Logran mapa de todos los edificios del mundo

Mapa de las edificaciones en un distrito de Singapur. Imagen Zhu et al/ESSD

En un estudio sin precedentes, científicos produjeron el más detallado mapa de las edificaciones en toda la Tierra, mediante una combinación de imágenes satelitales y machine learrning para generar modelos 3D del 97 % de las edificaciones.

Y saben qué, son 2750 millones de estructuras, captadas en una resolución de 3 x 3 metros, según el mapa, publicado en el journal Earth System Science Data.

Los mapas en3D se crearon a partir de 800 000 imágenes de satélites. Para lograr el mapa la herramienta fue entrenada en datos de referencia utilizando el sistema Lidar (detección de luz)de 168 ciudades, en su mayoría en Europa, Norteamérica y Oceanía.

Se encontró que Asia responde por casi la mitad de las edificaciones en el mundo, 1220 millones y un volumen de1.27 billones de metros cúbicos, seguido de África con 540 millones pero un volumen de solo117 millones de metros cúbicos.

En otras curiosidades se encontró que Finlandia tiene seis veces más edificaciones que Grecia y que el promedio per cápita del volumen en Nigeria es 27 veces menos que el promedio mundial.

Qué lío: identifican 6 tipos distintos de depresión

No todos los casos de depresión son iguales. Hay seis subtipos según nuevo estudio. Foto PxHere

No todos los pacientes con depresión responden a los tratamientos con antidepresivos o con terapia hablada y ahora científicos parecen haber hallado la razón: es que hay seis tipos biológicos de esa enfermedad, según el estudio realizado con más de 800 pacientes que habían sido diagnosticados con depresión y ansiedad.

Se analizaron las imágenes cerebrales de ellos y las compararon en búsqueda de diferencias en la actividad de regiones específicas del cerebro y las conexiones entre ellas, circuitos cerebrales que se conoce están implicados en la depresión, como la red frontoparietal.

Mediante un tipo de inteligencia artificial, machine learning, categorizaron los pacientes en grupos específicos según las imágenes, cada grupo difiriendo en síntomas y la capacidad de completar ciertas tareas. Lo hallado se publicó en Nature Medicine.

A pesar de estar agrupados bajo el mismo término, trastorno depresivo mayor, no todos experimentaban la depresión del mismo modo, dijo al portal Live Scienceel coautor Leanne Williams, de Stanford University.

En otro análisis, hallaron que tres de los seis subtipos identificados era más o menos probable que respondieran a tratamientos específicos. Por ejemplo, quienes tenían actividad elevada en regiones cognitivas del cerebro respondían mejor que otros subtipos al antidepresivo venlaxafina, vendido como Effexor.

Por esto es que no todos los tratamientos les sirven a todos quienes han sido diagnosticados con depresión.

Científicos descifran parte del lenguaje de los enormes cachalotes

Cachalote, un animal con un sistema complejo de comunicación que comienza a ser entendido por científicos. Foto Goodfon

Son majestuosos seres que habitan los mares y que desde siempre han atraído la atención de los humanos, más allá de la caza inmisericorde a que han sido sometidos. Animales complejos que generan admiración. Las ballenas. Y en este caso los cachalotes (sperm whales), como se les conoce a estos gigantes cetáceos, únicos del género Physeter.

Es el animal con dientes más grande que existe, pudiendo medir algo más de 20 metros y pesar más de 50 toneladas. Pues bien, en un estudio publicado en Nature Communications científicos presentaron una decodificación avanzada del alfabeto fonético de estos mamíferos.

Mediante machine learning investigadores del MIT Computer and Intelligence Artificial Laboratoryy el Proyecto CETI emplearon algoritmos para decodificar ese lenguaje, revelando una estructura sofisticada de comunicación semejante a la fonética humana.

Las inflexiones o pequeños clicks que usan para comunicarse varían mucho en su estructura dependiendo del contexto de la conversación, revelando un sistema de comunicación mucho más complejo de lo que se creía hasta ahora.

Se recogieron nueve mil inflexiones del cachalote del Caribe oriental, útiles para descubrir la compleja comunicación de estas criaturas marinas. A la par, los científicos emplearon una mezcla de algoritmos de reconocimiento y clasificación de patrones, así como un equipo de grabación especial. Resultó que la comunicación de los cachalotes no se da al azar ni es simple, sino estructurada y compleja.

Se identificaron varios componentes, que fueron catalogados como  ritmo, tempo, rubato y ornamentación, que se intercalan en un gran conjunto de inflexiones. Modulan estas según el contexto conversacional, como la suave variación en la duración de los sonidos -rubato-o agregando clicks ornamentales.

Mucho más llamativo el hecho de que los bloques básicos de esas inflexiones podían ser combinados permitiéndoles construir un amplio repertorio de vocalizaciones diferentes.

Los cachalotes tienen los cerebros más grandes entre todos los animales y poseen comportamientos sociales complejos entre familias y grupos culturales, requiriendo una comunicación fuerte para coordinación, en particular en ambientes presurizados como la caza a gran profundidad.

El estudio pone de presenta un escenario hipotético en el cual se pueda establecer comunicación con estos enormes mamíferos. "Es entender una especie con un ambiente completamente diferente y con protocolos de comunicación, donde sus interacciones son distintas a las normas humanas", expresó Pratyusha Sharma, cabeza de la investigación.

 

Inteligencia artificial dice cómo patear un tiro de esquina

Un tiro de esquina que sea más profundo tiene mayores chances de convertirse en gol. Foto Flickr

Todo lo comienza a permear la inteligencia artificial. Sí, hasta el fútbol y ya hay equipos que se benefician de ello. Un sistema, TacticAI, producido por la compañía de programación DeepMind, de Google, ha sido capaz de predecir son suma precisión el resultado de los tiros de esquina que se patean en un encuentro, así como de proveer sugerencias tácticas realistas y precisas en los partidos, dice un análisis publicado en Nature Communications.

Los autores entrenaron y ensayaron el sistema utilizando un conjunto de 7176 tiros de esquina tomados de la Premier League suministrados por el equipo Liverpool.

¿Qué sugiere por ejemplo? El sistema indica que los tiros de esquina lanzados hacia la parte de atrás de la defensa tienen mayor opción de convertirse en goles. Así, los entrenadores deben pasar más tiempo entrenando la jugada y haciendo además que su defensa pueda contrarrestar esa forma de cobro.

La ayuda es muy valiosa. Un sondeo encontró que los expertos del Liverpool favorecen las estrategias que brinda TacticAI sobre las existentes en un 90 % de las veces. Esos expertos son tres científicos de datos, un videoanalista y un entrenador asistente del club.

Estos escribieron que TacticAI fue ensayado en "un número de tareas de referencia relevantes: prediciendo los receptores y los intentos de cobro, y recomendando ajustes en las posiciones de los jugadores.

El sistema se basa en Aprendizaje Geométrico Profundo, un tipo de algoritmo de 'machine learning' que analiza los valores geométricos como posiciones, distancias y dirección.

Hallan relación entre la música que escuchamos y nuestros valores morales

A través de la música que escuchamos se pueden inferir nuestros valores morales. Foto Free Stock

¿Escogemos la música solo porque nos gusta? ¿O hay algo más allá? Bueno un estudio en Plos One trae un sugerente hallazgo: los investigadores hallaron una conexión destacada entre las preferencias musicales del individuo y sus valores morales, aportando luces sobre la profunda influencia que la música puede tener en nuestra orientación moral.

La investigación, de científicos de Queen Mary University en Londres e ISIFoundation en Turín, Italia, empleó una técnica de machine learning para analizar las letras y rasgos del audio de las canciones favoritas de personas, revelando una interacción compleja entre música y moralidad.

"Nuestro estudio provee evidencia convincente de que las preferencias musicales pueden servir como una ventana a los valores morales del individuo", dijo Charalampos Saitis, uno de los autores senior.

El estudio involucró una base existente de 1400participantes que completaron cuestionarios psicométricos evaluando sus valores morales y aportaron información sobre sus artistas favoritos a través de likes en Facebook. Los investigadores extrajeron luego los rasgos acústicos y líricos de las cinco canciones favoritas de cada participante.

Mediante ciertos algoritmos analizaron esos rasgos para predecir los valores morales de la persona, para lo cual usaron varias técnicas de procesamiento de textos y de audio.

Los resultados demostraron que una combinación de rasgos líricos y de audio superaban la información demográfica básica en predecir la orientación moral de los individuos. En específico, elementos musicales como el tono y el timbre emergieron como predictores cruciales para valores de Cuidado y Justicia, mientras que sentimientos y emociones expresadas en las letras eran más efectivas prediciendo rasgos como lealtad, Autoridad y Pureza.

"Nuestros hallazgos revelan que la música no es solo una fuente de entretenimiento o placer estético; es también un poderoso medio que refleja y forma nuestras sensibilidades morales", remarcó Vjosa Preniqi, director de la investigación.

"Entendiendo esta conexión, podemos abrir nuevos caminos para intervenciones basadas en la música que promuevan un desarrollo moral positivo".

Con IA detectan 8 'posibles' señales de civilizaciones extraterrestres

Aspecto hacia el centro de nuestra galaxia. Ahora con inteligencia artificial se acelera la búsqueda de señales inteligentes alrededor de otras estrellas. Foto ESO

Ahora la inteligencia artificial ayuda en la búsqueda de civilizaciones extraterrestres. Y con un nuevo algoritmo de aprendizaje automático (machine learning) astrónomos detectaron ocho señales que parecen ser marcas de alguna tecnología.

Los científicos ensayaron varios algoritmo para reducir los falsos positivos y analizaron150 terabytes de datos del Green Bank Telescope en West Virginia (Estados Unidos) cubriendo 820 estrellas cercanas a la Tierra. Luego descubrieron ocho señales de cinco estrellas situadas a entre 30 y 90 años luz de nosotros.

Junto al programa Breakthrough Listen, un esfuerzo Seti, los científicos dijeron que esas señales tenían dos rasgos en común con señales que podían ser creadas por alienígenas inteligentes.

"Primero, están presentes cuando miramos a la estrella y ausentes cuando no, algo opuesto a una interferencia local, que se presenta casi siempre", explicó Steve Croft, científico de aquel programa. "Segundo, las señales cambian de frecuencia en el tiempo de un modo que las hace aparecer lejanas al telescopio".

El hallazgo fue publicado en Nature Astronomy, pero antes de proclamar que se trata de señales de seres inteligentes, los astrónomos hicieron un breve rastreo de esas ocho señales y... solo silencio.

Por eso se requerirán observaciones más detenidas para ver si eran lo que parecían. Y esperan aplicar el algoritmo a potentes radiotelescopios, como el MeerKAT en Sudáfrica o el planeado Next Generation Very Large Array. Están convencidos que la inteligencia artificial será una poderosa arma para la búsqueda de señales inteligentes de otros mundos en nuestra galaxia.

Así, en vez de estudiar solo cientos de estrellas podría extenderse la búsqueda a millones. "Con la ayuda de inteligencia artificial soy optimista de que seremos capaces de cuantificar mejor la probabilidad de la presencia de señales extraterrestres de otras civilizaciones", expresó Cherry Ng, coautor y astrónomo de la University of Toronto (Canadá).