jueves, 14 de enero de 2016

Obama propone un "lanzamiento a la luna" por la cura del cáncer.

La revista Nature reporta sobre la propuesta del presidente Barack Obama.

En su último discurso de Estado de la Unión el presidente de los Estados Unidos de América anunció un plan ambicioso, que llamó un "moonshot"  que literalmente en castellano es un "lanzamiento a la luna", para curar el cáncer.

Al frente del plan estará el Vicepresidente Joe Biden. Un hijo de Biden falleció el año pasado a causa de un cáncer de cerebro.

Obama dijo "Por los seres amados que todos hemos perdido, por la familia que todavía podemos salvar, hagamos de América (Estados Unidos) el país que cure el cáncer de una vez por todas".

No hay detalles claros todavía sobre este plan. Biden declaró que ha consultado con cerca de 200 médicos, investigadores y filántropos en los últimos meses y planea seguir haciéndolo. Asimismo ha dicho que se compromete a lograr incrementos en los recursos disponibles para la investigación,  así como a encontrar formas de que la comunidad científica trabaje en conjunto y comparta información. Se quiere duplicar la rata de progreso de modo que en cinco años se logre avanzar lo que de otro modo hubiera tomado diez.

Es un anuncio interesante para pacientes y familiares así como también para los que hacen investigación en torno al problema del cáncer.

  Official White House Photo by Pete Souza - P120612PS-0463



miércoles, 13 de enero de 2016

¿Podría la Inteligencia Artificial Resolver los Problemas más Grandes del Mundo?

Un artículo publicado este enero en la revista MIT Technology Review trae a consideración la pregunta que titula esta entrada. La información fue recopilada en un evento organizado por la Universidad de Nueva York (New York University) y empresas con interés en el área de Inteligencia Artificial que incluyen a Google y Facebook. 

Para quien el término todavía resulte novedoso, la inteligencia artificial (IA) es una disciplina que con apoyo en las ciencias de la computación, la matemática y la filosofía, persigue la creación de sistemas capaces de resolver problemas imitando la inteligencia humana.  

Existe la inquietud sobre que tan cerca estamos de que la Inteligencia Artificial pueda encontrar respuestas útiles a esos problemas que presionan a la humanidad. 

Citan a ErichSmicht, presidente ejecutivo de Alphabet Inc, argumentando que la Inteligencia Artificial podría ser usada para resolver problemas tales como el cambio climático y la seguridad alimentaria.

Demis Hassabis, de Google Deepmind, que es un departamento dentro de Google para realizar trabajos pioneros en Aprendizaje de Máquina, afirma que “ Si se puede resolver la inteligencia de una manera suficientemente general, entonces se podrá aplicar a toda clase de cosas para hacer del mundo un mejor lugar”.

Por su parte el director de tecnología de Facebook, Mike Schroepfer, se expresó de manera similar “ El poder de la tecnología de Inteligencia Artificial es que puede resolver problemas que son escalables a todo el planeta”.

Entre los avances que se mencionan en el artículo se encuentran el reconocimiento de contenidos en imágenes, o mantener conversaciones cortas por medio de texto o voz. Lo que sugiere que podría cambiar la forma como se usan los computadores en las industrias. No se ha puesto de forma explícita, sin embargo, como se iría de asignar etiquetas a imágenes a resolver problemas como la pobreza o el cambio climático.

Schroepfer, el de Facebook, puso de relieve la necesidad de no elevar demasiado las expectativas pues es necesario resolver unas dos docenas de problemas abiertos antes de que las máquinas puedan alcanzar los niveles de la inteligencia humana.

También se mencionan problemas relacionados con la ética y las implicaciones a largo plazo del uso de estas tecnologías.

Les dejo un vídeo (en inglés) que ilustra una conversación un poco graciosa entre dos bots o robots.


domingo, 4 de octubre de 2015

25 años del Proyecto del Genoma Humano

La edición actual de la revista Nature contiene un artículo firmado por Eric D. Green, James D. Watson y Francis S. Collins, personajes distinguidos y pioneros en el área de investigación en genómica y particularmente en el proyecto del Genoma Humano, HGP (por sus siglas en inglés). El título del artículo es Human Genome Project: Twenty-five years of big biology (Proyecto de Genoma Humano: Veinticinco años de gran biología) y se ubica en las categorías de historia, genómica y genética.

El artículo es una crónica que comienza narrando como en 1989 el recientemente creado Centro Nacional para Investigación del Genoma Humano de los Estados Unidos (US National Center for Human Genome Research) unió fuerzas con otros socios internacionales y de los mismos Estados Unidos para dar inicio al HGP que durante los siguientes trece años persiguió secuenciar los 3 millardos de pares de bases del genoma humano.

Es idea central en la publicación que dicho proyecto no solo ha servido para traer mejor comprensión sobre enfermedades humanas sino que inició una nueva manera de hacer ciencia. El HGP abrió caminos para numerosos nuevos proyectos de investigación basados en consorcios. Esto ha representado nuevos retos para la investigación biomédica requiriendo que grupos diversos de diferentes países se reúnan a compartir y analizar conjuntos de datos grandes.

De la experiencia de estos proyectos los autores proponen seis lecciones clave para el éxito de la ciencia basada en consorcios:
1.- Dar valor a las asociaciones. El HGP rompió el molde de realizar investigaciones aisladas que responden a un pequeño conjunto de preguntas científicas. En el HGP trabajaron más de 2000 investigadores de muchos países, disciplinas y niveles de experiencia. El éxito se enraizó en un liderazgo fuerte de los fundadores, la conciencia compartida de la importancia de la tarea y la disposición de los investigadores involucrados para ceder logros particulares en favor del colectivo.
2.- Maximizar los Datos Compartidos. Se cambiaron las normas acerca de la forma de compartir los datos en investigación biomédica. En 1996, los líderes acordaron los Principios de Bermuda, según los cuales los datos de secuencias de genoma que superaban un cierto tamaño se compartían en una base de datos pública dentro de las 24 horas de haber sido generados. Nuevos retos surgieron como consecuencia de esta disposición a compartir datos. Entre los desafíos se mencionan las dificultades computacionales y logísticas para mover y analizar conjuntos de datos grandes y la necesidad de proteger la privacidad de los participantes.
3.- Planificar el Análisis de Datos. En el HGP no se planificó adecuadamente y para generar secuencias contiguas de genoma humano para cada cromosoma, miles de segmentos de secuencia ensamblados individualmente tuvieron que ser conectados o cosidos computacionalmente. Esto requirió el esfuerzo de un pequeño grupo de bioinformáticos durante meses. En proyectos posteriores la planificación ha demostrado como se pueden tener mejores estrategias para la generación de datos.
4.- Dar prioridad al desarrollo de tecnología. Los participantes del HGP presionaron desde 1990 porque estaban conscientes de que se necesitaban herramientas y métodos para representar y secuenciar el genoma humano. El HGP impulsó el desarrollo de tecnologías para la genómica, así como innovaciones en biología molecular, química, física, robótica y computación.
5.- Abordar las implicaciones sociales de los avances. Los fundadores del HGP estaban conscientes de que los resultados de este proyecto tendrían profundas implicaciones para la sociedad. Por esta razón incorporaron componentes dedicados a examinar amplias cuestiones sociales tales como la protección de la privacidad y prevención de la discriminación. El componente del proyecto conocido como ELSI (ético, legal y de implicaciones sociales) incorporó la mayor inversión hasta la fecha para investigación en bioética.
6.- Ser audaz pero flexible. Los objetivos del HGP eran arriesgados puesto que no había claridad sobre como se iba a representar y secuenciar exactamente el genoma humano. Fue clave para el proyecto la apertura mental de los líderes para hacer pausas y revisar el proyecto.

Gracias a lo logrado por el HGP, los estudiantes de posgrado de hoy podrán probablemente presenciar y facilitar el descubrimiento de los mecanismos moleculares de miles de enfermedades, una revolución en el diagnóstico y tratamiento del cáncer, la consolidación de la ciencia del microbioma, el uso rutinario de terapias con células madre, y otros avances espectaculares en la ciencia biomédica.

Imagen de uso público tomada de www.genome.gov

martes, 8 de septiembre de 2015

Conjetura débil de Goldbach demostrada por un peruano

El peruano Harald Helfgott quien es investigador senior en el Institut de Mathématiques de Jussieu (Paris VI/VII) en Francia, dedicado al estudio de los números,  ganó la Cátedra Humboldt por demostrar que "todo número impar mayor que cinco puede expresarse como la suma de tres números primos".

El enunciado es conocido como la conjetura débil de Goldbach y no había sido probada desde que este envió la proposición a Leonhard Euler en 1742.

Helfgott encontró la prueba en el año 2013 después de trabajar en el problema desde el año 2006.

Pierina Pighi publica un reportaje en BBC Mundo sobre el tema, que para muchos será una noticia ya conocida pero que es relevante todavía para la región latinoamericana.

 

lunes, 7 de septiembre de 2015

El Beneficio de Dibujar para Estudiantes de Biología

El portal de Scientific American ofrece un artículo escrito por la doctora Jennifer Landin quien es una catedrática que enseña cursos de Ilustración Biológica e Introducción a la Biología en la Universidad del Estado de Carolina del Norte (North Carolina State University) y que se titula Rediscovering the Forgotten Benefits of Drawing (Redescubriendo los Beneficios Olvidados del Dibujo). 

Dice la doctora Landin que hace un siglo la habilidad de dibujar era una necesidad. Esto porque si querías comunicar información visualmente no existían cámaras, impresoras, copiadoras o medios en línea para apoyarte en ellos. Las clases de dibujo eran la regla en el currículo de la escuela. Los estudiantes de biología tenían que asistir a clases diarias de dibujo durante su primer año de universidad. La razón era para aprender a observar. 

Temprano en el siglo 20, las clases de dibujo fueron eliminadas del currículo escolar pues se podía usar material pre-impreso para estudiar diversos temas. 

Los cursos de ilustración biológica no son nuevos pero se enseñan en escuelas de arte. La profesora Landin, sin embargo, lo enseña en una clase de biología.  La justificación de una clase de este tipo radica en que la creación de una ilustración científica de alta calidad amerita un profundo conocimiento de los procesos biológicos, la anatomía y la diversidad estructural. Para aprender a identificar aves, insectos o plantas se necesita conocer las estructuras clave. Y con muchos otros argumentos Landin defiende que lo importante, aparte de las destrezas, es el mejor conocimiento de la biología que queda de esta disciplina.

La doctora Landin mantiene un blog (rednewtgallery.wordpress.com) y pueden seguirla en twitter como @jmlandin1 

En el artículo referido se pueden ver muchas ilustraciones de los cursos de la profesora Landin, en este blog dejaré un dibujo del científico español Santiago Ramón y Cajal con neuronas del cerebelo. 

La primera ilustración de Ramón y Cajal sobre el sistema nervioso central.

jueves, 3 de septiembre de 2015

Automóviles que se manejan solos

La página BBC-Future nos brinda un artículo-reportaje sobre cuál podría ser el mayor problema de los automóviles auto-manejados. Se ha avanzado mucho en las tecnologías que permiten que un automóvil pueda conducirse mediante una especie de piloto automático que utiliza técnicas de visión artificial y sistemas de software inteligente. En el vídeo de Google que se muestra se tiene un ejemplo de como funcionan estos vehículos.

 

El tema de la entrevista realizada al Dr Anuj K Pradhan del Instituto de Investigación en Transporte de la Universidad de Michigan (University of Michigan Transportation Research Institute-UMTRI) se enfoca en la preocupación que existe por las situaciones extremas en las cuales el piloto automático cede el control al humano detrás del volante. El número de escenarios que puede presentarse es muy grande y a pesar de que el sistema haya sido entrenado para muchas eventualidades, queda un espacio en que lo que se hace es avisar al conductor para que decida.
El asunto es que sería necesario aprender a estar atento para tomar el control del vehículo cuando el sistema lo pida y no estar confiado en que el control automático resolverá todas las situaciones. Se presenta como un problema serio porque habría que tomar decisiones posiblemente rápidas en situaciones peligrosas y sin haber llevado el control previo de la marcha del automóvil. Suena a paradoja pero se cuenta con simuladores de manejo para aprender a conducir un automóvil que se maneja solo.
Todavía queda camino que recorrer para que estas tecnologías puedan usarse de manera amplia.


miércoles, 2 de septiembre de 2015

Arte y Matemáticas. Los Fractales.

Mucha gente percibe que los matemáticos se inclinan más a la música que a las artes visuales porque la música tiene mucho de relaciones proporcionales en la construcción de armonías y estructuras melódicas. Por otro lado los códigos que se usan para evaluar la estética y la belleza de las artes visuales parecen extraños a la abstracción  matemática.
Sin embargo, en muchas tendencias artísticas históricas el manejo de las proporciones ocupaba un lugar fundamental como es el caso del arte egipcio y su canon de proporciones de la figura humana y también en la escultura griega, pero con la evolución del arte hacia formas más libres, la relación con la matemáticas se hacía menos fuerte o menos explícita.
Los fractales son conjuntos matemáticos que presentan patrones que se repiten a diferentes escalas. Estos patrones pueden ser exactamente iguales, patrones auto-similares, o casi iguales. Un ejemplo de una construcción 3D auto-similar es la Esponja de Menger que se muestra.

 
Y quizá los fractales más conocidos son los conjuntos de Mandelbrot que se generan a partir de sistemas de funciones iteradas en el plano complejo. 
Una muestra de las tendencias artísticas que usan fractales es lo que hace Don Bristow quien ha logrado producir impresiones artísticas que se venden en galerías de prestigio. Siguiendo el enlace pueden verse algunos de sus trabajos.