Después del hallazgo de ‘Oumuamua hace dos años, un nuevo objeto procedente del exterior del sistema solar, Borisov, ha sido detectado por un astrónomo aficionado. Al contrario que con su predecesor, esta vez no se tiene ninguna duda de que se trata de un cometa. Investigadores de la Universidad Jagiellonian de Cracovia publican hoy los detalles de este cuerpo celeste que solo estará con nosotros hasta septiembre del 2020.
Antropólogo, geógrafo, explorador, inventor, meteorólogo, estadístico, psicólogo y eugenista británico, Francis Galton (1822-1911) produjo más de 340 artículos y libros. Pero uno de sus proyectos más curiosos fue el de aprovecharse de la curiosidad de la gente para recabar datos.
Para ello, concibió una suerte de parque temático o atracción en la que la gente deseaba participar... y él aprovechó para obtener información importante a fin de desarrollar sus estudios.
Galton quería estudiar las características humanas a través de los datos. Y también sabía que la gente estaría dispuesta a pagar dinero con tal de saciar su curiosidad. Así que, al celebrarse en 1884 una gran exposición en Londres bajo el patrocinio de la reina Victoria para celebrar los avances realizados por Gran Bretaña en el ámbito de la atención sanitaria, Galton vio su oportunidad.
Galton instaló entonces un estand en la exposición al que denominó Laboratorio Antropométrico que, previo pago, ofrecía a las personas una serie de mediciones. Según explica Hannah Fry en su libro Hola mundo:
La gente hacía cola y se agolpaba en la puerta del estand, ansiosa por pagar los tres peniques por persona que valía entrar en el laboratorio. Una vez dentro, podían poner a prueba sus habilidades con una serie de instrumentos especialmente diseñados que verificaban, entre otras cosas, su agudeza y su capacidad de evaluación visual, la fuerza que lograban ejercer al estirar y al apretar, y su rapidez al golpear.
Los resultados se consignaban en una tarjeta blanca que esta se llevaba como recuerdo. Pero el auténtico ganador fue Galton, que terminó con una copia completa de todos los datos de un total de 9.337 personas, además de unos sustanciales beneficios.
Tras la conclusión de la Exposición Internacional de la Salud, Galton utilizó estos datos con el fin de confirmar su teoría de la regresión lineal. La acumulación de estos datos en humanos le permitió observar la correlación entre la longitud del antebrazo y la altura, la anchura y la amplitud de la cabeza, y longitud de la cabeza y la altura. En esta publicación, Galton definió la correlación como un fenómeno que se produce cuando "la variación de una (variable) se acompañada por la variación de la media y en la misma dirección."
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Si te dicen que no robes, robas
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La noticia El parque temático que en realidad era el laboratorio de Francis Galton fue publicada originalmente en Xataka Ciencia por Sergio Parra .
Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid han desarrollado una herramienta que usa algoritmos de aprendizaje profundo para mejorar el diagnóstico del glaucoma, a partir de imágenes de la retina. Esta enfermedad es la principal causa de pérdida de visión irreversible en la población de entre 40 y 80 años.
Durante mucho tiempo, los médicos han sabido que los cálculos biliares aparecen cuando el exceso de colesterol y sales de calcio se acumulan en la bilis, un líquido marrón amarillento que ayuda al intestino delgado a descomponer los lípidos. Sin embargo, lo que mantiene unidas las partículas para formar las piedras había sido un misterio. Hasta ahora
En un estudio publicado en la revista Immunity, un grupo de investigadores arroja luz sobre el pegamento misterioso que está detrás de esta formación: los glóbulos blancos llamados neutrófilos. El hallazgo sugiere posibles nuevos tratamientos para la enfermedad.
Los neutrófilos es un tipo de célula inmunitaria; uno de los primeros tipos de células que acuden al sitio de una infección. Los neutrófilos ayudan a combatir infecciones porque ingieren los microorganismos y segregan enzimas que los destruyen. Y también son el pegamento de los cálculos biliares.
Al igual que las arañas que capturan presas, los neutrófilos construyen estructuras similares a redes llamadas trampas extracelulares de neutrófilos (NET), que atrapan y matan microorganismos que nos enferman. Las piezas de ADN y moléculas encontradas por los investigadores en la superficie de los cálculos biliares pertenecían a los NET. Esto sugirió que podrían desempeñar un papel en la formación de las acumulaciones.
En un conjunto diferente de experimentos, los investigadores trataron ratones bajo la dieta inductora de cálculos biliares con medicamentos para bloquear la formación de NET o la migración de neutrófilos a la vesícula biliar. Ambos tratamientos tuvieron como resultado una disminución significativa en el tamaño y la cantidad de los cálculos. Es decir, se están abordando nuevas formas de tratar los cálculos biliares gracias a este nuevo hallazgo.
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La noticia Resuelto el misterio de cómo se forman y se mantienen los cálculos biliares fue publicada originalmente en Xataka Ciencia por Sergio Parra .
Las emisiones de gases de invernadero, además de resentir los ecosistemas, también reducen la productividad, lo que tiene un impacto medible en el PIB de los distintos países.
Pero ¿cómo afecta a la productividad? Al parecer, según este estudio publicado en Scientific Reports por investigadores de la Universidad Concordia, porque puede estar haciendo que el trabajo al aire libre sea más peligroso.
La investigación sugiere que los países de bajos ingresos experimentarán impactos económicos mucho más fuertes que los países de mayores ingresos: la pérdida de productividad es aproximadamente nueve veces mayor que la de los países de ingresos altos.
Los autores del estudio calculan que cada billón de toneladas de CO2 emitidas podrían causar pérdidas globales del PIB de aproximadamente un 0,5 por ciento. Identifican la agricultura, la minería y las canteras, la fabricación y la construcción como los sectores económicos más vulnerables a la exposición al calor.
Según Damon Matthews, profesor de Ciencia Climática y Sostenibilidad y autor principal del estudio:
Podemos ver que cada tonelada adicional de emisión de CO2 que producimos tendrá este impacto adicional, y podemos cuantificar ese aumento. Por lo tanto, este estudio puede ayudarnos a señalar países específicos que están experimentando una parte cuantificable de los daños económicos que resultan de las emisiones que producimos.
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La noticia Los gases invernadero ya emitidos han hecho perder el 2% al PIB mundial fue publicada originalmente en Xataka Ciencia por Sergio Parra .
Las sustancias perfluoroalquiladas (PFAS) son cadenas de carbonos perfluoradas químicamente sintetizadas. Tienen un amplio uso en aplicaciones industriales y de consumo, en pinturas y barnices, en muebles, en tensioactivos para pozos de extracción petrolífera, en insecticidas e incluso abrillantadores de suelos, entre otros, y también lo encontramos en algunos papeles que son resistentes a las grasas como bolsas de palomitas de maíz para microondas, envoltorios de comida rápida, cajas para pizzas y envoltorios de caramelo.
Un nuevo estudio publicado en la revista Environmental Health Perspectives ha analizado los niveles de PFAS en las personas que comen comida rápida en comparación con los que comen comida casera.
Utilizando datos de la Encuesta Nacional de Examen de Salud y Nutrición (NHNES) de los CDC, un conjunto de datos completo y mantenido regularmente, los investigadores observaron el PFAS en muestras de sangre recolectadas de más de 10.000 personas entre 2003 y 2014. Se encontraron cinco tipos de PFAS de uso común en la sangre de alrededor del 70 por ciento de los encuestados.
La encuesta también preguntó a las personas sobre la frecuencia con la que habían comido comida rápida en las últimas 24 horas, semana y mes.
Después de un período de 24 horas, aquellos que habían comido comida rápida mostraron constantemente un aumento en la cantidad de PFAS en su sangre. A diferencia de otros contaminantes comunes, que pasan rápidamente por el cuerpo humano, el PFAS puede persistir durante años, lo que significa que el consumo regular de comida rápida agrega más PFAS al sistema.
No está claro en qué umbral PFAS comienza a afectar la salud humana. Varios estudios han relacionado la sustancia química con el cáncer, los trastornos de la tiroides, los cambios hormonales y el aumento de peso.
Un estudio de 2017 realizado en 400 envoltorios y contenedores de comida rápida encontró que más de la mitad de los envoltorios de pan y postres contenían el compuesto de flúor. También estaba presente en casi el 40 por ciento de los envoltorios de sándwiches y hamburguesas, y en el 20 por ciento del cartón, los envases rígidos utilizados para contener patatas fritas. El producto químico se agrega comúnmente como una barrera para el embalaje porque resiste el agua y la grasa, lo que hace que los alimentos sean más fáciles de transportar.
En Estados Unidos, además de Washington y San Francisco, California, Nueva York y Rhode Island han propuesto restricciones al PFAS. Hace poco, Dinamarca fue el primer país en prohibir el envasado de alimentos. Para conocer el alcance en la población española, Castaño y su equipo han realizado el primer mapa de la exposición a estos compuestos basándose en los datos obtenidos en bioambient.es del Ministerio de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente, un proyecto lanzado en 2008 para entender la distribución de los contaminantes ambientales como metales, pesticidas, retardadores de llama, sustancias alquilperfluoradas y bifenilos policlorados en la población española adulta trabajadora, y establecer valores de referencia. Los resultados se han publicado en la revista Science of the Total Environment.
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La noticia La comida rápida tiene otra cosa negativa: el PFAS que hay en su envoltorio fue publicada originalmente en Xataka Ciencia por Sergio Parra .
La enfermedad de Lyme es una infección bacteriana que se contagia por la picadura de una garrapata infectada. Usualmente, el primer síntoma es un sarpullido que puede verse como una escarapela, pero no todas las personas presentan este sarpullido. Sin tratamiento, puede producir una amplia variedad de síntomas, dependiendo de la etapa de la infección. Estos síntomas pueden incluir fiebre, sarpullido, parálisis facial y artritis.
Ahora este nuevo método permite diagnosticarla en solo quince minutos. El hallazgo ha sido publicado en Journal of Clinical Microbiology.
Las pruebas actuales para detectar la enfermedad de Lyme implican realizar dos ensayos complejos (ELISA y Western blot) para detectar anticuerpos contra la bacteria, y requiere personal experimentado en un laboratorio.
Un equipo dirigido por Sam Sia, profesor de ingeniería biomédica en Columbia Engineering, ha desarrollado una prueba rápida de microfluidos que puede detectar la enfermedad de Lyme con un rendimiento similar en un tiempo mucho más corto: 15 minutos. Según explica Sia:
Nuestros hallazgos son los primeros en demostrar que el diagnóstico de la enfermedad de Lyme se puede llevar a cabo en un formato microfluídico que puede proporcionar resultados cuantitativos rápidos. Esto significa que nuestra prueba podría usarse fácilmente directamente en el consultorio de un médico, evitando tener que enviar las muestras a un laboratorio que necesita al menos un par de horas, si no días, para obtener los resultados de la prueba.
Si bien el ensayo requerirá más refinamiento y pruebas antes de que pueda aprobarse para su uso generalizado como prueba para la enfermedad de Lyme, los resultados son muy prometedores. Sia es cofundadora de Claros Diagnostics, cuya tecnología de microfluidos subyacente está siendo comercializada por OPKO Health y recientemente fue aprobada por la FDA para realizar pruebas de detección de cáncer de próstata.
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La noticia Esta nueva prueba diagnóstica es capaz de diagnosticar la enfermedad de Lyme en solo 15 minutos fue publicada originalmente en Xataka Ciencia por Sergio Parra .
Un zoológico de Michigan ha anunciado que una rinoceronte negra, protagonista esta semana de #cienciaalobestia, se ha quedado preñada. Su especie está en peligro de extinción. Prevén que la cría nazca a finales de este año o principios de enero.
La nueva piedra Rosetta podría ser este nuevo sistema de traducción automática basada en una técnica de Inteligencia Artificial, el machine learning, pues ha logrado ya traducir lenguajes ya perdidos.
En solo unos años, el estudio de la lingüística ha sido revolucionado por la disponibilidad de enormes bases de datos anotadas y técnicas para que las máquinas aprendan de ellas. En consecuencia, la traducción automática de un idioma a otro se ha convertido en rutina. Y aunque no es perfecto, estos métodos han proporcionado una forma completamente nueva de pensar sobre el lenguaje.
Jiaming Luo y Regina Barzilay del MIT y Yuan Cao del laboratorio de IA de Google en Mountain View, California, han desarrollado un sistema de aprendizaje automático (machine learning) capaz de descifrar idiomas perdidos. El enfoque que usaron fue muy diferente de las técnicas estándar de traducción automática.
En el enfoque estándar, el proceso se basa fundamentalmente en los grandes conjuntos de datos. Pero hace un par de años, un equipo alemán de investigadores demostró cómo un enfoque similar con bases de datos mucho más pequeñas podría ayudar a traducir idiomas mucho más raros que carecen de las grandes bases de datos de texto. El truco es encontrar una forma diferente de restringir el enfoque de la máquina que no se fundamente en la base de datos.
Ahora Luo y su equipoa han ido más allá para mostrar cómo la traducción automática puede descifrar los idiomas que se han perdido por completo. La restricción que usan tiene que ver con la forma en que se sabe que los idiomas evolucionan con el tiempo.
La idea es que cualquier idioma puede cambiar solo de ciertas maneras; por ejemplo, los símbolos en idiomas relacionados aparecen con distribuciones similares, las palabras relacionadas tienen el mismo orden de caracteres, etc. Con estas reglas que limitan el sistema, resulta mucho más fácil descifrar un idioma, siempre que se conozca el idioma progenitor.
Luo y compañía pusieron a prueba la técnica con dos idiomas perdidos: lineal B (sado para escribir el griego micénico, aunque fue usado principalmente con fines administrativos, desde el 1600 hasta el 1110 a. C.) y ugarítico (una lengua semítica que se hablaba en Ugarit (Siria) a partir del 2000 a. C.). Los lingüistas saben que el lineal B codifica una versión temprana del griego antiguo y que el ugarítico, que fue descubierto en 1929, es una forma temprana de hebreo.
Dada esa información y las limitaciones impuestas por la evolución lingüística, el sistema puede traducir ambos idiomas con una precisión extraordinaria. Este es un trabajo impresionante que lleva la traducción automática a un nuevo nivel. Pero también plantea la interesante cuestión de otros idiomas perdidos, particularmente aquellos que nunca han sido descifrados.
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La noticia Algunos idiomas que nunca han sido descifrados podrían someterse a este sistema de traducción automática fue publicada originalmente en Xataka Ciencia por Sergio Parra .
En estas últimas décadas, se han desarrollado una multitud de métodos que crean Inteligencia Artificial para diferentes tipos de problemas y aplicaciones. Uno de esos métodos son los llamados sistemas expertos.
Los sistemas expertos o sistemas basados en conocimiento son aplicaciones informáticas que resuelven problemas con conocimiento de expertos humanos en una dominio específico, es decir, que los sistemas expertos emulan la habilidad de tomar decisiones de un experto humano.
Estas aplicaciones tienen dos componentes básicos: el sistema de razonamiento y una base de conocimiento formado por hechos y reglas. El sistema de razonamiento aplica reglas a los hechos para deducir nuevos hechos que se incorporan a la base de conocimiento. La forma más básica de implementar ese sistema de razonamiento es con reglas condicionales del estilo “Si X entonces Y”, y deducir nuevos hechos a través de la inferencia.
Un sistema experto básico se compone de una base de conocimiento con hechos y reglas y un motor de inferencia para obtener nuevos hechos.
Sistemas parecidos ya se están utilizando en hospitales para ayudar al médico a diagnosticar y proponer tratamientos médicos. Por ejemplo, el sistema de salud público de Inglaterra utiliza un sistema de este estilo para hacer un primer diagnóstico rápido y así ayudar al médico a analizar un nuevo paciente con una lista de posibles diagnósticos deducidos por un sistema experto.
Un tipo de sistema experto ampliamente usado hoy en día es el basado en una red bayesiana. En esencia, consiste en un gráfico que representa un conjunto de variables conocidas y las relaciones de dependencia entre ellas a fin de inferir, es decir, estimar la probabilidad, de las variables no conocidas. Dadas sus características, este modelo resulta idóneo para la clasificación, la predicción o el diagnóstico.
Imaginemos que disponemos de dos variables para que pueden determinar que la hierba de un jardín esté húmeda: que el aspersor esté activado o que esté lloviendo (suponiendo que si llueve, el aspersor se apaga). Una vez disponemos de estas variables, podemos crear un modelo bayesiano en el que las tres variables tienen dos posibles valores (T verdadero, F falso). Las tres variables son: G = Hierba húmeda, S = Aspersor activado, y R = Lloviendo.
El modelo puede responder preguntas como "¿Cuál es la probabilidad de que esté lloviendo dado que la hierba está húmeda?"
Con todo, los sistemas expertos también tienen sus propias limitaciones inherentes:
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La noticia Así se usan las redes bayesianas para hacer funcionar los sistemas expertos de una IA fue publicada originalmente en Xataka Ciencia por Sergio Parra .
