jueves, 19 de septiembre de 2019

Un algoritmo puede predecir “El Niño” con anticipación

Un algoritmo de “aprendizaje profundo” puede predecir eventos climáticos relacionados con el fenómeno meteorológico “El Niño” hasta con un año y medio de antelación, según describe un trabajo publicado en la revista Nature.

El estudio, desarrollado en la Universidad Nacional Chonnam, en Corea del Sur, permite una mayor comprensión de ese errático fenómeno cíclico, que provoca intensas lluvias en las regiones de la costa del Pacífico de Suramérica.

Las consecuencias de “El Niño” se manifiestan en las zonas del este y el centro del Pacífico, y pueden provocar episodios climáticos extremos y daños sustanciales en los ecosistemas locales. Predecir esos eventos es problemático para los científicos, que no cuentan hasta ahora con métodos precisos para establecer predicciones más allá de un año vista.

Yoo-Geun Ham y su grupo han desarrollado un protocolo de “aprendizaje profundo” basado en datos climáticos históricos, recogidos entre 1871 y 1973, así como simulaciones de El Niño que han sido contrastadas con datos de entre 1984 y 2017.

El sistema ha sido capaz de producir predicciones más precisas que las actuales, con una antelación de hasta un año y medio. Los autores fueron asimismo capaces de predecir si el evento se origina en el este o el centro del Pacífico, e identificar los cambios de temperatura en la superficie del océano que preceden al fenómeno.

El método puede ayudar a establecer políticas efectivas de respuesta para mitigar los daños que provoca “El Niño”.

Imagen: SENHAMI Peru

Fuente: EFE

miércoles, 18 de septiembre de 2019

Juntando las fronteras tecnológicas

La inteligencia artificial (IA) y la biotecnología están en una trayectoria de crecimiento exponencial, con probabilidades de mejorar la manera en que vivimos nuestras vidas y hasta de extender la vida misma. Pero pocos han considerado cómo se podrían unir simbióticamente estas dos tecnologías de frontera para enfrentar los retos globales en el área de salud y de medio ambiente.

Consideremos el ritmo de los recientes desarrollos en ambos campos. La biotecnología, en términos de costo-beneficio, ha venido mejorando por un factor de diez cada año. El costo de descifrar el genoma humano ha caído de 3.000 millones de dólares en 2001 a alrededor de 1.000 dólares hoy; un proceso que llevaba meses hace diez años hoy se puede completar en menos de una hora. De la misma manera, en base a los desarrollos actuales, PricewaterhouseCoopers estima que el aporte de la IA a la producción global alcanzará 15,7 billones de dólares en 2030 –más de la producción actual combinada de China y la India.

Sin embargo, estas predicciones, en todo caso, subestiman el impacto económico. Las aplicaciones de IA llegado el caso serán tan amplias y estarán tan embebidas en cada aspecto de nuestras vidas cotidianas que probablemente contribuyan tres a cuatro veces más a la producción global que Internet, que hoy representa alrededor de 50 billones de dólares de la economía global. Es más, la naturaleza independiente de los análisis actuales implica que las potenciales tecnologías combinadas de IA/biotecnología no han sido consideradas o valuadas plenamente.

Por ejemplo, las tecnologías combinadas podrían enfrentar una cuestión de salud global como la donación de órganos. Según la Organización Mundial de la Salud, desde 2008 se han llevado a cabo en promedio alrededor de 100.800 trasplantes de órganos sólidos cada año. Sin embargo, en Estados Unidos, hay casi 113.000 personas en espera de un trasplante de órganos que le salve la vida, mientras que todos los años se descartan miles de órganos buenos. Durante años quienes necesitaban un trasplante de riñón tenían opciones limitadas: o tenían que encontrar un donante voluntario vivo y biológicamente viable, o tenían que esperar a que apareciera un donante muerto viable en su hospital local.

Sin embargo, con suficientes pacientes y donantes voluntarios, las grandes bases de datos y la IA permiten facilitar muchas más correspondencias de lo que permite este sistema uno a uno, a través de un sistema donación de riñón cruzada. Los pacientes ahora pueden procurar un donante que no sea biológicamente apto y aun así recibir un riñón, porque la IA puede hacer corresponder donantes con receptores en un conjunto enorme de relaciones paciente-donante. De hecho, una persona que se ofrece a donar un riñón –ya sea a un ser querido o hasta a un extraño- puede desatar un efecto dominó que salva decenas de vidas al resolver el eslabón faltante en una larga cadena de emparejamientos.

Desde que se realizaron los primeros intercambios de riñón cruzados en 2000, casi 6.000 personas han recibido trasplantes de riñón de donantes identificados por algoritmos. Pero esto podría ser el comienzo de un trasplante de órganos facilitado por la IA. La IA ya puede identificar potenciales donantes y receptores; en el futuro, podrá responder por datos aún más ricos sobre los pacientes, e inclusive incluir factores morales y religiosos, para ayudar en las decisiones de secuencia y selección (es decir, determinar si una persona debería recibir un trasplante antes que otra).

El mayor obstáculo que impide que estos modelos de IA alcancen su pleno potencial es biológico. En teoría, las aplicaciones de IA pueden recurrir a conjuntos de datos que engloban a todos los donantes de órganos vivos y muertos y a todos los pacientes a nivel mundial. Pero, en la práctica, existe una limitación de tiempo para la mayoría de los emparejamientos de órganos, porque los órganos de pacientes muertos son viables para un trasplante sólo por un período breve. Para ser cruzados, los receptores deben encontrarse en un radio geográfico que permita un acceso a tiempo.

Afortunadamente, la biotecnología sintética podría expandir marcadamente el alcance de los emparejamientos factibles. A nivel global, el mercado de la biología sintética está creciendo a pasos acelerados y se espera que supere los 12.500 millones de dólares en 2024, lo que refleja una tasa de crecimiento anual compuesto del 20%. En esta industria emergente, existen compañías (incluida una de la que soy inversor) que exploran métodos de preservación y hasta regeneran órganos fuera del cuerpo, potencialmente durante múltiples días a temperatura ambiente. Esto podría extender las distancias a las que se pueden transportar los órganos, permitiendo así un efecto de red al aumentar el tamaño de los pools de datos viables de los cuales se pueden aprovechar los modelos de IA para producir cadenas de emparejamientos más eficientes.

Perfeccionar las nuevas biotecnologías normalmente lleva años. Pero, si son exitosas, estas innovaciones podrían revolucionar grandes sectores de la salud pública. El régimen de donación de órganos global es sólo el comienzo.

Las implicancias morales y éticas de las tecnologías de frontera de hoy son de amplio alcance. Los interrogantes fundamentales todavía no se han abordado de manera adecuada. ¿Cómo sopesarán los algoritmos las necesidades de los pacientes pobres y de los pacientes ricos? ¿El órgano de un donante debería ser enviado a un paciente distante –potencialmente en un país diferente- con un bajo riesgo de rechazo o a un paciente cercano cuyo riesgo de rechazo sólo sea mínimamente más alto?

Son preguntas importantes. Pero creo que deberíamos poner en marcha las tecnologías combinadas y luego decidir sobre los controles apropiados. El poder de emparejamiento de la IA implica que se pueden salvar ocho vidas con un solo donante de órganos muerto; las innovaciones en biotecnología podrían garantizar que los órganos nunca se desechen. Cuanto más rápido avancen estas tecnologías, más vidas pueden salvar.

La IA y la biotecnología están pasando por un desarrollo rápido precisamente porque tienen este potencial de amplio alcance. En tanto avancen, debemos seguir buscando nuevas combinaciones que destrabar. Sospecho que descubriremos que hemos subestimado su potencial al considerarlas de manera aislada.

Imagen: Universia Argentina

Fuente: Revista de Prensa

Acrónimos

Un acrónimo es una palabra formada con fragmentos de otras palabras y que se puede leer, a su vez, como una palabra (es decir, sin necesidad de deletrear). La acronimia es un procedimiento de formación de palabras por abreviación de otras palabras. Posee una gran vitalidad en nuestros días y, por tanto, está dando lugar a una enorme cantidad de neologismos.

Son acrónimos, por ejemplo:

(1) FIFA

(2) ovni

(3) Mercosur

(4) portuñol

Los ejemplos de arriba nos van a servir para ir introduciendo las características y tipos de los acrónimos.

Lo más típico es que los acrónimos se formen tomando la inicial de cada una de las palabras que estamos integrando en la nueva unidad. Así, FIFA se constituye a partir de la primera letra de Federación Internacional de Fútbol Asociación. FIFA es un acrónimo porque pronunciamos [fífa] y no [éfe-í-éfe-á]. Podemos concebir este tipo de acrónimos como un caso especial dentro de la categoría más general de las siglas.

En realidad, lo que se ha seleccionado en FIFA son las iniciales de las palabras significativas que constituyen la expresión subyacente. En cambio, hemos descartado la preposición de. Este es el comportamiento habitual, pero también nos podemos encontrar con casos en que se echa mano de preposiciones y otras palabras gramaticales. En España existe en 2019 un organismo denominado FECYT (Fundación Española para la Ciencia y la Tecnología). Vemos que aquí se ha incluido en el acrónimo la conjunción y, mientras que se han descartado el artículo la y la preposición para. ¿Por qué? Esto es simplemente el resultado de decisiones arbitrarias. Lo que se busca es facilitar la lectura y, sobre todo, la pronunciación. Quien se inclinó por FECYT frente a FECT quería un acrónimo [fezít] y no una vulgar sigla: [éfe-é-zé-té].

Volviendo a FIFA, notaremos que se escribe en mayúsculas. También en esto se comporta como un ejemplo típico, central. Cuando pensamos en siglas y acrónimos, lo primero que se nos viene a la cabeza son secuencias de letras mayúsculas. En la ortografía actual, no separamos esas mayúsculas con puntos.

La característica distintiva de los acrónimos es que podemos leerlos como palabras normales y corrientes. Esto favorece que acaben convertidos en eso: palabras normales y corrientes que se integran en el vocabulario de una lengua. Tenemos un ejemplo de ello en ovni. Esta palabra empezó su andadura en nuestro idioma con la grafía OVNI, íntegramente en mayúsculas. De esa manera se pretendía dejar claro que lo que estaba detrás era la expresión objeto volante no identificado. Con el paso del tiempo, se fue debilitando la conciencia de que ovni estaba ahí para representar una expresión completa. Ya nos hemos acostumbrado a tratar esta unidad como una palabra más y solo recuperamos la expresión subyacente cuando nos paramos a pensar en ello. Por eso hoy escribimos ovni en minúsculas: la ortografía refleja que se ha producido un cambio en el estatus de esta unidad dentro del léxico de nuestro idioma. Otros ejemplos semejantes son sida (< síndrome de inmunodeficiencia adquirida), opa (< oferta pública de adquisición), uci (< unidad de cuidados intensivos), etc.

Pero no hemos acabado con ovni. A esta palabra se le nota también que está perfectamente integrada entre los sustantivos de nuestro idioma porque forma un plural que, además, está sujeto a las reglas generales. Quien ve un ovni también puede llegar a divisar varios ovnis (dicen que lo más difícil es avistar el primero, a partir de ahí ya va todo rodado).

El que los acrónimos pasen a tratarse como cualquier otra palabra también tiene consecuencias para la acentuación gráfica: van a quedar sujetos a las reglas de acentuación. Por ejemplo, láser lleva tilde porque es una palabra grave terminada en erre. Y si hay que dividir en sílabas, se divide; sin ir más lejos, cuando una de estas palabras no cabe en un renglón (lá- / ser). Atención: no olvidemos que todas estas indicaciones ortográficas se refieren a los acrónimos que están integrados en el léxico, no a los que se escriben íntegramente con mayúsculas.

Mercosur se parece a ovni en que su ortografía está adaptada: ha perdido todas las mayúsculas, menos la de su inicial. Esta sí la conserva porque es un nombre propio que nos remite a la expresión Mercado Común del Sur. Pero Mercosur se diferencia de nuestros ejemplos anteriores en que se forma tomando más de una letra de cada una de las palabras subyacentes. Esto es lo que permite, precisamente, crear el acrónimo, pues de lo contrario nos las tendríamos que haber con la sigla MCS.

Mercosur toma más de una letra, es verdad, pero son letras iniciales. En cambio, portuñol es representante de nuestro último tipo de acrónimos. Aquí lo que se está integrando es el principio de una palabra (portugués) y el final de otra (español). Lo mismo ocurre con teleñeco (< televisión + muñeco) y ofimática ( < oficina + informática).

Además de los tipos mencionados, hay otros mixtos. Por ejemplo, Fundéu se forma con varias letras de una palabra y la letra inicial de las restantes: Fundación del Español Urgente. Revisar toda la casuística nos llevaría ahora demasiado lejos.

Muchos de los acrónimos que encontramos hoy en nuestro idioma son, en realidad, préstamos del inglés. Antes hemos utilizado como ejemplo láser, que viene de la expresión inglesa light amplification by stimulated emission of radiation o, lo que es lo mismo, ‘amplificación de luz mediante emisión inducida de radiación’. Otros ejemplos son radar (< radio detecting and ranging, es decir, ‘detección y localización por radio’) o emoticono (< emotion + icon).

Y podría seguir profundizando porque el tema es complejo. Pero creo que con esto ya nos hacemos una idea bastante cabal de lo que son los acrónimos.

Imagen: Lenguaje, literatura y temas diversos

Fuente: Blog de Lengua