Tal día como hoy en 1965 el número que marcaba el 35 aniversario de la revista Electronics publicaba un artículo titulado Cramming More Components onto Integrated Circuits en el que salía de lo que luego sería conocido como la Ley de Moore:

La complejidad de los componentes de coste mínimo ha aumentado a un ritmo de aproximadamente dos veces al año… Sin duda, a corto plazo cabe esperar que este ritmo continúe, si no que aumente. A más largo plazo, la tasa de aumento es un poco más incierta, aunque no hay razón para creer que no se mantendrá casi constante durante al menos 10 años. Esto significa que, en 1975, el número de componentes por circuito integrado para un coste mínimo será de 65.000. Creo que un circuito tan grande puede construirse en una sola oblea.

Básicamente en este texto Gordon Moore, el co-fundador de Intel, decía que el número de componentes que se podría integrar en un chip se duplicaría cada año, y con ello la potencia de los ordenadores y de cualquier dispositivo que los utilizara.

El propio Moore durante muchos años se resistió a llamarla Ley de Moore ya que no creía que fuera a ser especialmente precisa, Y de hecho fue Carver Mead, un profesor de Cal Tech el que le dio ese nombre. Pero su predicción, hecha en principio para 10 años, y que en 1995 modificó para decir que la duplicación en cuestión se produciría cada dos años. a demostrado aguantar muy bien el paso del tiempo.

Como es casi de rigor en estos casos, se han venido oyendo anuncios y previsiones acerca de la muerte de esta ley durante casi tanto tiempo como lleva escrita. E incluso el propio Gordon Moore dijo allá por 2006 que la tecnología a estaba punto de alcanzar la barrera del tamaño de los átomos, lo que producirá una ralentización del proceso a menos que se adopten otras tecnologías en la fabricación de chips: Moore's Law is dead, says Gordon Moore.

Y de hecho a estas alturas el consenso parece estar en que esa duplicación está produciéndose más bien cada dos años y medio. Pero lo cierto es que los cacharros que los usan siguen pareciendo cada vez más potentes.

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Gridbach [también en inglés además del japonés] es un curioso proyecto matemático en torno a la conjetura de Goldbach. Es muy del estilo de Folding@Home, Seti@Home (en hibernación) o ChessBrain (que no ha avanzado en dos décadas), en el sentido de que se utilizan los ordenadores de voluntarios de todo el mundo para realizar los cálculos de forma distribuida. De momento ya ha batido algún récord.

La famosa Conjetura de Goldbach es muy sencilla de entender, simple y a la vez maléfica, y viene a decir que

Todo número par mayor que 2 puede escribirse como suma de dos números primos.

Goldbach enunció esta conjetura en 1742 y todavía nadie ha podido demostrar que sea matemáticamente cierta, ni por supuesto se ha hallado un número para el que no sea válida. Como no hay una demostración directa se podría pensar en un contraejemplo, pero la dificultad parece estribar en que hay demasiadas formas de combinar los números primos: a medida que se va subiendo en la lista –y se ha comprobado hasta 4 trillones– siempre aparece un ejemplo válido. Por esta razón se sigue considerando uno de los más bellos problemas de las matemáticas.

Gridbach es obra de Hiroaki Jay Nakata, y como sistema distribuido ya ha verificado hasta ha verificado la conjetura hasta 4×1018 + 1013 (4.000.010.000.000.000.000), superando en 10 billones el anterior récord de 2013. Y subiendo.

Gridbach está programado en WASM (WebAssembly) y ejecuta los cálculos directamente en el navegador del PC o del móvil; no hay que instalar ningún software. Al arrancar pide automáticamente un bloque de números a comprobar y se pone con ello. Cuando verifica todas las soluciones lo comunica, pidiendo un nuevo bloque; si quedaran huecos porque alguno se quede a medias alguien lo revisará y recalculará, y así sucesivamente.

El proyecto es completamente transparente y de código abierto, con todos los algoritmos de cálculo optimizados disponibles en GitHub. Cualquiera puede revisarlo, mejorarlo y contribuir. Todo un ejemplo de cómo la tecnología actual permite a cualquier persona contribuir a descubrimientos científicos desde su propia casa.

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Siete obstáculos para cinco robots caminantes de Lego. Un entretenido vídeo que combina la grabación real con toques de stop-motion. El resultado es una especie de «carrera» en el que se van puntuando los cinco robots según superen los obstáculos o no.

Aunque no son ingenios muy diferentes –excepto quizá el robot-araña– cada uno muestra sus puntos fuerte y débiles frente a zanjas, escalones, suelo irregular, rampas o escenarios aparentemente imposibles.

Muy entretenido de ver, y se puede sacar alguna idea. Hay muchos más en el canal Brick Experiment Channel.

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K2-18b, la estrella alrededor de la que orbita, K-18, y K2-18c entre ellos – NASA, ESA, CSA, Joseph Olmsted (STScI) Science: Nikku Madhusudhan (IoA)

Anda haciendo las rondas una noticia que dice que hemos detectado posibles señales de vida en un planeta fuera del Sistema Solar. Pero el estudio del que sale esa afirmación, New Constraints on DMS and DMDS in the Atmosphere of K2-18 b from JWST MIRI, no dice eso. No afirma, de hecho, tan siquiera que esos indicios de vida existan sino que nuevas observaciones reafirman la idea de que pueden estar ahí.

El planeta en cuestión es K2-18b, que está en órbita alrededor de una enana roja situada a 124 años luz de la Tierra. Tiene un diámetro 2,6 veces mayor y una masa 8,6 veces superior a los de nuestro planeta. Es lo que se denomina un planeta hicéano, un planeta caliente, oceánico y con una atmósfera rica en hidrógeno y con un tamaño a medio camino entre la Tierra y Neptuno un planeta.

K2-18b está en la zona habitable de su estrella, así que podría tener las condiciones para albergar vida tal y como la conocemos, una idea que refuerza el hecho de que observaciones de 2019 con el Telescopio Espacial Hubble descubrieron que su atmósfera contiene vapor de agua. Y el agua es algo imprescindible para la vida tal y como la conocemos.

Las observaciones que han hecho saltar la liebre de los ET ahora son unas hechas con el Telescopio Espacial James Webb que indican la posible presencia de trazas de una molécula llamada dimetilsulfuro (DMS). Aunque también podría ser disulfuro de dimetilo (DMDS). Son gases que se descomponen rápidamente, así que el hecho de que puedan estar ahí indica que tiene que haber una fuente que los reponga.

El DMS, por ejemplo, es la molécula que hace que el mar huela a mar, por ejemplo. Y en la Tierra la relacionamos con seres vivos presentes en el fitoplancton de los mares porque son quienes la producen. Aunque en la atmósfera de K2-18b su concentración es 20 veces menos que en la de la Tierra.

Pero hace un par de párrafos he destacado la palabra posible porque la detección tiene una significancia estadística de tres sigma. Eso indica que es muy poco probable que sean debidas al azar. Pero no llegan a cinco sigma, que es el estándar en ciencia que se considera necesario para poder afirmar algo. Así que, como dice el propio estudio, «se necesitan más observaciones para aumentar la solidez de los resultados y resolver la degeneración entre DMS y DMDS.»

Además, como explica Carlos Briones en Science Media Centre España, hemos encontrado dimetilsulfuro en el cometa 67P y en el medio interestelar. Así que parece obvio que hay procesos no relacionados con la vida, al menos tal y como la conocemos, que son capaces de producir esa molécula.

Esto también lo menciona el estudio: «Los resultados también ponen de relieve la necesidad de realizar más trabajos experimentales y teóricos para obtener datos transversales precisos sobre gases biomarcadores e identificar posibles fuentes abióticas.

Así que, una vez más, no hemos encontrado la casa de ET.

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En un estudio que está todavía por revisar, unos investigadores cuentan que en una del Test de Turing con tres personas, en la que los participantes conversan con un humano y una IA al mismo tiempo y luego evalúan cuál es cuál, el modelo GPT-4.5 de OpenAI fue considerado humano el 73 por ciento de las veces cuando se le indicó que se comportara con cierta personalidad. Superó a ELIZA, LlaMa 3.1 y GPT-4o. Una cifra de casi un 75% es bastante más que la probabilidad aleatoria del 50%, lo que considera una señal suficiente –según los investigadores– de que ha superado la legendaria prueba, aunque como suele suceder habrá muchas opiniones al respecto y sobre lo que significa realmente. [Fuente: Large Language Models Pass the Turing Test vía Futurism vía The Conversation.]

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Ferrocarrils de la Generalitat de Catalunya (FGC) ha licitat la renovació del sistema de control i d’accionament del Funicular de Gelida. Aquests treballs formen part del conjunt d’actuacions que són necessàries per poder reprendre el servei del Funicular, previst per a l’estiu del 2027, complint així amb el compromís del Govern de la Generalitat amb aquesta infraestructura centenària.

L’actuació s’ha licitat, amb un import de 2.350.000 euros (abans d’IVA) i un termini d’execució de 18 mesos, consisteix en la substitució del sistema de control, de l’accionament i de les politges de la línia. L’accionament actual se substituirà per un de més eficient i potent. La renovació del sistema de control i de l’accionament garantirà una millor seguretat del Funicular de Gelida en compliment amb la normativa vigent.

Per a més informació, consulteu el web del Govern.

 

 

 

En los laboratorios de investigación de Apple están trabajando en ELEGNT un robot no-antropomórfico (en otras palabras: sin aspecto humano) con movimientos funcionales y expresivos. A mi me parece una mezcla entre un robot práctico y muñeco de animación de Pixar. Incluso diría que se parece a Luxo Jr., uno de sus primeros cortos.

Conseguí encontrar este vídeo de Kevin Wood que va más allá del pequeño clip que anda circulando por ahí porque parece ser que contiene partes de una presentación en una conferencia, de modo que hay muchos más detalles técnicos sobre su funcionamiento. También está el trabajo que sus creadores publicaron al respecto: ELEGNT: Expressive and Functional Movement Design for Non-anthropomorphic Robot.

Más allá de la funcionalidad, la idea es que sirva como acompañante y resulte agradable por sus gestos humanos, heredados sin duda del mundo de la animación, convirtiendo un flexo mecánico en casi un ser vivo. Dicen que puede servir como compañero de lectura, para animar mientras estudias o para bailar contigo.

Entre otras cosas este prototipo hace todo esto:

• Lámpara inteligente: responde a gestos del usuario realizados con las manos para colocarse en la posición óptima.
• Indicador de errores: puede comunicar con gestos que no puede alcanzar un objetivo marcado, mostrando en cierto modo su esfuerzo y buenas intenciones.
• Interacción gestual y verbal: Responde con movimientos como asentir o mirar, aportando cierta naturalidad y humanidad a la conversación.
• Recordatorios: Por ejemplo, para recordarte que bebas agua de vez en cuando suavemente hacia ti el vaso de agua situado encima de la mesa. (Esperemos que lo haga fino, fino, o el desastre está garantizado.)
• Asistente: puede proyectar vídeos y dar apoyo visual mientras se trabaja en algún proyecto o se estudia.
• Compañero musical: reproduce música y baila: Con lo que le gusta esto a la gente, seguro que hace que sea una de las funciones más populares.

Aunque no sea un producto real sino un experimento de laboratorio, ELEGNT tiene algunos elementos innovadores y muy bien conseguidos, mostrando una nueva forma de interacción entre humanos y máquinas. Es una forma de cruzar el puente de la comunicación entre humanos y robots y abre la puerta a nuevas experiencias emocionales y sociales con la tecnología.

(¡Gracias por la pista, Jorge!)

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La buena gente de Civio nos envió aviso acerca del seguimiento que hicieron de Veripol, una herramienta de la Policía Nacional para detectar denuncias falsas, a la que ha terminado renunciado. El caso es que Civio nunca consiguió que hicieran caso a sus peticiones para conocer el funcionamiento técnico de esta herramienta y sobre su uso, pero ha sido la propia policía la que ha desistido por su baja fiabilidad.

Veripol: el algoritmo que quiso ser detective

Veripol se presentó en 2018 como herramienta de inteligencia artificial con la supuesta capacidad de detectar denuncias falsas de robos con violencia con más del 90% de precisión. Era una especie de «máquina de la verdad» automatizada para rechazar denuncias sospechosas (al menos para la másquina). Seis años después, el experimento ha terminado y la «IA» ha sido desconectada. Estos son los detalles:

• Veripol se entrenó con 1.122 denuncias de 2015, que son menos de las que se presentan en dos días en todo el país. Según cuentan, si una denuncia contenía palabras como «día», «abogado» o el número «200» era considerada como «probablemente falsa». (WTF?) En cambio, si mencionaba «autobús», «iPhone» o «matrícula», era más creíble. (WTF&times2!) A falta de un detector de mentiras fiable, bienvenidos al mundo de las estadísticas forzadas y los adverbios sospechosos.
• En octubre de 2024, la Dirección General de la Policía confirmó que Veripol ya no se usaba. ¿El motivo oficial? «No servía para los procedimientos judiciales». El motivo real: no se sabía muy bien cómo funcionaba, no era transparente, no había formación, y su uso se basaba en una muestra irrisoria con un sesgo de inicio brutal: asumir que más de la mitad de las denuncias que se presentan son falsas.
• En julio de 2024 entró en vigor el nuevo Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial, que calificaba herramientas como Veripol entre las de «alto riesgo». Traducción: o haces las cosas bien, con transparencia y garantías… o apaga y vámonos. Veripol no pasó el examen. Fin de la historia.
• Ni el Ministerio del Interior ni la Policía han querido dar detalles técnicos o datos reales sobre el uso de Veripol. ¿Cuántas comisarías lo usaron? ¿En cuántos casos? ¿Qué formación se dio? Preguntas que desde hace años no tienen respuesta. La transparencia, como la IA, tampoco parece que funcione muy bien en las instituciones. ¿No se supone que hay un departamento sobre transparencia y datos abiertos? Igual estaban de vacaciones.

Veripol nació con vocación de sistema policial futurístico, un poco a lo Minority Report, pero se quedó en un experimento mal documentado, poco fiable y jurídicamente inútil. Una herramienta que analizaba lo que escribía un agente, no lo que decía el denunciante, que suelen ser cosas muy distintas. Y que además pretendía distinguir la verdad de la mentira en base de estadísticas y, lo peor, «listas de palabras sospechosas».

Un caso más de IA inflada de expectativas y desinflada por la realidad. Porque una cosa es programar, y otra muy distinta, impartir justicia sin saber bien lo que se hace y usando mal la tecnología.

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