas, es la Teoría de la Información. Su autor, Claude Elwood Shannon, que le dio el nombre de "Una teoría matemática de la comunicación." Este matemático e ingeniero elaboró esta potente teoría por un encargo de los Laboratorios Bell, que intentaban optimizar la transmisión de la información por cable telefónico, de modo que se evitaran distorsiones, o ruidos de fondo, y se economizara al máximo la transmisión (se utilizaran el mínimo número de elementos posible para transmitir la misma información).

La Teoría de la Información daría para escribir una novela: ha sido aplicada para desencriptar códigos nazis en la II Guerra Mundial, fabricar discos compactos o estudiar la diversidad de coleópteros en los bosques tropicales.

En el estudio de la biodiversidad (tanto animal como vegetal) el índice más utilizado hoy en día es el Índice de Shannon. Este índice fue introducido en el mundo de la ecología por Ramón Margalef, lo cual le valió fama mundial en esta disciplina. Margalef estableció paralelismos entre las letras de una frase y el mensaje que éstas son capaces de transmitir con las especies que componen un ecosistema y las funciones que éstas desempeñan. Son famosos sus experimentos con mecanos, con los que pretendía descubrir cómo de compleja se podía hacer una máquina con un número determinado de piezas, o qué número de piezas mínimo es necesario para hacer que una máquina realice una función, y aplicar luego los resultados a la interpretación de ecosistemas.

El índice de Shannon mide la diversidad natural teniendo en cuenta dos cosas: 1) el número de especies presentes; y 2) cómo se reparten esas especies. No es lo mismo tener 100 individuos de 5 especies repartidas en 96, 1, 1, 1 y 1 individuos; que en 20, 20, 20, 20 y 20 individuos. La información que contiene el segundo sistema es mayor que la información que contiene el primero. La unidad del índice de Shannon es el bit (que es la unidad mínima de información). Un bit es algo que puede estar en dos estados diferentes (sistema binario). Para saber el número de bits que tiene algo: es el número de preguntas que hay que hacerse para conocer un suceso equiprobable.

Un ejemplo con la imagen anterior: ¿cuántos bits contiene? Es decir, si “yo” pienso en una de las figuras en concreto, ¿cuántas preguntas me tienes que hacer “tú” para saber con total seguridad en cuál estoy pensando? En este caso la imagen contiene 3 bits de información, tendrían que hacerse 3 preguntas: ¿es un polígono?, ¿es azul?, ¿tiene ángulos rectos? Precisamente, 2exp3=8. Es decir: 8 objetos equiprobables tienen 3 bits de información. Si todos los polígonos hubieran sido rojos, la cosa sería diferente y habría menos información (si responden “sí” a la pregunta “¿es un polígono?”, ya no hace falta preguntar si es azul), lo cual quiere decir menos diversidad.

Y de ese modo se expresa la biodiversidad como la cantidad de información que contienen el número de especies y su abundancia relativa.

Investigadores alemanes han desarrollado un algoritmo capaz de imitar la mente de los murciélagos. Concretamente la habilidad que tienen estas criaturas de clasificar plantas por el eco que producen. En la investigación han participado tanto matemáticos e informáticos como biólogos. Hasta ahora no se comprendía cómo los murciélagos son capaces de clasificar los árboles de su entorno (así como otros objetos altamente complejos) mediante la ecolocalización.

Los murciélagos abundan en las regiones tropicales, y muchas de las especies se alimentan de fruta, por lo que necesitan conocer la especie de árbol a la que se acercan. También requieren conocer árboles individuales que se encuentren en su entorno habitual para poder orientarse durante sus correrías nocturnas o crepusculares.

El reconocer una estructura tan compleja como un árbol (con múltiples hojas y ramas, y en movimiento) se presumía una habilidad altamente complicada de llevar a cabo. Sin embargo el algoritmo desarrollado no es excesivamente complejo. Los investigadores utilizaron un sonar que utilizaba la misma frecuencia que los murciélagos, y grabaron miles de ecos producidos por cientos de individuos vivos de cinco especies de árboles. El algoritmo que diseñaron lograba distinguir las especies en base a las frecuencias de los ecos de una forma muy ajustada.

Vía | Computers Show How Bats Classify Plants According To Their Echoes

Como todo el mundo sabe, o debería saber a estas alturas, el logotipo de Apple Inc. McIntosh es una manzana mordida. Una de las hipótesis del logotipo característico de esta compañía es que hace referencia a una manzana que ocupó un importante lugar en la historia. No la manzana de Newton, sino de la manzana que acabó con la vida de una de las mentes más brillantes del siglo XX y probablemente de todos los tiempos. Me refiero a Alan Turing.

Alan Turing es, entre otras cosas, el precursor de la computación. Su famosa Máquina de Turing es un compuesto abstracto o teórico que simula el comportamiento de cualquier tipo de ordenador. Alan Turing fue el consolidador formal del concepto de algoritmo, que es la base del funcionamiento de todos los ordenadores actuales. Turing también dedicó gran parte de su ingenio en desarrollar teorías acerca de la inteligencia artificial (uno de sus logros más importantes fue el diseño del Test de Turing, que permite determinar si una entidad es inteligente o no).

¿Por qué el logotipo de Apple es una manzana precisamente mordida? Alan Turing había participado en la II Guerra Mundial como un descifrador de códigos nazis y había accedido a información muy privilegiada y restringida del ejército inglés. Por ello cuando terminó la guerra se le vigiló estrechamente. Para desgracia de Alan Turing su homosexualidad era considerada un delito en aquella época, y cuando denunció un robo en su casa (en el que un amante suyo estaba implicado), las investigaciones llevaron a detener al propio Turing por perversión y homosexualidad.

Forzado a elegir entre la cárcel o un tratamiento hormonal, escogió éste último, lo que le llevó a un declive físico y psicológico que truncó su carrera y a la postre su vida. El 7 de junio de 1954, a los 42 años de edad, murió por envenenamiento con el cianuro contenido en una manzana, a la que solo llegó a dar un mordisco.

Unos hablan de suicidio, otros de tenebrosas conspiraciones, y otros (como su madre) quieren creer que fue un simple descuido de Turing en la manipulación de las sustancias de su laboratorio. Lo que es seguro es que este hombre y esta manzana tienen una página escrita en la Historia que será difícil de borrar.

Investigadores de IBM desarrollaron un nuevo método para mandar información entre diferentes núcleos en un chip transformando pulsos eléctricos en pulsos luminosos. De esta forma se puede reducir el tamaño de las supercomputadoras al de una laptop, y más importante aún se necesitaría una cantidad 10 veces menor de energía para hacerlo funcionar. El modulador óptico empleado por IBM es entre 100 y 1.000 veces menor que cualquier otro del estilo.

El trabajo se concentra en la posibilidad de incluir muchos más núcleos en un sólo chip, que actualmente se ve limitado porque la tecnología de comunicaciones en-el-chip sobre calentaría el procesador y sería demasiado lenta para un aumento en el flujo de trabajo. "Lo que hicimos fue un gran avance hacia la construcción de un mucho más chico y más eficiente método para conectar los núcleos", dijo Dr. T.C. Chen, vice presidente, Science and Technology, IBM Research.

Actualmente uno de los procesadores más avanzados del mundo, el CELL de IBM (usado por la Play Station 3) contiene 9 núcleos en un sólo chip. El nuevo método permitiría conectar cientos o miles de núcleos en un sólo chip de una manera mucho más eficiente y además en un espacio realmente reducido. Usar luz en vez de cables para mandar información puede ser hasta 100 veces más rápido en los chips.

El modulador óptico de IBM transforma una serie de pulsos eléctricos (1 y 0) que se transmite por un cable en una serie de pulsos de luz que se transmitirán por una guía de ondas nanofotónica de silicio. Primero, se envía una haz láser al modulador, que actúa como un "disparador" realmente veloz que regula cuándo la luz será transmitida o no. Cuando el modulador recibe una señal eléctrica de uno de los núcleos deja pasar un pulso de luz, de esta forma se modula la intensidad del haz, y se pudo convertir una serie digital de bits (1 y 0) en una serie de pulsos lumínicos.

Via | Physorg Más Información | IBM Más Información | Video de YouTube

Una nueva ley se encuentra en debate en el Reino Unido, con ella se podría permitir unificar el ADN de tres personas para crear un embrión. El procedimiento requiere la intervención de los padres y una tercera persona (una mujer), se trataría de fertilizar un óvulo con esperma para seguidamente extraerle el núcleo y trasplantarlo en el citoplasma de un gameto sano donado por otra mujer. La idea de todo este proceso es intentar evitar las enfermedades mitocondriales.

Como sabemos, las mitocondrias juegan un papel fundamental en las células, ya que suministran la mayor parte de la energía que necesitan, se les denomina centrales energéticas, aunque también son responsables de otros procesos como la síntesis co-enzimática. Las mitocondrias poseen su propio ADN y dependiendo del estado en el que se encuentre puede ser responsable de diversas enfermedades en el individuo, retraso mental, epilepsia, etc. La nueva técnica pretende solventar este problema gracias a las nuevas mitocondrias sanas que se reciben del gameto donado por la tercera persona.

Aunque ahora se está debatiendo el nuevo proyecto de ley, deberán pasar al menos 10 años para que nazca el primer ser humano mediante esta nueva técnica, y eso si se aprueba con cierta rapidez, ya que hay que tener en cuenta que varios miembros del parlamento se opondrán por cuestiones religiosas o morales o quizás por falta de conocimiento. El nuevo proyecto de ley de Embriología Humana y Fertilización será meticulosamente vigilado, sobre todo por los grupos religiosos que ya ven el tema como algo peligroso y aberrante. Algunos de los temores podrían tener fundamento, se teme que esta manipulación pueda originar otro tipo de enfermedades que encierren mayor gravedad que las que se intentaban solventar.

Nos quedamos con la frase pronunciada por Josephine Quintavalle, perteneciente al comité de Ética Reproductiva, "No estás imitando a la naturaleza; la estás distorsionando” y ¿cómo funciona la sabia naturaleza con los animales?, cuando alguno nace enfermo está condenado a muerte ¿no?, el proceso de la naturaleza con los seres vivos es mucho más “sanguinario”, la conocida selección natural. Los humanos quizás vamos en contra de la naturaleza, por eso somos seres humanos.

Nosotros estamos a favor de quienes defienden la legalización del nuevo proyecto de ley de Embriología Humana y Fertilización, son miles de vidas las que se pueden salvar, la naturaleza desde luego no las salvaría.

Vía | El Mundo Más información | The Independent Más información | The Human Embryology and Fertilisation (HFEA) Más información | El Mundo (anexo)