Investigadores de la Universidad Estatal de Michigan han hecho un descubrimiento sorprendente sobre el sistema nervioso entérico del intestino humano, el llamado "segundo cerebro". No solo constatan que, en efecto, este segundo cerebro existe, sino que es extraordinariamente independiente.

Es decir, que los intestinos podrían realizar muchas de sus tareas habituales incluso si de alguna manera se desconectaran del sistema nervioso central. Y la cantidad de células especializadas del sistema nervioso, a saber, neuronas y glía, que viven en el intestino de una persona es aproximadamente equivalente a la cantidad que se encuentra en el cerebro de un gato.

Células gliales

Gulbransen y su equipo han demostrado ahora que las células gliales (a diferencia de las neuronas, las células gliales no tienen axones, dendritas ni conductos nerviosos) desempeñan un papel mucho más activo en el sistema nervioso entérico de lo que se había creído en un primer momento.

En el lenguaje informático, la glia serían las puertas lógicas. O, para una metáfora más musical, la glia no lleva las notas tocadas en una guitarra eléctrica, son los pedales y amplificadores que modulan el tono y el volumen de esas notas.

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En una investigación, publicada recientemente, los investigadores revelaron que la glía actúa de una manera muy precisa para influir en las señales transportadas por los circuitos neuronales. Este descubrimiento podría ayudar a allanar el camino para nuevos tratamientos para las enfermedades intestinales.

La glía también podría estar involucrada en varias otras afecciones de salud, incluidos los trastornos de la motilidad intestinal, como el estreñimiento, y un trastorno poco común conocido como pseudoobstrucción intestinal crónica.

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Este nuevo estudio, pues, crea una imagen más completa, aunque más complicada, de cómo funciona el sistema nervioso entérico. Algo no tan extraño si tenemos en cuenta, tal y como explica el neurobiólogo Michael Gershon en su libro El segundo cerebro, que el 95% de toda la serotonina que corre por nuestro cuerpo se halla en el intestino, nuestro segundo cerebro.

Un comité del Congreso de Estados Unidos está presionando al Departamento de Justicia para que explore el uso federal de la inteligencia artificial para analizar las llamadas telefónicas de los reclusos.

El panel ha pedido que se realicen más investigaciones sobre el potencial de la tecnología para prevenir el suicidio y los delitos violentos. El sistema transcribe conversaciones telefónicas, analiza el tono de voz y detecta ciertas palabras o frases preprogramadas por los funcionarios.

Sesgos algorítmicos

Bill Partridge, un jefe de policía en Alabama, donde ya se usa el sistema, dijo que los agentes resolvieron los casos de homicidio sin resolver después de que AI señaló a los prisioneros discutiendo los crímenes.

Los defensores argumentan que la tecnología puede proteger a los reclusos y ayudar a las investigaciones policiales, pero los críticos han expresado su alarma: temen que usar para interpretar conversaciones les lleve a cometer errores, malentendidos y prejuicios raciales que cambien la vida.

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La mayoría de los europeos estarían dispuestos a reemplazar a sus políticos por algoritmos de IA (sobre todo en España)

Un estudio de la Universidad de Stanford de 2020 encontró que los sistemas de voz a texto utilizados por Amazon, Google, Apple, IBM y Microsoft tenían tasas de error que eran casi dos veces más altas para las personas negras que para las blancas. Estas disparidades podrían reforzar las disparidades raciales en el sistema de justicia penal. La investigación muestra que los hombres negros en Estados Unidos tienen seis veces más probabilidades de ser encarcelados que los hombres blancos.

Albert Fox Cahn, director ejecutivo del Proyecto de Supervisión de Tecnología de Vigilancia, señala que la tecnología podría "automatizar la elaboración de perfiles raciales" y violar los derechos de privacidad.

Un sistema de inteligencia artificial que podría diagnosticar la demencia a partir de un solo escáner cerebral ha sido desarrollado por investigadores de la Universidad de Cambridge.

Las pruebas preclínicas sugieren que la tecnología puede detectar signos de demencia años antes de que se desarrollen los síntomas. El sistema ahora se está evaluando en ensayos clínicos.

Tecnología prometedora

El algoritmo del sistema busca patrones en los escáneres cerebrales que los neurólogos no pueden detectar. Luego, estos se comparan con los resultados del paciente en una base de datos para hacer un diagnóstico.

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Las encuestas y sondeos podrían ser más fidedignos y en tiempo real si estuvieran realizadas por una inteligencia artificial

Según explica Zoe Kourtzi, de la Universidad de Cambridge, el sistema podría mejorar los resultados de los pacientes:

Si intervenimos temprano, los tratamientos pueden comenzar temprano y ralentizar la progresión de la enfermedad y, al mismo tiempo, evitar más daños. Y es probable que los síntomas ocurran mucho más tarde en la vida o que nunca ocurran.

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Laa inteligencia artificial puede ayudarte a elegir tu próxima carrera y mantenerte a la vanguardia de la automatización

La herramienta ahora se está probando en clínicas de memoria en todo el Reino Unido. Los investigadores esperan que alrededor de 500 pacientes participen en el primer año del ensayo.

Las nuevas tecnologías crean nuevos puestos de trabajo, no solo los destruyen, pero las habilidades que requieren no siempre coinciden con los antiguos puestos de trabajo. Cambiar de trabajo con éxito requiere aprovechar al máximo tus habilidades actuales y adquirir otras nuevas.

Para ello, según detalla un nuevo estudio, se ha desarrollado un sistema para recomendar transiciones profesionales, utilizando el aprendizaje automático para analizar más de 8 millones de anuncios de empleo online para ver qué movimientos tienen probabilidades de tener éxito.

Transición laboral

El sistema utiliza una medida que los economistas denominan 'ventaja comparativa revelada' (RCA) para identificar cuán importante es una habilidad individual para un trabajo, utilizando anuncios de empleo online de 2018. El siguiente mapa visualiza la similitud de las 500 habilidades principales. Cada marcador representa una habilidad individual, coloreada de acuerdo con uno de los 13 grupos de habilidades muy similares.

Este nuevo sistema comienza midiendo similitudes entre las habilidades requeridas por cada ocupación. Por ejemplo, un contable podría convertirse en analista financiero porque las habilidades requeridas son similares, pero un terapeuta del habla puede tener más dificultades para convertirse en analista financiero ya que las habilidades son bastante diferentes.

A continuación, el sistema analiza un gran conjunto de transiciones profesionales del mundo real para ver en qué dirección suelen ir estas transiciones. Por último, el sistema puede recomendar un cambio de carrera que probablemente tenga éxito y decir qué habilidades puedes necesitar para que funcione.

La siguiente imagen visualiza la similitud entre las ocupaciones australianas en 2018. Cada marcador muestra una ocupación individual, y los colores representan el riesgo que enfrenta cada ocupación debido a la automatización durante las próximas dos décadas (el azul muestra un riesgo bajo y el rojo muestra un riesgo alto). Las ocupaciones visiblemente similares se agrupan estrechamente, y las ocupaciones médicas y altamente calificadas enfrentan el riesgo de automatización más bajo.

Luego, se toma la medida de similitud entre ocupaciones y se combinama con una variedad de otras variables del mercado laboral, como los niveles de empleo y los requisitos educativos, para construir este sistema de recomendación de transición laboral. El mapa de transiciones completo es grande y complicado, pero puedes ver cómo funciona a continuación en una versión pequeña que solo incluye transiciones entre 20 ocupaciones. En el mapa, la ocupación 'fuente' se muestra en el eje horizontal y la ocupación 'objetivo' en el eje vertical.

El sistema también puede recomendar habilidades que los trabajadores deben desarrollar para aumentar sus posibilidades de una transición exitosa. Por ejemplo, para un 'limpiador doméstico', las habilidades más recomendadas necesarias para la transición a 'cuidador anciano y discapacitado' son habilidades especializadas en atención al paciente, como 'asistencia con la higiene del paciente'.

El sistema creado por los investigadores funciona convirtiendo archivos de audio sin procesar en espectrogramas y después utilizando modelos de aprendizaje profundo para generar letras que coinciden con la música que procesaron en tiempo real.

Ello podría ayudar a los artistas a componer nuevas letras que combinen bien con la música que crean.

Conexión emocional

Investigadores de la Universidad de Waterloo han publicado en un preprint los resultados del estudio de este sistema computacional. Según declaraciones de Olga Vechtomova, una de las investigadoras que llevó a cabo el estudio:

El objetivo de esta investigación fue diseñar un sistema que pueda generar letras que reflejen el estado de ánimo y las emociones expresadas a través de varios aspectos de la música, como acordes, instrumentos, tempo, etc. Nos propusimos crear una herramienta que los músicos pudieran usar para inspirarse para escribir sus propias canciones.

El sistema creado por los investigadores funciona convirtiendo archivos de audio sin procesar en espectrogramas y luego utilizando modelos de aprendizaje profundo para generar letras que coinciden con la música que procesaron en tiempo real. La arquitectura del modelo se compone de dos autocodificadores variacionales, uno diseñado para aprender representaciones de audio musical y el otro para aprender letras.

Para evaluar el sistema que desarrollaron, Vechtomova y sus colegas llevaron a cabo un estudio de usuarios en el que pidieron a los músicos que tocasen música en vivo y compartieran sus comentarios sobre las letras creadas por su sistema.

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La inteligencia artificial sugiere que el tenis es el deporte que más emociones despierta en los telespectadores

Vechtomova y sus colegas están trabajando actualmente en una versión final del sistema al que los artistas de todo el mundo podrían acceder fácilmente, al mismo tiempo que intentan diseñar otras herramientas que podrían mejorar los procesos de escritura de letras.

Los ensayos clínicos suelen tener un grave inconveniente: las personas a las que se administran medicamentos en ellos se seleccionan de forma muy estricta. La mayoría de los ensayos clínicos, por ejemplo, no permiten mujeres embarazadas. Y la mayoría tiene requisitos de edad. Además, la mayoría no permite personas con afecciones distintas de las que se están probando.

Este proceso de filtrado reduce el grupo disponible de posibles voluntarios y también excluye innecesariamente a muchas personas que pueden beneficiarse de la terapia. La inteligencia artificial podría cambiar esta criba.

Red flags

Un equipo de investigadores de la Universidad de Stanford, que trabaja con la corporación de biotecnología Genentech, ha desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial que puede agregar de manera segura participantes de ensayos clínicos que pueden haber sido previamente excluidos.

El nuevo sistema, llamado Trial Pathfinder, compara los resultados de supervivencia de los participantes de ensayos clínicos incluidos en una gran base de datos.

A medida que el sistema analiza los datos, aprende más sobre qué pacientes tienen más o menos probabilidad de experimentar problemas en un ensayo clínico de un nuevo fármaco, en función de varios factores, como la edad, el peso, si está embarazada y su historial médico. A continuación, el sistema se puede utilizar para emular un ensayo clínico con la inclusión de personas que anteriormente se habrían filtrado. Finalmente, los investigadores pueden usar la información del sistema al establecer los criterios para su ensayo clínico en el mundo real.

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La cara sí que podría ser el espejo del alma, según los algoritmos de visión artificial

Las pruebas con datos del mundo real sobre aplicaciones específicas, como ciertos tipos de cánceres, mostraron que es capaz de aumentar las poblaciones permitidas de voluntarios en tales ensayos de medicamentos en aproximadamente un 53%.

Una nueva herramienta de inteligencia artificial proporciona una forma sorprendentemente sencilla de detectar si lo que estamos viendo es un deepfake o se trata de una imagen real: analizar cómo la luz se refleja en los ojos.

El sistema ha sido desarrollado por investigadores informáticos de la Universidad de Buffalo. En pruebas con fotos de estilo retrato, la herramienta fue 94% efectiva en la detección de imágenes Deepfake.

Análisis de las córneas

Un Deepfake (acrónimo del inglés formado por las palabras fake, falsificación, y deep learning, aprendizaje profundo) es una técnica de inteligencia artificial que permite editar vídeos falsos de personas que aparentemente son reales, utilizando para ello algoritmos de aprendizaje no supervisados, conocidos en español como RGAs (Red generativa antagónica), y vídeos o imágenes ya existentes. Muchas veces, el ojo humano puede ser engañado, por ello se ha desarrollado este nuevo algoritmo para identificarlos.

El sistema expone las falsificaciones analizando las córneas, que tienen una superficie similar a un espejo y que genera patrones reflectantes cuando se ilumina con luz.

En una foto de un rostro real tomada con una cámara, el reflejo de los dos ojos será similar porque están viendo lo mismo. Pero las imágenes Deepfake generalmente no logran capturar con precisión esta semejanza, mostrando diferentes formas geométricas o ubicaciones no coincidentes de los reflejos.

El sistema de inteligencia artificial busca estas discrepancias trazando un rostro y analizando la luz reflejada en cada globo ocular. Genera una puntuación que sirve como métrica de similitud. Cuanto menor sea la puntuación, más probable es que el rostro sea un Deepfake.

Por supuesto, el sistema tiene limitaciones: es eficaz únicamente en imágenes de retratos. Si el rostro de la imagen no está mirando a la cámara, es probable que el sistema produzca falsos positivos. También los deepfakes más sosfisticados, donde hay un trabajo de procesado posterior para evitar discrepancias en los reflejos de los ojos, quedarán a salvo del escrutinio de este nuevo algoritmo.

La masturbación provoca una oleada de dopamina y oxitocina. Ello mejora nuestro estado de ánimo. La oxitocina, de hecho, reduce el cortisol, una hormona del estrés generalmente presente durante los momentos de ansiedad, miedo, pánico o angustia.

Esto, a su vez, puede ayudar a estimular nuestro sistema inmunológico porque el cortisol en realidad ayuda a mantener su sistema inmunológico si se libera en pequeñas dosis, lo que permite protegernos frente a determinadas enfermedades o infecciones (¿alguien ha pensado en el coronavirus?).

Masturbación y glóbulos blancos

Según un estudio realizado por el Departamento de Psicología Médica de la Clínica Universitaria de Essen (en Alemania), la masturbación aumentó el recuento de glóbulos blancos y fortaleció el sistema inmunitario.

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No es lo mismo masturbarse que tener sexo

Durante este experimento, se analizó el recuento de glóbulos blancos de cada participante a través de medidas que se tomaron 5 minutos antes y 45 minutos después de alcanzar un orgasmo autoinducido.

Los resultados confirmaron que la excitación sexual y el orgasmo aumentaron la cantidad de glóbulos blancos, particularmente las células asesinas naturales que ayudan a combatir las infecciones.

El sistema inmune está organizado a través de una equilibrada red de células y órganos que trabajan juntos para defenderse contra infecciones y enfermedades al detener la entrada de amenazas como bacterias y virus en su sistema.

Si bien hay muchas cosas que debemos hacer para mantener nuestro sistema inmunológico funcionando a niveles óptimos, la masturbación (u otros medios para alcanzar el orgasmo) ha demostrado tener efectos positivos.

Por su parte, los malos hábitos (como un horario de sueño desordenado) pueden hacer justo lo contrario. Así que, habida cuenta del placer que reporta, el sexo parece una opción mejor.

Un grupo del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT (CSAIL) ha desarrollado recientemente un nuevo sistema para imprimir dispositivos y robots funcionales hechos a medida, sin intervención humana.

Su único sistema utiliza una receta de tres ingredientes que permite a los usuarios crear geometría estructural, imprimir trazos y ensamblar componentes electrónicos como sensores y actuadores.

LaserFactory

LaserFactory, que así ha sido bautizado el sistema, tiene dos partes que funcionan conjuntamente: un conjunto de herramientas de software que permite a los usuarios diseñar dispositivos personalizados y una plataforma de hardware que los fabrica.

LaserFactory corta automáticamente la geometría, libera plata para las trazas de circuitos, selecciona y coloca componentes y finalmente trata la plata para hacer que las trazas sean conductoras, asegurando los componentes en su lugar para completar la fabricación.

Uno de los desarrolladores, Martin Nisser, señala que este tipo de 'ventanilla única' podría ser beneficiosa para los desarrolladores de productos, fabricantes, investigadores y educadores que buscan realizar prototipos rápidamente de dispositivos portátiles, robots, drones y otros productos electrónicos impresos.

Como se observa en el video del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT que muestra el sistema, un dron puede despegar justo después de ser concebido por LaserFactory:

Hacer que la fabricación sea económica, rápida y accesible para un profano sigue siendo un desafío. Al aprovechar las plataformas de fabricación ampliamente disponibles, como las impresoras 3D y las cortadoras láser, LaserFactory es el primer sistema que integra estas capacidades y automatiza la línea completa para fabricar dispositivos funcionales en un sistema.

Los investigadores planean refinar LaserFactory mejorando la calidad y la fidelidad de las trazas de los circuitos para que el sistema pueda construir dispositivos más complejos y densos.

Simon Kindleysides, de Reino Unido, fue quien completó la amratón de Londres de 2018 con la ayuda de un exoesqueleto robótico denominado ReWalk situado en la mitad inferior de su cuerpo.

Cruzó la línea de meta tras 36 horas y 46 minutos de recorrido, habiendo dado un total de 60.373 pasos y caminar un tiempo efectivo de 27 horas y 32 minutos.

Kindleysides fue diagnosticado con un trastorno neurológico funcional y un tumor cerebral de glioma en 2013, dejándolo paralizado de la cintura para abajo.

ReWalk

El sistema utiliza una batería que se lleva en una mochila, y es contolado por un simple control montado en la muñeca que detecta y mejora los movimientos del usuario. El sistema fue diseñado en Yokneam, Israel, por Amit Goffer,​ el sistema ReWalk es comercializado por ReWalk Robotics (Originalmente Argo Medical Technologies),​ y su precio está alrededor de 85.000 dólares por unidad.

El sistema ReWalk pesa aproximadamente 23.3 kilogramos; la mochila que contiene la computadora, con sistema operativo Windows, y la batería pesan alrededor de 2.3 kilogramos, y el exoesqueleto robótico de la pierna pesa alrededor de 21 kilogramos.

La primera persona en completar una maratón provista de un caminador robótico fue también la británica Claire Lomas: terminó la maratón de Londres 2012 en 16 díasm también con la ayuda de un ReWalk.

El 15 de abril de 2018, terminó la maratón del Gran Manchester en ocho días, la maratón más rápida con un caminador robótico.