“No miren arriba”, la ciencia detrás de la película

¿Cuán probable es que un meteorito impacte y destruya la Tierra en un futuro cercano? Si la noticia fuera contada por una científica o un científico ¿la creerías? Estas simples preguntas son el puntapié inicial para conocer un poco más sobre el trasfondo científico del film.

A fines del año pasado, Netflix lanzó en estreno mundial “No miren arriba”, una película en tono de sátira en la que una de sus protagonistas, la astrónoma Kate Dibiasky (Jennifer Lawrence) realiza un descubrimiento aterrador: un asteroide de 10 km orbitando en el espacio en curso de colisionar contra nuestro planeta en un lapso de 6 meses. Luego de compartir el hallazgo con su colega y mentor, el Dr. Randall Mindy (Leonardo Di Caprio), ambos se ponen en contacto con autoridades de la NASA y con la presidenta Orlean (Meryl Streep) para informarles sobre la inminente catástrofe. Ante la indiferencia de las autoridades gubernamentales, los protagonistas se embarcan en un tour mediático con el objetivo de concientizar a la población ante un nuevo escenario de extinción masiva.    

Pero… ¿Se preguntaron qué posibilidades reales hay de que ocurra algo semejante? Concentrémonos entonces en la evidencia científica relacionada con esto.

En primer lugar, hay que conocer la diferencia entre un cometa, un asteroide, un meteoro y un meteorito. Los primeros son cuerpos conformados mayormente de hielo y en cuya cola contienen polvo y gas. Por su parte, los asteroides están hechos de roca y son mucho más grandes. Cuando un cometa choca con un asteroide, ambos se parten en porciones más pequeñas a las que se las llama meteoroides. Cuando los meteoroides entran a la atmósfera terrestre se convierten en meteoros y a aquellos que logran atravesarla y caer sobre la superficie terrestre se los llama meteoritos.

Ahora que conocemos, a grandes rasgos, las diferencias entre estos cuerpos es necesario tener en cuenta a qué distancia de la Tierra orbitan. A aquellos cuerpos que se encuentran aproximadamente a 50 millones de kilómetros de la órbita terrestre se los define como “NEO” (objetos próximos a la Tierra, según sus siglas en inglés). La NASA lleva registrados alrededor de 28.000 NEOS, de los cuales 27.883 son asteroides y el resto (117) son cometas. De todos los asteroides, unos 2.238 fueron clasificados como potencialmente peligrosos ya que orbitan a una distancia de 4,7 millones de kilómetros de la órbita de la tierra y poseen un tamaño mayor a 140 metros. Según los cálculos, un asteroide de 100 metros que impacte con la Tierra generaría importantes desastres a nivel local o tsunamis que inundarían zonas costeras, mientras que un asteroide mayor a 1 kilómetro (1000 metros) originaría un evento de extinción masiva. Recordemos que se calcula que el meteorito que causó la extinción de los dinosaurios hace 65 millones de años medía entre 10 y 15 kilómetros.

¿Entonces? Para nuestra tranquilidad, los estudios realizados por especialistas de la NASA afirman que ningún asteroide conocido presenta un riesgo considerable de impacto con la Tierra durante los próximos 100 años. El que mayor riesgo representa es el asteroide llamado 2009 FD, que para el año 2.185 tendrá menos de 0,2% de probabilidades de impactar contra nuestro planeta. En definitiva, ahora sabemos que el hecho principal de la película es improbable que suceda en un futuro cercano pero, de cualquier manera, deberíamos mirar arriba con el fin de seguir descubriendo y conociendo más sobre las ciencias del universo.   

Fuente: BBC Mundo
Fotos: Pixabay y La Nación 

E-sports: el fenómeno de los videojuegos y una nueva forma de hacer deporte

POR Nicolás Retamar para AGENCIA DE NOTICIAS CIENTÍFICAS UNQ

Cada vez son más las personas que se involucran en un campo que no para de crecer. Los números de una industria con cifras astronómicas.

Como su nombre lo indica, los deportes electrónicos, conocidos popularmente como E-sports, son competiciones de videojuegos que se disputan entre dos o más jugadores, incluso en equipos, de forma amateur o profesional. Si bien cada partida puede desarrollarse con personas que están a miles de kilómetros de distancia, muchas veces los torneos son presenciales y con público en las tribunas. Hay reglas predeterminadas, jueces, títulos en juego, ganadores, perdedores y premios económicos. Además, las partidas pueden ser transmitidas por plataformas como YouTube o Twitch.

Tanto a nivel nacional como internacional existen asociaciones de E-sports. En el país se encuentra la Asociación de Deportes Electrónicos y Videojuegos de Argentina (DEVA), organización nacida en 2017 que busca profesionalizar los deportes electrónicos desde un marco deportivo, educativo, social y de entretenimiento. Entre otras acciones, lograron incluir esta práctica deportiva en los Juegos Bonaerenses y los Juegos Universitarios Argentinos. A nivel mundial, el presidente francés Emmanuel Macron busca incluirlos en los juegos olímpicos de Francia 2024. Sin embargo, en los III Juegos Suramericanos de la Juventud realizados en Rosario ya formó parte como una disciplina más.

Aunque los primeros registros de esta actividad datan de casi medio siglo atrás, en los últimos años, gracias a la masificación de internet y el aislamiento en los hogares provocado por la pandemia, este movimiento tomó relevancia mundial. Hoy en día, no solo convoca muchísima gente, especialmente jóvenes, sino que es un mercado que mueve miles de millones de dólares. Existen jugadores profesionales que se dedican a esta actividad, entrenan, tienen directores técnicos y psicólogos.

Números

La industria de los deportes electrónicos deja cifras astronómicas. Actualmente, los E-sports generan ganancias por 200 mil millones de dólares y tienen alrededor de 400 millones de usuarios en todo el mundo.

Si bien América Latina representa solo el cuatro por ciento del mercado, fue la región que registró el mayor crecimiento durante la pandemia. Según cifras de E-sports Bar, esta actividad podría alcanzar los 70 millones de espectadores para 2022. A su vez, según la consultora especializada en videojuegos Newzoo, actualmente existen 438 millones de personas en la región que tienen acceso a internet, de las cuales más de la mitad son “gamers”, es decir, jugadores de deportes electrónicos.

En este sentido, la covid y la necesidad de no salir de las casas fue un impulsor del consumo de E-sports. En los primeros meses de 2021, el mercado de los videojuegos aumentó un 19 por ciento sus ganancias respecto al año anterior. De los 174 mil millones de dólares generados, casi siete mil millones salieron de Latinoamérica.

Mercado en expansión

Cada vez son más las marcas conocidas a nivel mundial que apuestan a este mundo que mezcla lo virtual con lo real. Disney, Budweiser, Mastercard, Adidas, Burger King, Puma, Movistar, Intel, Microsoft, Coca-Cola, Gillette, Red Bull, Monster, Toyota, Louis Vuitton, Mercedes-Benz o Audi son algunos de los patrocinadores de equipos y torneos que buscan conquistar nuevas audiencias.

También, deportistas famosos se inclinan a los deportes electrónicos. El caso más conocido es el del “Kun” Agüero, quien en octubre de 2020 decidió lanzar su propio equipo KRÜesports. Sin embargo, otras figuras como Paulo Dybala y el “Peque” Schwartzman son socios de diferentes equipos.

Según Juniper Research, investigadora de mercados tecnológicos digitales, los deportes electrónicos moverán 3500 millones de dólares en anuncios y derechos de retransmisión hacia 2025 y un crecimiento del 70 por ciento en los próximos cuatro años.

Del Spacewar al Daytona

La primera competición de videojuegos data de octubre de 1972 en la Universidad de Stanford, California, cuando se organizó un torneo de Spacewar, juego de táctica y estrategia en el que dos personas tenían que manejar una pequeña nave espacial y destruir la de su contrincante. Los asistentes podían tomar cerveza gratis y el premio era un año de suscripción a la revista Rolling Stones.

En 1980 se celebró la primera gran competición de un videojuego comercial, Space Invaders. La organización y el patrocinio del evento estuvo a cargo de Atari, compañía dueña de las consolas Atari 2600 donde se disputaba el evento. El primer campeonato de Space Invaders se realizó en diferentes regiones de Estados Unidos donde se enfrentaron más de diez mil jugadores hasta llegar a una final nacional.

Por su parte, Argentina tiene una tradición que empezó a fines de la década del 90 con Nivel X, famoso programa de televisión por cable que se emitía por Magic Kids cuyos conductores eran Natalia Dim y Lionel Campoy. Allí, se organizaban competiciones del juego de automovilismo Daytona USA donde cientos de participantes asistían a una sala de juegos y se eliminaban en distintas fases hasta llegar a una final. El campeón obtenía la Sega Dreamcast, el subcampeón una PlayStation y el tercero se quedaba con una Sega Genesis. Este programa marcó un antes y un después para los videojuegos y los deportes electrónicos en Argentina.


Fuente: Agencia de Noticias Científicas UNQ 

Foto: Tecnológico de Monterrey y pexels.

Inteligencia artificial: ¿para qué sirve el aprendizaje automático?

POR Nadia Chiaramoni* para AGENCIA DE NOTICIAS CIENTÍFICAS UNQ

Los humanos entrenan computadoras para que realicen actividades de manera automatizada. Sin embargo, ¿cómo aprenden las máquinas? Las aplicaciones biomédicas que podrían revolucionar el campo de la salud.

Gracias al avance de la informática, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático llegaron para quedarse. ¿Cuáles son las ventajas y las aplicaciones actuales? Lo que comúnmente se conoce como “deep learning” o “aprendizaje automático” remiten a un conjunto de técnicas, una familia de algoritmos que enseñan a las computadoras a hacer una tarea determinada. “Es un aprendizaje diferente al que realizan los seres humanos: si yo le digo a un niño ‘esto es amarillo’ tres o cuatro veces, ya lo entiende y lo aprende. En cambio, la computadora es probable que necesite unos cientos de miles de ejemplos, es un aprendizaje estadístico”, explica a la Agencia de noticias científicas de la UNQ, Emmanuel Iarussi, ingeniero en informática, Investigador del Conicet del Laboratorio de Inteligencia Artificial de la Universidad Torcuato Di Tella.

Resulta que si hay una gran base de datos, la computadora aprende a ver patrones o tendencias. Hay diferencias respecto de lo que se conoce como programación clásica. El científico explica que cuando se programa, es necesario aclarar metódicamente cada paso para que se termine realizando la tarea necesaria. “En aprendizaje automático se da vuelta eso: se le muestra al algoritmo diferentes etiquetas y se le pide que lo aprenda”, amplía. Un ejemplo sería indicar como etiquetas imágenes de perros y gatos: luego de escanear millones de imágenes, la computadora puede reconocer estos rótulos en otras fotografías que nunca antes vio. Iarussi aclara que computacionalmente es muy caro porque hay que repetirlo numerosas veces.

El aprendizaje automático utiliza algunas técnicas que se conocen desde hace tiempo pero que explotaron en el presente por dos cuestiones fundamentales. Por un lado, existe un gran número de datos; internet y las computadoras incrementaron notablemente esta disponibilidad, algo que en los años 90 era impensado. Por otro, en la actualidad se cuenta con el hardware para manejar toda esta información ya que los algoritmos de aprendizaje automático son muy demandantes.

Algoritmos por todos lados: tontos y poderosos

Hoy en día los algoritmos de aprendizaje automático ya forman parte de la vida cotidiana. Un ejemplo de esto son los sistemas de recomendación de las plataformas de entretenimiento: el algoritmo aprende de miles y miles de usuarios con determinadas características hasta que finalmente sabe qué películas o series prefiere y puede sugerir a los demás consumidores. Esto es algo relativamente simple, se pueden realizar tareas más complejas, por ejemplo, lo que se conoce como “deep fake”. En este tipo de tarea se predice cómo va a ser un video de una persona diciendo algo. Iarussi aclara, entre risas, que el problema es que “¡funciona muy bien!”. Existen millones de videos de personas hablándole a una cámara: si se separa el audio y se entrena al algoritmo para que diga una frase determinada, el resultado es un video muy real de una persona diciendo algo que no ocurrió en la realidad. Las implicancias de esto son inimaginables, se puede poner en boca de personas frases que nunca dijeron y esto es sumamente creíble.

Los algoritmos de aprendizaje automático están incluidos dentro de lo que se conoce como inteligencia artificial. Para Iarussi, “la inteligencia artificial es aspiracional, suena como una entidad casi humana y la realidad es que estamos muy lejos de eso. Vemos cosas sorprendentes, pero no tienen la capacidad de hacer cosas que hacemos los seres humanos”. Y brinda un ejemplo: “Una red neuronal que yo entreno para una determinada tarea no suele ser buena para otra. En cambio, las personas tenemos la capacidad de realizar múltiples trabajos”. Incluso, el investigador del Conicet explica que, a veces, los algoritmos suelen ser “tontos”, ya que cuando los datos no se presentan de manera similar a la aprendida, no pueden realizar la labor solicitada. “Una verdadera inteligencia artificial debería hacer muchas cosas a la vez con la misma estructura”, remata.

Todas estas aplicaciones vienen en “cajas negras” y se les otorga un poder, por momentos, excesivo. Incluso, a veces se usan algoritmos para efectuar descartes en búsquedas laborales. “Si llegan dos mil curriculum vitae, para realizar la selección más rápida se descartan varios mediante un algoritmo que se entrena con los datos de los empleados que ya se que les fue bien dentro de la empresa. Ahorra trabajo, pero es bastante oscuro el rechazo que se produce. Hay características más allá de los datos que un algoritmo no puede censar y toda esa dimensión queda por fuera”, detalla.

“A mi me gusta pensar a estas técnicas como una herramienta que aumente las capacidades, no como un reemplazo. Estas metodologías empoderan, generan una revolución similar a la que en su momento habrá generado la fotografía”, reflexiona.

La revolución biomédica

Usualmente las moléculas interaccionan entre sí y reaccionan gracias a su estructura; es una especie de juego de encastre a nivel submicroscópico. Se sabe que el comportamiento de las proteínas está determinado por su forma y es por ello que la empresa “DeepMInd”, propiedad de Google, desarrolló “Alphafold”. Este programa es un conjunto de algoritmos que realiza predicciones de la geometría espacial de las proteínas gracias al aprendizaje automático. “Es una gran base de datos de proteínas que puede predecir estructuras con mucha precisión. No se puede escribir algoritmos infinitamente complejos, pero gracias a las bases de datos se puede hacer que se aprendan tareas automáticas”, cuenta Iarussi.

El científico se entusiasma al momento de compartir algunas de sus investigaciones: “Nos contactaron especialistas que precisaban contar y diferenciar rápidamente células muertas y vivas en cultivos de cáncer de mama”. Para ello, consiguieron entrenar un algoritmo para volverlo capaz de diferenciar en imágenes de microscopías: “Ayudamos a resolver esa tarea y les pudimos dar alguna herramienta a los especialistas”.

El equipo de Iarussi también estudia la aplicación de algoritmos de generación de geometría. Un ejemplo de ello es la tomografía ósea computada, que reconstruye la geometría de los huesos, pero a muy baja resolución. “No alcanza para generar modelo 3D del hueso”, explica. Lo que se hace es entrenar un algoritmo mediante huesos escaneados a muy alta resolución. Esto no se puede realizar en personas ya que es una técnica que precisa de mucha energía y ocasionaría un daño muy grande. Sin embargo, se pueden realizar escaneos de huesos ex vivo para entrenar al algoritmo y comparar con la tomografía de baja resolución. “Si bien estamos aún muy lejos de la aplicación directa, las herramientas están mejorando a pasos agigantados”, comenta.

*Licenciada en biotecnología. Doctora con mención en ciencias básicas y aplicadas.

Fuente: Agencia de Noticias Científicas UNQ 

Foto: mrinformatica.es