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Microsiervos



Weblog acerca de ciencia, tecnología, internet y mucho más



Last Build Date: Tue, 25 Jul 2017 12:27:00 +0100

Copyright: Copyright 2017
 



Un enorme Junker Ju-52 teledirigido volando con maestrí¡ay!

Tue, 25 Jul 2017 12:27:00 +0100

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Sabias palabras,

Volar aviones teledirigidos gigantes es una hobby extraño: son caros y son difíciles de construir, pero son demasiado fáciles de destruir.

Después de ver la maravilla que es este espectacular y detallado Junker Ju-52 teledirigido, lo bien que vuela y lo mal que aterriza.

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Los datos perdidos de la ciencia moderna

Tue, 25 Jul 2017 11:47:42 +0100

(image) Según un reciente estudio un alto porcentaje de los datos científicos recogidos en trabajos de todo tipo está perdido, principalmente porque se guardaron en formatos que hoy no se pueden recuperar: disquetes ilegibles, archivos de papel que se han perdido o deteriorado, ausencia de copias de seguridad… Además de eso los datos de contacto de los autores cambian cada año, de modo que al 40 por ciento del grupo sobre el que se realizó el estudio ni se le pudo contactar (y el 80% de los emails de 1991 a 1995 «rebotó») – situación que empeora un 17% con cada año que pasa. El resumen es que tras intentar conseguir los datos de base de unos 500 trabajos los que estudiaron el tema fracasaron el 80% de la veces, logrando algo menos del 20% de respuestas.

Dada la importancia de los datos tomados como base para cualquier estudio científico de cara a poder comprobar y reproducir sus conclusiones esto se considera una gran pérdida para la ciencia. La recomendación: guardarlo todo y hacerlo público en algún sitio aunque no forme parte del trabajo resumido que se publica en las revistas. [Fuente: The Availability of Research Data Declines Rapidly with Article Age vía The Atlantic.]

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Las muertes atribuidas a los accidentes nucleares de Chernóbil y Fukushima

Tue, 25 Jul 2017 10:29:35 +0100

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En el artículo What was the death toll from Chernobyl and Fukushima? de Our World in Data trata de dar respuesta a la pregunta de cuántas muertes causaron los dos accidentes nucleares que alcanzaron el nivel 7 en la escala internacional de accidentes nucleares; el accidente de Chernóbil (Unión Soviética / Ucrania, en 1986) y el accidente de Fukushima (Japón, en 2011)

El nivel 7 corresponde a un accidente grave o mayor en el cual se produce una liberación de material radiactivo que pone en riesgo la salud general y el medio ambiente. Dar con la cifra del peaje en vidas humanas que supone un accidente de este tipo no es trivial porque hay que considerar dos causas fatales: primero las muertes causadas de froma directa en el momento del incidente y en los días posteriores (31 en el caso de Chernóbil, ninguna en el caso de Fukushima) y despúes —y aquí viene lo complicado— las muertes causadas a largo plazo por la exposición a la radiación liberada, que se ha relacionado con diversos tipos de cáncer.

En esta segunda consideración es donde las cifras se disparan y Our World in Data calcula que en el accidente de Chernóbil causó la muerte de entre 34.000 y 97.000 personas; en el caso de Fukushima (sin contar los casi 16.000 muertos causados por el tsunami) la cifra dista de ser “ninguna”: Our World in Data atribuye al accidente nuclear de Fukushima entre 1600 y 2000 muertes causadas por o que causará la exposición a niveles altos de radiación, el estrés inducido por la evacuación y la exposición a niveles bajos de radiación,

El riesgo potencial de la energía nuclear existe: tanto en Chernóbil como en Fukushima hay víctimas mortales debidas al impacto nuclear directo, a la exposición a la radiación y al estrés psicológico. Sin embargo en los dos mayores desastres nucleares el número de muertos es del orden de decenas de miles en uno y de miles en el otro. Por supuesto que son muchos muchos, pero también son muchas menos muertes de las que causan cada año otras fuentes de energía convencionales.

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En el artículo What is my risk of dying prematurely from air pollution? se explica esta última frase: según la OMS la contaminación del aire causa 7 millones de muertes cada año.

En la mayoría de los casos se trata de muertes prematuras de personas con problemas cardiorrespiratorios agravados o inducidos por la contaminación del aire y que acortan su vida en meses o años. Aquí la magnitud no son miles o decenas de miles sino de millones — del orden de miles sólo en España (13.400 muertes en 2015).

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Un póster dedicado al Apolo 11 que puedes imprimir

Tue, 25 Jul 2017 09:08:44 +0100

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Un bonito póster de Julia Kuo para celebrar que estos días, hace 48 años, los primeros humanos andaban dando saltos por la superficie de la Luna. Una bonita combinación entre su aspecto retro y la idea futurista del turismo espacial que promociona qué hacer durante tu visita al lugar histórico de otro mundo en el cual alunizó el Apolo 11 en 1969.

Hay una versión del póster en alta resolución que se puede descargar e imprimir, en casa o en cualquier centro de impresión.

Vía Coudal Partners.

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Uno, dos, tres… ¡catorce!

Tue, 25 Jul 2017 01:00:01 +0100

(image) El catorce es un número compuesto, defectivo, el primer número par que no es una solución para la función φ de Euler y también es un número de Catalan (sin tilde, sí), entre otras cosas.

También es el número de caras de un cuboctaedro, de un cubo truncado y de un octaedro truncado.

Igual que es el número atómico del silicio, tan importante en esta casa.

Y por lo visto también el número máximo de palos que puede llevar en su bolsa un jugador de golf.

Por no hablar de los 14 aciertos de la quiniela, la ilusión máxima de muchos españoles cuando La Quiniela era el juego de azar por excelencia en España.

Pero también son catorce los años que cumple hoy este blog en su forma actual, con Alvy, Nacho y yo como autores, aunque si buceas en los archivos verás que hay contenidos anteriores, de la época de cuando ellos dos tenían sus propios blogs.

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Microsiervos en diciembre de 2003

Lo empezamos porque nos pareció que podía ser divertido, aunque nunca imaginamos la cantidad de cosas alucinantes que nos iban a pasar gracias al blog. Cosas tipo ver en directo el último lanzamiento de un transbordador espacial, hacer un vuelo en caída libre, o uno acrobático… y eso por la parte que me toca, que Alvy y Nacho también han tenido sus momentazos.

A estas alturas en Microsiervos hay unas 40.000 anotaciones de casi cualquier cosa que se nos ha pasado por la cabeza en todo este tiempo, por mucho que se suponga que este es un blog de ciencia y tecnología, además de incontables colaboraciones en otros blogs y medios «de toda la vida».

Tenemos más de un millón de seguidores en Twitter, casi 32.000 en Facebook, y vamos camino de los 2.000 en nuestro canal de Telegram

Y sois todos vosotros los responsables en gran medida de que sigamos dando la lata día a día. No sé si aguantaremos otros catorce años, pero estamos dispuestos a intentarlo.

¡Muchas gracias!

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El robot que descubre cuál es la combinación de una caja fuerte

Mon, 24 Jul 2017 11:25:02 +0100

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Nathan Seidle construyó este robot abrecajas cuando su mujer le regaló una caja fuerte con cerradura de disco que estaba cerrada, “ella sabe que me encantan los desafíos, loz puzzles, las cerraduras y la robótica.”

Como Nathan no tenía los tres número de la combinación para abrirla construyó un dispositivo para dar con la combinación correcta entre un millón de combinaciones posibles. Para construir y programar el robot Nathan tuvo en cuenta una debilidad en la cerradura de la caja: el recorrido de la palanca varía su recorrido en una milésimas conforme se van seleccionando los números correctos.

Esto tiene que ver con la manera en que funciona la cerradura, diseñada para difucultar su apertura por el método de “ir probando” combinaciones. Pero el resultado de ese diseño es “uno de esos casos en los que al tratar de hacer que la caja sea más segura se consigue que la caja se vuelve más insegura”, explica. Eso sí, Nathan pudo dar con la vulnerabilidad porque disponía de una caja fuerte igual que le permitió explorar el mecanismo “desde dentro”.

Como sea, usando su mecanismo abrecajas Nathan tardó apenas 15 minutos es dar con la combinación de tres número que la abre limpiamente.

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La imagen que explica por qué los coches autónomos necesitan tantos sensores diferentes

Mon, 24 Jul 2017 10:22:56 +0100

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En MIT Technology Review, This Image Is Why Self-Driving Cars Come Loaded with Many Types of Sensors,

Los fabricantes de coches a menudo enumeran con orgullo la larga lista de sensores que incorporan sus coches autónomos: cámaras, ultrasonidos, radar, lidar,... Pero si te preguntas para qué son necesarios tantos sensores esta imagen es una buena respuesta.

La imagen muestra lo que en la industria de los coches autónomos se conoce como un “caso extremo”, una situación en la que un vehículo se podría comportar de forma inesperada porque el software se encuentra ante un escenario inusual. En este ejemplo el sistema de reconocimiento de imagen mediante cámara se ve engañado por imágenes de ciclistas en el vinilo de una furgoneta.

En este caso concreto esa combinación de sensores permitiría al coche autónomo determinar qué tiene delante sin volverse loco. Se trata de que el conjunto de tecnologías proporcione redundancia al sistema, que el conjunto de varios sensores cubra las flaquezas que tiene cada uno de ellos individualmente.

Por ejemplo, el radar láser tridimensional lidar no puede lidiar con elementos transparentes como el vidrio, pero en cambio proporciona una imagen tridimensional del entorno que es más precisa de lo que consiguen el radar o los ultrasonidos, también por la noche. Pero lidar “ve” en blanco y negro así que tampoco puede reconocer si un semáforo está en rojo o en verde, cosa que la cámara sí puede ver incluso por la noche.

En esta situación en la que la cámara cree estar viendo una furgoneta y tres ciclistas delante, el radar o el lidar o los ultrasonidos no detectan movimiento individual e incluso los sensores de infrarrojos (que de haberlos —no todos los coches autónomos los llevan— detectarían la huella térmica de las personas en bicicleta) tampoco confirmarían la presencia de los ciclistas; sí en cambio confirmarían que hay una furgoneta. Con este informe de mayoría el coche autónomo determina qué tiene (y qué no tiene) delante realmente y por tanto no hará cosas extrañas cuando se encuentre ante una situación así.

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El Landspeeder de Luke Skywalker en versión para niños

Mon, 24 Jul 2017 10:05:36 +0100

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Estos no son los niños que buscas.

Con una velocidad máxima de 8 km/h este Landspeeder de Radio Flyer para niños de 4 o más años, asientos para dos zagales, panel de control interactivo con luces y sonidos, “ofrece una experiencia de conducción galáctica”. Aunque por 500 dólares casi debería deslizarse por el aire de verdad.

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El antiguo aeropuerto Kai Tak de Hong Kong

Sun, 23 Jul 2017 10:28:02 +0100

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En Atlas Obscura publicaron un estupendo fotoreportaje sobre el aeropuerto Kai Tak de Hong Kong, una espectacular rareza del mundo de los aeropuertos que cerró sus pistas en 1998: Remembering Hair-Raising Landings at Hong Kong’s Kai Tak Airport.

Este aeropuerto se caracterizaba por propiciar espectaculares imágenes de aviones Boeing 747 y de todo tipo sobrevolando a pocos metros los edificios de la ciudad para aterrizar. ¿Recuerdas los famosos aterrizajes en la pequeña isla de San Martín? Pues imagina lo mismo pero con un Jumbo de 20 metros de altura sobrevolando barrios enteros de la ciudad.

Su famosa pista 13/31 era cariñosamente apodada Kai Tak Heart Attack y aterrizar en ella requería un giro de 47 grados durante el descenso que aceleraba los aviones a más de 360 km/h… Todo esto a menos de 4 km de la pista, que acababa en el agua de la bahía.

Desde ese punto hasta que se tomaba tierra todo eran calles y edificios, además de un dibujo en una colina conocido como the checkerboard (el damero). Los aterrizajes muchas veces se hacían bajo el azote de fuertes vientos racheados. Era una pista tan concurrida que llegó a marcar un récord mundial con 36 aterrizajes por hora.

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Desayuno Lego en el MundoReal™

Sun, 23 Jul 2017 09:44:13 +0100

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Con mucha paciencia, una gran técnica de stop-motion y la inspiración de las películas de PES la gente de BrickBros Productions ha creado esta peliculita en la que los objetos del MundoReal™ se convierten de forma bastante «realista» en sus equivalentes de Lego.

En total necesitaron 1.500 fotografías tomadas durante tres días para montar el vídeo completo, que no llega ni a los 2 minutos de duración. Todo un trabajo por amor al arte.

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La velocidad y coste de la conexión a Internet por países

Sat, 22 Jul 2017 20:21:17 +0100

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Según esta imagen el coste de una conexión a internet ADSL/cable, por encima de los 60 Mbps y sin límite de datos, como las que se comercializan mayoritarizamente en España, varía entre los 3 y los 52 euros mensuales. Esto no incluye extras opcionales –o no– como telefonía, canales de televisión, etcétera. Según esto España estaría entre los países donde internet es baratillo.

Los datos provienen del informe titulado The State of the Internet, de Akamai, correspondiente al primer trimestre de 2017. No queda claro si la comparación de precios es directa o si tiene en cuenta el poder adquisitivo de cada país (me da la impresión de que no) pero bueno.

Lo encontré a través de este otro gráfico sobre el mismo tema, que también es muy interesante: Internet Speed and Cost by Country (utiliza la misma fuente de datos).

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Aquí cuanto más a la derecha del gráfico, más rápida es la conexión y cuanto más arriba más dólares cuesta.

Lo ideal es estar cuanto más a la derecha y más abajo. España es un pequeño puntito de color rojo, prácticamente en el centro del gráfico. Así que ni fu ni fa.

Así que parece que mundialmente en cuanto a la mejor relación velocidad/coste los más agraciados son Corea del Sur, Finlandia y Rumanía, mientras que los peores son los Emiratos Árabes, Irán y Sudáfrica. (Aunque, nuevamente, no queda claro si se ha tenido en cuenta la paridad de poder adquisitivo).

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Una red neuronal recursiva que descifra mensajes de la máquina Enigma con un 96% de precisión

Sat, 22 Jul 2017 13:08:35 +0100

Sam Greydanus, un físico que investiga sobre aprendizaje profundo (deep learning) y neurociencia explica cómo se puede crear una red neuronal recursiva (RNN) para descifrar mensajes cifrados por la famosa máquina Enigma que utilizaron los alemanes durante la Segunda Guerra Mundial. Durante la Segunda Guerra Mundial el criptoanálisis de la máquina Enigma fue una auténtica proeza casi sobrehumana que requirió el trabajo de las mejores mentes de la época, como la de Alan Turing. Miles de matemáticos, criptólogos e ingenieros que resolvieron el problema y de paso crearon los que fueron los precursores de los ordenadores actuales. Todo ello está contado en Codebreakers: The Inside Story of Bletchley Park y muchos otros libros y películas. Es interesante que en el Siglo XXI esa tarea sea prácticamente un proyecto de «hacking casero» que se puede completar en un fin de semana, lo cual nos da una idea de cómo han avanzado los tiempos. Con la llegada del aprendizaje automático todo esto está cambiando nuevamente. El criptoanálisis clásico resulta anacrónico; de hecho toda la complejidad de la máquina Enigma con sus rotores y claves secretas pasa a un segundo plano. Tal y como explica Greydanus en Decoding the Enigma with Recurrent Neural Networks simplemente se aplica la regla criptográfica de la «caja negra», según la cual da igual saber cómo funciona el algoritmo original si una simulación creada por el criptólogo puede obtener los mismos datos de salida para los mismos datos de entrada. En la práctica, de hecho, ni siquiera es necesario que esto funcione el 100% de las veces. Para afinar el modelo primero se generaron textos de prueba con un simulador de Enigma para alimentar a la red neuronal recursiva con equivalencias del tipo texto cifrado de salida = f(texto de entrada). La RNN funcionaba sobre una GPU k40 y mostró resultados llegando hasta un millón de pasos con 3.000 unidades de LSTM («gran memoria de corto plazo»). El resultado fue que este modelo puede descifrar correctamente mensajes con un 96% de precisión. El código está en Github: crypto-rnn. Lo relevante del asunto es que el modelo lo hace solo a partir de datos de entrada y de salida: no necesita saber cómo funciona la máquina internamente y –lo cual es también muy interesante– no hace falta que esos textos sean reales o tengan sentido. (Normalmente los criptógrafos buscan patrones y frecuencias en los textos originales para utilizarlos en el descifrado.) Vuelve a repetirse aquí esa idea de que las inteligencias artificiales se comportan como tales pero ni ellas ni muchas veces sus creadores sabemos muy bien qué están haciendo. Tal y como añade al final, el Santo Grial de esta idea sería descifrar contenidos cifrados con el algoritmo RSA. La máquina Enigma es un buen reto, pero ya no se usa ni sirve para nada práctico. RSA en cambio sigue siendo el método por el que nos comunicamos por Internet de forma segura y también el que usamos para las transacciones y el comercio electrónico. Por desgracia (o por suerte) el problema criptográfico del RSA es que emplea operaciones matemáticas diseñadas específicamente para ser difíciles de resolver, algo que probablemente queda fuera del alcance incluso de estas redes neuronales. En otras palabras: estaríamos pidiendo a la máquina que descubriera cómo factorizar números pseudoprimos sumamente grandes, algo que sabemos que es difícil y ha escapado del análisis de los matemáticos durante décadas. # Enlace Permanente [...]



Un kit educativo para realizar fotografías aéreas con globos y cometas

Fri, 21 Jul 2017 20:18:50 +0100

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La idea parece simple: facilitar el trabajo a todos los que quieren experimentar con elevar a grandes alturas globos y cometas para grabar imágenes, realizar mapas y explorar. El resultado es un kit de globos y comentas para tomar fotografías aéreas. La idea ya ha funcionado en KickStarter y ha recaudado más de 12.000 dólares; el próximo mes de agosto comenzarán los envíos.

Hay varios tipos de kits, pero entre ellos hay uno con unos 300 metros de cordel y un globo como los que se utilizan en meteorología junto con gomas elásticas, bridas y otros complementos. También hay otro más pequeño pero con 3 globos de mylar y uno más espartano todavía que en vez de globo lleva una cometa.

Aparte de esto los usuarios solo han de poner la cámara (ligera, de menos de 100 gramos), el helio (que se vende en las tiendas de globos y celebraciones de cumpleaños) y unas cuantas horas de trabajo siguiendo la documentación del proyecto para montarlo todo, planificar el lanzamiento, solicitar los permisos, recuperar el globo si se suelta…

Lo mejor son los precios, que comienzan a partir de 50 dólares hasta los 110 dólares si se quiere recibir el kit con la pequeña cámara de 60 gramos que recomiendan porque ya han probado.

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En la página del proyecto hay un blog y un wiki lleno de historias de globos y cometas, un amplio FAQ y también software e ideas al respecto: las mejores formas de sujetar la cámara, software para grabar las posiciones del GPS, hardware para añadir otros sensores y demás. También hay una tienda llena de complementos.

Es un proyecto no solo precioso, sino además educativo. Y además demuestra un gran poderío en cuanto a la comunidad que ha despertado a su alrededor. Porque meter un globo y un carrete de hilo en una caja para vender lo mete cualquiera, pero recopilar tanta información y motivar a todos los grupos que participan en la iniciativa… ¡No es tan fácil!

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Los lenguajes de programación más populares en aprendizaje automático (machine learning)

Fri, 21 Jul 2017 18:55:43 +0100

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Python, R, Java, JavaScript y C.

Al igual que en los 10 lenguajes más populares de programación que selección IEEE Spectrum a partir de una decena de fuentes, esta lista de Jean-François Puget de IBM, que procede de las búsquedas en Indeed.com sobre machine learning y data science permite hacerse una idea de cómo ha evolucionado el interés por cada uno de ellos.

En los clásicos del Top #5 aparece el R, muy orientado al análisis estadístico y al final de la lista están Julia, Scala y Lua. Quien esté interesado en el aprendizaje automático hará bien en echarles un vistazo.

Hay más detalles sobre cada uno de los lenguajes y cómo se adecuan a la programación para aprendizaje automático o al trabajo de los científicos de datos en el artículo original: The Most Popular Language for Machine Learning is (traducido al español en el blog Technologies Running).

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El robot flexible que crece como si fuera una enredadera

Fri, 21 Jul 2017 13:32:43 +0100

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Inspirado en las plantas de guía —que crecen para recorrer distancias y esquivan obstáculos— este robot flexible desarrollado en la universidad de Stanford crece para avanzar en entornos estrechos y complicados. Incluso es capaz de levantar y de apartar obstáculos pesados que se encuentra a su camino para continuar avanzando. Esta capacidad hace que sea de utilidad en tareas de búsqueda y de rescate y en aplicaciones médicas, escalado a un tamaño mucho más pequeño para acceder al interior del cuerpo.

En la demostración el robot es capaz de deslizarse por debajo de una puerta, por una apertura que era de apenas el 10 por ciento de su diámetro, levantar pesos de 100 kg y continuar avanzando a pesar de haberse dañado con un clavo dado que la parte dañada no sigue moviéndose y en cambio se autorepara para que el resto del robot continúe avanzando.

La versión actual funciona con aire inyectado, pero versiones futuras podrán hacerlo con líquido a presión, por lo que servirían para llevar agua a personas atrapadas en espacios estrechos o para apagar fuegos en lugares cerrados. También se está analizando la posibilidad de utilizar materiales más resistentes, como el nailon o el kevlar.

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