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Nuevo sistema para poner todas las vacunas con un solo piquete

Un grupo de cient√≠ficos del¬†Instituto Tecnol√≥gico de Massachusetts (MIT)¬†ha creado una nueva tecnolog√≠a gracias a la cual un ni√Īo podr√≠a recibir¬†todas la vacunas¬†que necesita¬†con un √ļnico piquete. Algo que ser√≠a de gran utilidad para muchos pacientes infantiles en todo el mundo, especialmente en pa√≠ses en v√≠as de desarrollo.

Durante los primeros a√Īos de vida, es necesario¬†vacunar a los ni√Īos contra muchas enfermedades¬†(meningitis, sarampi√≥n, las paperas, la rubeola, etc.) que adem√°s, en ocasiones, requieren de dosis m√ļltiples, para las que las tienen que transcurrir poco tiempo entre un pinchazo y otro.

Los¬†cient√≠ficos del MIT han desarrollado un nuevo tipo de micropart√≠culas, algo as√≠ como peque√Īos contenedores o c√°psulas microsc√≥picas selladas donde se guardan las diferentes vacunas. √Čstas pueden ser programadas para que se rompan y liberen su contenido progresivamente en d√≠as espec√≠ficos.

En las pruebas de laboratorio llevadas a cabo con ratones se ha comprobado que, tras la inyección, las sustancias se liberan a los 9, 20 y 41 días.

En el MIT¬†aseguran estar muy emocionados con este trabajo y, en palabras de¬†Robert Langer, uno de los investigadores de esta¬†nueva¬†tecnolog√≠a: “Por primera vez podemos crear una biblioteca de diminutas part√≠culas de vacunaci√≥n, cada una de ellas programada para liberarse en un momento preciso y predecible, para que las personas puedan potencialmente recibir una √ļnica inyecci√≥n que ya incluir√≠a revacunaciones m√ļltiples”.

 

Patricia Figuero

Investigadores crean un chip inteligente que puede aprender

Investigadores de la Universidad de Tennessee ha creado un chip para que las computadoras inteligentes puedan aprender usando circuitos reprogramables para simular la forma en que funcionan las neuronas de un cerebro.

Los cerebros tienen 100,000 millones de neuronas que procesan y transmiten información, y pueden calcular en paralelo a través de trillones de conexiones, lo que recibe el nombre de sinapsis.

Cada vez es m√°s dif√≠cil reducir los chips que alimentan los PC y los dispositivos m√≥viles, por lo que los investigadores est√°n tratando de aplicar la estructura del cerebro a la inform√°tica. El sue√Īo de crear microprocesadores inteligentes inspirados en el funcionamiento del cerebro, es por ello que est√°n en desarrollo chips ex√≥ticos basados ‚Äč‚Äčen la estructura del cerebro. Algunos investigadores est√°n haciendo microcontroladores de este tipo de componentes que se encuentran en los ordenadores de hoy en d√≠a.

Es el caso de unos investigadores de la universidad de Tennessee (Knoxville), quienes han fabricado un chip para ordenadores inteligentes que puedan aprender. Estos chips están estructurados para descubrir patrones a través de probabilidades y asociación, ayudando con la toma de decisiones. Este grupo está usando circuitos reprogramables llamados FPGA (Field Programmable Gate Arrays) para simular la forma en que funcionan las neuronas y las sinapsis en un cerebro. Estos circuitos se caracterizan por realizar tareas específicas y pueden reprogramarse fácilmente para otras aplicaciones.

Existe mucha cooperación entre los investigadores que se centran en chips que imitan al cerebro. A parte de IBM, quien ha desarrollado uno de los más notables llamado TrueNorth, la investigación de la computación neuromórfica también está en curso en la Universidad de Manchester, la Universidad de Heidelberg en Alemania, la Universidad de Standford y la Universidad de Zhejiang en China.

Redacción

 

¬ŅPor qu√© los robots deber√≠an conseguir estados de conciencia humana?

Se habla mucho sobre los desastres que podrían causar un mundo lleno de robots y de Inteligencia Artificial, pero los investigadores se están intentando adelantar a este panorama. En particular, la importancia de generar una IA en la que se alcance conciencia humana es el gran reto de la ciencia, tal y como se está repitiendo una y otra vez en la Conferencia Internacional Conjunta sobre este tema que tiene lugar en Nueva York.

‚ÄúEs crucial el dise√Īo de sistemas inteligentes que cooperen perfectamente con las personas‚ÄĚ, dijo Barbara Grosz, profesora de Harvard. ‚ÄúEs un imperativo, no una opci√≥n. La Inteligencia Artificial deber√≠a ser un complemento a la inteligencia humana, no un reemplazo‚ÄĚ. Como tal, una habilidad para entender qui√©n est√° interactuando con qui√©n y quien es el que toma las decisiones. ‚ÄúLa inteligencia humana est√° profundamente arraigada en la interacci√≥n social. Sin el avance en estados de conciencia humanos, en la IA perderemos la parte de la inteligencia‚ÄĚ.

‚ÄúMientras que los humanos tienen sentimientos complejos como la compasi√≥n, hacen juicios de valor o entienden los beneficios sociales, la IA destaca en la detecci√≥n de anomal√≠as y en el an√°lisis de poblaci√≥n‚ÄĚ, explic√≥ Guruduth Banavar, vicepresidente de computaci√≥n cognitiva de IBM.

Los humanos y las máquinas trabajando juntos tienen el potencial de mejorar las habilidades de los expertos en muchos sectores. Pero, para que esto ocurra, se necesita la autonomía y la habilidad para trabajar en entornos de grupo con un enfoque compartido.

Tambi√©n encontrar caracter√≠sticas importantes para obtener un lenguaje que permita expresar creencias e hip√≥tesis junto con la capacidad de construir modelos del comportamiento de los dem√°s y el inter√©s por ense√Īar y aprender. ‚ÄúEn general, este tipo de inteligencias artificiales deben relacionarse con las personas como si fuesen aprendices y no herramientas‚ÄĚ, indic√≥ Kenneth Forbus, profesor de la universidad de Northwestern.

Cabe destacar que se ha tratado en el evento ha sido la de los robots m√≥viles, capaces de entregar, por ejemplo, paquetes en una oficina o de acompa√Īar a los seres humanos de un lugar a otro. A veces, necesitan ayuda humana para la comprensi√≥n de una orden o incluso para presionar un bot√≥n del ascensor. Para ellos, la planificaci√≥n centrada en el ser humano podr√≠a significar la elecci√≥n de una ruta que no es solo la mejor en t√©rminos de disponibilidad de potenciales ayudantes humanos.

Finalmente es importante para este tipo de robots la ‚Äútransparencia‚ÄĚ o saber el estado interno del robot. Se√Īales luminosas o la capacidad de articular lo que est√°n haciendo podr√≠an ayudar a las personas a una mejor comprensi√≥n.

Katherine Noyes

 

Disparar un √°tomo en silicio quiz√°s sea el inicio de una computadora cu√°ntica

Se necesitar√° un rayo generador de iones, investigadores de Sandia National Laboratories han demostrado que puede funcionar.

Si se toma un √°tomo de antimonio, se acompa√Īa con un rayo de iones para dispararlo en sustrato de silicio, puede que se encuentre en el camino de construir una computadora cu√°ntica¬†que funcione. Esto es lo que aseguran unos investigadores de Sandia National Laboratories, anunciaron que est√°n utilizando esta t√©cnica con resultados que prometen.

En su experimento, descrito en la revista Applied Physics Letters, los investigadores utilizaron un rayo generador de iones para insertar el átomo de antimonio en un sustrato de silicio industrial estándar, un proceso que sólo lleva unos segundos. Este átomo, equipado con cinco electrones, llevaba uno más de lo que suelen llevar los átomos de silicio. Debido a que los electrones se emparejan, el electrón impar de antimonio queda libre.

Es precisamente que ese electr√≥n libre donde radica todo el potencial. Los investigadores lo sometieron a la presi√≥n de un campo electromagn√©tico y monitorearon sus giros o¬†spin¬†y est√°n boca arriba o boca abajo. Los spins es lo que permite a los electrones servir como bits cu√°nticos o ‚Äúqubits‚ÄĚ, que son el componente principal de la computaci√≥n cu√°ntica. Mientras que las computadoras tradicionales representan n√ļmeros como 0 y 1, un qubit pueden ser simult√°neamente un 0 y un 1, un estado conocido como superposici√≥n.

Ahora que han colocado de forma precisa un átomo en silicio, los investigadores creen que podrían insertar un segundo átomo a la distancia justa para que se comuniquen entre ellos. Lo que esencialmente es el principio de un circuito de computación cuántica.

Sandia planea iniciar la pr√≥xima haza√Īa a finales de a√Īo. ‚ÄúNuestro m√©todo es prometedor porque lee el spin del electr√≥n en lugar de su carga el√©ctrica, est√° informaci√≥n no queda tragada por un background est√°tico sino que se mantiene coherente durante un tiempo relativamente largo‚ÄĚ, explic√≥ Meenakshi Singh, estudiante de postdoctorado e investigador principal.

El hecho de que la nueva técnica utilice silicio es otra ventaja, ya que las tecnologías de fabricación comerciales de silicio ya están desarrolladas y son más baratas que los materiales superconductores especializados.

Mientras que algunas partes del experimento se hab√≠an demostrado antes, esta es la primera vez que se han trabajado todas juntas en un √ļnico chip y con cada qubit colocado de forma precisa. Hasta ahora los investigadores s√≥lo pod√≠an estimar d√≥nde estaba cada qubit mediante una aproximaci√≥n estad√≠stica.

Gracias en parte a esta mejor precisi√≥n, la nueva t√©cnica podr√≠a permitir a los fabricantes hacer estructuras multiqubit¬† m√°s complicadas que las que podr√≠an producir otros m√©todos, seg√ļn los investigadores.

Katherine Noyes

 

¬ŅRealmente hay privacidad si usa Twitter en el smartphone?

Investigadores de las universidades de Oxford y Stanford han estudiado la privacidad de los metadatos de los móviles y del servicio de ubicación de Twitter.

Existe la noci√≥n de la privacidad online ha disminuido mucho en los √ļltimos a√Īos, y dos asuntos recientes confirman lo que en la mente de algunos es ya un panorama sombr√≠o. El primero, un estudio de la Universidad de Stanford, encontr√≥ que los metadatos que se almacenan en el smartphone adem√°s de informaci√≥n sobre llamadas y mensajes de texto, as√≠ como su tiempo y duraci√≥n, pueden revelar gran cantidad de detalles personales. Para su investigaci√≥n, los cient√≠ficos construyeron una app de Android y la utilizaron para recuperar metadatos de llamadas y mensajes de texto, n√ļmeros, horarios y duraci√≥n de las comunicaciones, a partir de registros de smartphones de m√°s de 800 voluntarios. En total, los participantes proporcionaron registros de m√°s de 250 000 llamadas y hasta 1.2 millones de textos.

Los investigadores usaron una combinación de procesos manuales y automatizados para entender exactamente qué información está siendo revelada. Y llegaron a la conclusión de que es posible inferir mucho más de lo que se podría pensar. Por ejemplo, una persona que llama muchas veces al cardiólogo, a la farmacia además de un dispositivos de monitoreo de arritmia cardiaca probablemente sufre una arritmia cardiaca. Basándose en las llamadas frecuentes a un vendedor local de armas que anuncia continuamente rifles semiautomáticos y a una línea de apoyo a los clientes de uno de los mayores fabricantes de estos rifles es lógico llegar a la conclusión que el que llama es propietario de dicha arma.

Los investigadores se propusieron rellenar los huecos de conocimiento del actual programa de metadatos de teléfonos de la Agencia Nacional de Seguridad. Actualmente, las leyes de Estados Unidos proporcionan mayor privacidad al contenido de las llamadas por lo que es más fácil para las agencias gubernamentales obtener metadatos, en parte porque los políticos asumen que no es  posible interferir en detalles específicos sensibles sobre las personas basándose sólo en ellos. Su estudio, publicado en las actas de la National Academy of Sciences, sugiere lo contrario. Las versiones preliminares del trabajo ya han tenido un importante papel en los debates de políticos federales, y han sido citados en documentos judiciales y en cartas a los legisladores tanto en Estados Unidos como en el extranjero.

Twitter sabe dónde estamos

Por otra parte, investigadores del MIT y de la Universidad de Oxford han demostrado que con tan s√≥lo unas cuantas localizaciones en un pu√Īado de tuits, hasta un fisg√≥n con un nivel tecnol√≥gico bajo, puede descubrir d√≥nde vivimos y trabajamos. Aunque el servicio de localizaci√≥n de Twitter est√° desactivado por defecto, muchos usuarios eligen activarlo. Ahora, parece que con unos ocho tuits durante el transcurso de un d√≠a, podemos darle a un acosador todo lo que necesita para hacernos un seguimiento.

Los investigadores han utilizado tuis reales de usuarios de Twitter del área de Boston, que han dado su consentimiento para que sus datos sean utilizados y que han confirmado las direcciones de sus trabajos y sus casas, sus rutas y las localizaciones de varias destinos de ocio desde donde habían tuiteado. Los datos de horarios y localización asociados a los tuits fueron presentados a un grupo de 45 participantes en el estudio, a los que se les pidió que intentaran deducir si los tuits se habían originado en las casas de los usuarios, en su lugar de trabajo, en destinaciones de ocio o durante los trayectos. Resultado: lo dedujeron sin problemas. Mostraron una muestra basadas en mapas, los participantes identificaron correctamente en un 65% de los casos que los tuits habían sido escritos en casa  y hasta en un 70% los que se habían escrito en el trabajo. El documento se presentó como parte de un proyecto más general del MIT’S Internet Policy Research Iniciative.

‚ÄúMucha gente piensa que solo las t√©cnicas de aprendizaje autom√°tico pueden descubrir patrones interesantes en los datos de localizaci√≥n, y est√°n seguros de que nadie tiene los conocimientos t√©cnicos para hacerlo‚ÄĚ, explica Ilaria Liccardi, cient√≠fica investigadora en el MIT‚ÄôS Internet Policy Research Initiative.¬† ‚ÄúLo que quer√≠amos ense√Īar es que cuando env√≠as datos de localizaci√≥n como una informaci√≥n secundaria es extremadamente sencillo¬† para personas con pocos conocimientos t√©cnicos adivinar d√≥nde vives o d√≥nde trabajas‚ÄĚ.

Twitter no ha rendido declaración ente los resultados de los investigadores, aunque ha dirigido a sus usuarios a la información online sobre su función opcional de localización.

Katherine Noyes