domingo, 22 de abril de 2018

Si quieres sacar el máximo provecho a tu memoria, muévete de la silla

Friends 3320176 960 720 Una vida demasiado sedentaria se asocia con un adelgazamiento de una parte del cerebro importante para la memoria, según sugiere una investigación reciente publicada en Plos One.

Concretamente, los investigadores descubrieron que, en las personas de mediana edad y mayores, la estructura del cerebro que es clave para el aprendizaje (lóbulo temporal medial) y la memoria es más abundante en aquéllos que pasan la mayor parte del tiempo de pie y en movimiento.

La clave es el ejercicio

Cierta pérdida de volumen en esta región ocurre de forma natural a medida que envejecemos, y el resultado es una memoria episódica de menor calidad, del tipo que recuerda los eventos en el pasado.

Los hallazgos se basan en entrevistas y pruebas de 35 personas cognitivamente sanas con edades comprendidas entre los 45 y los 75 años. Investigadores del Instituto Semel de la UCLA y su Centro de Neurociencias Cognitivas consultaron a los voluntarios a propósito de sus patrones de actividad física y escanearon sus cerebros con técnicas de resonancia magnética. Posteriormente, midieron cómo los niveles de actividad física correspondían con el grosor en estas estructuras cerebrales críticas.

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Los sujetos del estudio informaron de 15 horas de promedio de sedentarismo al día. Cada hora adicional de promedio se asoció con una disminución del 2 por ciento en el grosor del lóbulo temporal medial.

La investigación sugiere que, en comparación con una persona que permanece sentado durante 10 horas al día, alguien de la misma edad que normalmente se sienta durante 15 horas tendría un lóbulo temporal medial que un 10 por ciento más delgado.

El estudio no encontró ninguna correlación entre los hábitos de ejercicio de los sujetos y el grosor de su lóbulo temporal medial o sus estructuras constituyentes. En otras palabras, no importa que hagamos ejercicio muy intenso o no, lo que importa es que nos movamos un número suficiente de horas. Si hacemos mucho ejercicio poco tiempo al día, pero el resto del tiempo estamos sentados, los efectos continuarán siendo negativosp para esta región del cerebro.

Incluso para las personas que son físicamente activas, sentarse mucho parece ser malo para su cerebro.

Si bien el nuevo estudio no arroja luz sobre la razón que subyace a que largos períodos de sedentarimso pueden diluir las estructuras de la memoria del cerebro, lo cierto es que la correlación es fuerte y consecuente con otros estudios.

El cerebro, por supuesto, depende del suministro adecuado de oxígeno y nutrientes para mantenerse y resistir las depredaciones del envejecimiento. Si sentarse demasiado tiempo compromete esos suministros, es lógico pensar que nuestras delicadas estructuras corticales tendrán problemas para mantener el volumen y la densidad que tenían cuando éramos jóvenes.

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Vía Xataka Ciencia

Para considerar a alguien como un amigo debes de pasar al menos 90 horas con él

La amistad es un término poco precios, lleno de poros y matices, pero la ciencia también quiere diferenciar a un simple conocido de un amigo. Por ello, un nuevo estudio ha querido determinar el número de horas necesario para alcanzar cada nivel de amistad, desde compañeros ocasionales para tomar una copa a amigos con los que estamos fuertemente vinculados a nivel emocional.

90 horas

El estudio, publicado en Journal of Social and Personal Relationships, señala que normalmente se necesitan aproximadamente 50 horas de tiempo para pasar de ser conocidos a ser "amigos ocasionales" (compañeros de bebida o amigos de amigos que ven en fiestas); alrededor de 90 horas para convertirse en un "amigo" fiel (ambos hacen tiempo para dedicarse al otro); y más de 200 horas para formar un vínculo de tipo BFF (sientes una conexión emocional con este amigo).

Cuando se habla de horas de relación se habla de horas de vigilia y donde no se está trabajando juntos, sino realizando actividades en las que se comparte el tiempo libre, como por ejemplo ver la televisión, tomar un café, jugar a un juego de mesa, salir a pasear, etc. Los compañeros de trabajo pueden seguir siendo amigos, naturalmente, pero es necesario que se pase tiempo juntos fuera del lugar de trabajo para que esto suceda.

Así pues, el factor más importante para trabar amistad, parece ser la inversión de tiempo personal, según explica Jeffrey Hall, profesor Asociado de Estudios de Comunicación y autor principal del estudio. Y si tienes dudas sobre el vínculo de amistad que tienes con alguine, este test confeccionado por el propio Hall te servirá para afinar un poco más.
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Vía Xataka Ciencia

Así es como la inteligencia artificial recomienda lo que cree que te gusta

Netflix 13 El uso de algoritmos más inteligentes, y éticos, en la recomendación es por tanto la clave para que las empresas, sean del ámbito que sean, puedan lograr la fidelidad y la confianza de sus clientes.

Además, habida cuenta de que cada vez hay más oferta, y más datos, parece que el único camino es confiar en estos sistemas de recomendación automática. Pero ¿cómo funciona exactamente?

Funcionamiento

Hay dos técnicas principales para encontrar los elementos apropiados para un usuario determinado: filtraje basado en el contenido y filtraje colaborativo.

Las recomendaciones basadas en el contenido se basan en la afinidad que hay entre las propiedades de los elementos a recomendar (las categorías, el año, etc) y los perfiles de los usuarios.

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En la filtración colaborativa, la afinidad entre los elementos a recomendar y los usuarios se calcula a través del comportamiento de todos los usuarios, tal y como sucede, por ejemplo, en los sistemas de recomendación de Amazon o Netflix: qué películas se seleccionan, hasta qué minuto se consumen, qué calificación reciben por parte del usuario, etc.

Todos esos datos, gestionados por algoritmos, pueden proporcionarnos predicciones sobre el comportamiento de los consumidores con un nivel de profundidad inédito hasta el momento.

Concretamente, Amazon utiliza un sistema que se llama “item to item collaborative filtering”, que personaliza la página web en función del consumo pasado del cliente, es decir, que más que unir al usuario con otros clientes similares, vincula cada uno de los productos comprados y evaluados por el usuario con otros productos similares y con ello elabora una lista de recomendación.

Gracias a la gran disponibilidad de datos los sistemas de recomendación son capaces de recomendar productos o servicios a usuarios en función de la actividad de otros usuarios similares. Los sistemas de recomendación se basan en algoritmos que son capaces de predecir cómo le va a gustar a un usuario un producto que aún no ha descubierto ni que sabe que existe.

Cuando queremos predecir si una película le va a gustar a un usuario que aún no la ha visto, simplemente analizaríamos si la gente que tiene evaluaciones similares a este usuario sobre otras películas les ha gustado o no esta película que queremos recomendar. Este método llamado filtraje colaborativo se ha mostrado muy eficaz pero requiere de muchos datos: es decir, centenares de miles de usuarios que hayan evaluado miles de películas. Como extraer la evaluación de los productos o servicios en sistemas de recomendación puede ser complicado, la tendencia es que las plataformas de Internet no preguntan de forma explícita a los usuarios evaluaciones porque esto requiere de un esfuerzo de parte del usuario y además en muchos ámbitos esas opiniones no coinciden con la actividad real del usuario.

Por este motivo muchas veces las opiniones de los usuarios son calculadas con muchos parámetros, la mayoría parámetros derivados de la actividad implícita del usuario y no sus opiniones explícitas. Por ejemplo, si el usuario ha visto una película entera nos indica que le ha gustado mucho más que otro que la ha empezado a ver pero no la ha terminado. O en música, se pueden considerar el número de veces que el usuario ha escuchado una canción, si la canción ha sido incluida en una lista de canciones, etc. Es decir, en muchas aplicaciones el feedback implícito del usuario nos indica sus opiniones de una forma más real que las opiniones explícitas que el usuario pueda indicar en el sistema.

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Vía Xataka Ciencia

Singularity University y las predicciones (quizá demasiado optimistas) de Kurzweil

Su Patrocinada por Google, Cisco y Autodesk, entre otras empresas tecnológicas, y ubicada en Silicon Valley, la Singularity University ofrece programas de estudios sin validez oficial dirigidos a la investigación de las distintas ramas de la tecnología exponencial.

Parte de su existecia y éxito se debe al fulgurante ascenso de Ray Kurzweil como futurista.

Futurología

A mediados del siglo XX, cuando apenas era un niño, Kurzweil escuchaba con devoción los relatos de su abuelo a propósito de la extraordinaria inventiva Leonardo da Vinci. A raíz de ello, Kurzweil supo que quería ser un Leonardo da Vinci contemporáneo. Desde entonces, Kurzweil ha obtenido 39 patentes, entre las que encontramos la primera máquina de leer para invidentes o el primer sintetizador de texto a voz.

Experto en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, cofundador de la Singularity University, patrocinada por Google y orientada a formar a alumnos acerca de las nuevas disciplinas científicas, como la impresión 3D o la robótica, actualmente es director de ingeniería para Google y que ha sido cofundador de la Singularity University, se ha hecho célebre por acertar tan a menudo en todas sus predicciones tecnológicas. Sin embargo,** donde Kurzweil ha cultivado su fama planetaria es el ámbito de la futurología**.

Las predicciones tecnológicas de Kurzweil han resultado ser asombrosamente precisas debido a sus amplios conocimientos de diversas disciplinas científicas punteras, así como a su capacidad para conectarlas entre sí. De este modo, en su primer libro The Age of Intelligent Machines (1988), pronosticó acertadamente que un ordenador ganaría el campeonato del mundo de ajedrez o que existirían los coches autónomos.

En su siguiente libro, La era de las máquinas espirituales (1999), llevó a cabo otra serie de pronósticos para el año 2008, el 2019, el 2029 y el 2099. Tal y como explica Peter H. Diamandis, otro de los fundadores de la Singularity University, en su libro Abundancia: «de las 108 profecías hechas para 2009, 89 se cumplieron completamente y otras 13 estuvieron a punto».

Raymond Kurzweil Fantastic Voyage

¿Nueva religión?

Algunos críticos de Kurzweil, con todo, han tildado sus predicciones de demasiado fantasiosas, y en general han comparado a quienes profetizan la Singularidad y a la élite tecnológica que la elogia como una suerte de nueva religión con cada vez más adeptos aficionados a la ciencia ficción.

En cualquier caso, sean o no demasiado aventuradas estas predicciones, muchos emprendedores multimillonarios de Silicon Valley, los también llamados tecnofilántropos, como Larry Page o Sergei Brin (fundadores de Google), Peter Thiel (PayPal) o el propio Peter H. Diamandis (X Prize Foundation), están invirtiendo grandes sumas de dinero en diferentes departamentos para que la IA avanzada se haga por fin realidad.

Por consiguiente, si finalmente aceptamos que en un espacio de tiempo relativamente breve pudiera materializarse una Inteligencia Artificial General, o deseamos prevenirnos en caso de que algún día pueda suceder, habría que plantearse una serie de cuestiones tanto filosóficas como sociológicas. Incluso admitir que tal vez el Homo sapiens podría llegar a su fin.

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Vía Xataka Ciencia

¿Cuáles son los niveles de automatización de un coche autónomo?

Coche Autonomo Kjgg 620x349 Abc Todavía estamos a años de la implantación masiva y plena del vehículo autónomo, pero las primeras áreas que se verán favorecidas por él será la del transporte.

Los niveles de automatización de un vehículo van del 0 al 5, y se diferencian por el grado de autonomía del vehículo.

5 niveles

0: Sin automatización. El conductor interviene todo el tiempo.

1: Conducción asistida. El vehículo está equipado con un sistema de asistencia al conductor en la aceleración y la frenada.

2: Automatización parcial. Uno o varios sistemas de asistencia de la dirección, la aceleración y el frenado, usando información del entorno para mejorar el rendimiento del conductor.

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3: Automatización condicionada. El sistema es capaz de tomar el control del vehículo y responder a la mayoría de los eventos dinámicos en la conducción, esperando que el conductor humano responda adecuadamente cuando se le requiera. Se espera que los coches de este rango se produzcan en masa entre 2019 y 2020.

4: Alta automatización. El sistema interacciona con todos los posibles eventos dinámicos de la conducción, incluso si el conductor humano no es capaz de responder adecuadamente cuando se le requiera.

Por ejemplo, el NeuV usa un “motor emocional” que detecta y aprende las emociones que subyacen en los actos del conductor y, en función de éstas, toma decisiones o bien ofrece alternativas y recomendaciones al conductor. Este tipo de coches llegarán a Estados Unidos a partir del 2022.

5: Automatización completa. El conductor humano ya no es necesario en ningún caso. Se espera que este nivel de autonomía sea común a finales de la próxima década.

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Esto es lo que pasaría si tuviera lugar el gran terremoto de San Francisco en vídeo

Fotonoticia 20180420170005 640 En un nuevo informe titulado Report on the HayWired Earthquake Scenario, la autoridad sísmica estadounidense, el USGS, ofrece una nueva visión de lo que podría suceder durante un gran terremoto en el Área de la Bahía de San Francisco.

A continuación podéis ver el vídeo.

Big One

The Big One, también llamado "El Grande" es un supuesto terremoto que, según los científicos, se espera ocurra en California, por la falla de San Andrés, y que tenga una energía superior a 9 en Escala de magnitud de momento. Con todo, el informe se basa en los efectos de un sismo magnitud 7 a lo largo de la falla Hayward, posiblemente una de las áreas más urbanizadas e interconectadas de todo Estados Unidos.

Sobre la falla se encuentran más de 300 edificios, entre ellos el California Memorial Stadium de la Universidad de Berkeley. En toda la región, un terremoto pondría en riesgo unos 2 millones de edificios.

Un verdadero terremoto en la Falla de Hayward podría ocurrir en cualquier momento, así que comprender los riesgos resulta crítico. Por ejemplo, las comunicaciones en todos los niveles son cruciales durante la respuesta al incidente después de un terremoto. Sin buenas comunicaciones, la eficacia de la respuesta de emergencia se reduce, y como resultado, las funciones de respuesta de salvamento pueden verse comprometidas.

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Ránking de los terremotos más intensos

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