Un grupo de científicos del Laboratorio Nacional Oak Ridge, en el centro de investigación del Departamento de Energía de Estados Unidos, desarrollaron una fórmula para convertir el dióxido de carbono (CO2) en etanol.
El doctor Adam Rondinone, miembro del equipo de científicos que desarrollan el proyecto, ha explicado que en el proceso se utilizó un catalizador a base de carbono, cobre y nitrógeno, al cual le han aplicado un voltaje para desencadenar una reacción química que invierte el proceso de combustión.
El equipo utilizó un catalizador de carbón, cobre y nitrógeno y la tensión para activar una reacción química complicada que básicamente invierte el proceso de combustión. Con la ayuda del catalizador basado en nanotecnología que contiene múltiples sitios de reacción, la solución de dióxido de carbono disuelto en agua en etanol con un rendimiento de 63 %. Por lo general, este tipo de reacción electroquímica resulta en una mezcla de varios productos distintos en pequeñas cantidades.
Según ha manifestado el científico, la producción de etanol fue una sorpresa, ya que es extremadamente difícil ir directamente de dióxido de carbono en etanol con un catalizador único.
La novedad del catalizador se encuentra en su estructura a nanoescala, que consta de nanopartículas de cobre incrustadas en espigas de carbono. Este enfoque de nano-texturizado evita el uso de metales caros o raros como el platino que limitan la viabilidad económica de muchos catalizadores.

¿Se puede transformar el dióxido de carbono en combustible?

Un grupo de especialistas del CONICET en el Instituto de Química de Rosario (IQUIR, CONICET-UNR), bajo la dirección de Ariel Sarotti, presentó recientemente un método para poder determinar la estructura tridimensional de nuevas moléculas, a partir de la química computacional. El nuevo método fue presentado en la revista Chemistry: A European Journal, donde fue publicado como Hot Paper.La química computacional es una rama de la química que utiliza computadoras para resolver problemas químicos mediante simulaciones de sistemas moleculares. Una de las vertientes que más se está empleando en la actualidad se basa en la química cuántica, disciplina que permite predecir fenómenos químicos a través de las leyes de la mecánica cuántica que gobiernan el comportamiento del mundo subatómico.“En mecánica cuántica las ecuaciones son extraordinariamente complejas. Tal es la dificultad asociada que, exceptuando los sistemas más sencillos, a una persona le resultaría imposible hallar la solución haciendo cálculos manualmente o con una calculadora”, argumenta Sarotti, y continúa: “Entonces necesitamos la potencia de cálculo que nos brindan las computadoras para resolver esas ecuaciones en un tiempo razonable y con buenas predicciones”.Una de las disciplinas que se ha beneficiado de la enorme capacidad predictiva de la química computacional es la elucidación estructural. &nbsp;Esta consiste en la determinación de la estructura tridimensional de las moléculas, y representa una etapa crítica y fundamental en el proceso de descubrimiento de nuevos compuestos. El proceso se basa en el cálculo cuántico de resonancia magnética nuclear (RMN) seguido de la comparación con valores experimentales empleando herramientas de correlación de datos, como los métodos estadísticos o de inteligencia artificial. En la última década, el grupo del Sarotti ha realizado avances fundamentales en esta disciplina, consolidándose como referente a nivel internacional. Uno de los métodos desarrollados, denominado DP4+, se ubica entre los más populares y ampliamente utilizados por parte de la comunidad científica.Si bien la mayoría de los compuestos pueden ser resueltos con las herramientas mencionadas, aclara&nbsp; el investigador que hay ciertos tipos de moléculas de vital importancia -como el caso de hidratos de carbono- que suelen generar inconvenientes debido a la presencia de interacciones intramoleculares, como los puentes de hidrógeno. Según resalta, estas interacciones pueden provocar errores en los cálculos de energía, lo que conduce a predicciones modestas o erróneas. Ello ha representado una de las grandes limitaciones en los procesos de elucidación estructural basados en cálculos computacionales.<h2 style="margin-left:0px;">MESSI, el nuevo paradigma</h2>Inspirado en el principio de la “sabiduría de masas” este equipo de investigación desarrolló MESSI, Multi-Ensemble Strategy for Structural Identification. &nbsp;En relación a ello, Sarotti explica: &nbsp;“Esta teoría establece que el saber colectivo supera cualquier predicción individual. Se trata de un método en que la toma de decisiones se sustenta en un conjunto de resultados obtenidos a través de la manipulación de predicciones computacionales mediante estrategias de inteligencia artificial y no en un resultado puntual, como lo ha hecho el enfoque tradicional en la disciplina”.Para graficarlo, el científico revela un ejemplo de cómo la teoría permite estimar magnitudes difíciles de calcular; y cita como caso conocer el número de bolitas existentes en un frasco. Seguramente, manifiesta, ninguna persona pueda establecer exactamente ese número; cada uno hará una estimación más o menos acertada. Habrá gente que sugiera números razonablemente cercanos, y gente que realice predicciones muy erradas. Lo interesante de la teoría, dice Sarotti, es que, si se promedian todas esas valoraciones individuales, ese saber colectivo de alguna forma termina dando resultados muy cercanos al valor real.&nbsp; El concepto de sabiduría de masas se ha empleado en numerosas ramas del conocimiento, como economía, psicología, computación y otras ciencias. Sin embargo, según argumenta el investigador, es la primera vez que se utiliza en este tipo de aplicaciones.“Lo que este enfoque sugiere es tomar las predicciones colectivas &nbsp;de tal forma que el resultado final sea una compensación de todas esas estimaciones y no una predicción individual. Esto representa un nuevo paradigma respecto a la forma tradicional de hacer las cosas”, concluye el investigador.El nombre MESSI surge del acrónimo del método desarrollado y como un juego de palabras. En este sentido, representa también ciertamente un homenaje de los investigadores e investigadoras&nbsp; al astro rosarino.<h2 style="margin-left:0px;">Hay equipo</h2>Este método fue desarrollado por labecarias doctoral del CONICET Maribel Marcarino y el becario doctoral de la Agencia I+D+i Lucas Passaglia; &nbsp;la investigadora María Marta Zanardi, que tiene su lugar de trabajo en el Instituto de Investigaciones en Ingeniería Ambiental,&nbsp;Química y Biotecnología Aplicada (INGEBIO, UCA),&nbsp; y el investigador Ariel Sarotti.Este equipo ha trabajado además en un programa de Python, que automatiza las tareas relativas a los cálculos mencionados. El programa es gratuito y se puede conseguir en su web: <a href="https://github.com/Sarotti-Lab/MESSI">https://github.com/Sarotti-Lab/MESSI</a> donde encontrarán instrucciones y tutoriales; asimismo, en Python Package Index (<a href="https://pypi.org/project/messi-nmr/">https://pypi.org/project/messi-nmr/</a>).

Desarrollaron un método para determinar la estructura tridimensional de nuevas moléculas

Con frecuencia, la vida digital de niños y niñas comienza incluso antes de que nazcan. Cuando se comparten las fotos de una ecografía, las actualizaciones del embarazo, la imagen de la habitación decorada o aquella foto sonriente cuando está aprendiendo a usar la pelela, crean su rastro digital. Estos datos se almacenan online durante mucho tiempo, por lo que es prácticamente imposible deshacerse de ellos más adelante en su vida.&nbsp;El 17 de mayo se conmemora el Día Mundial de Internet, es por eso que <a href="https://www.eset.com/latam/">ESET</a>, compañía líder en detección proactiva de amenazas, junto a <a href="https://www.argentinacibersegura.org/">Argentina Cibersegura</a>, Asociación Civil cuyo objetivo es concientizar a la comunidad sobre el uso seguro y saludable de Internet y las tecnologías, comparten una guía para garantizar que la infancia resulte una etapa lo más segura posible, en Internet.¿Qué es exactamente una huella digital y qué se puede hacer para que tus hijos e hijas tengan el mejor comienzo en su viaje online?Una huella o rastro digital es algo que se crea con cada una de nuestras acciones en Internet. Este rastro de información puede crecer de muchas maneras. Ya sea compartiendo fotos, comentando un video, dejando una reseña o incluso comprando online, todos estos datos se recogen y almacenan. Pero los datos recopilados no son todos iguales. Tenemos lo que se reconocen como huellas digitales pasivas y activas.- Las huellas ACTIVAS incluyen todos los datos que se han compartido deliberadamente en Internet al publicar fotos, dejar comentarios, participar en foros, etc.- Las huellas PASIVAS se refieren a la información que se recopila sobre cada usuario sin que lo sepa: un sitio web que guarda cuántas veces se lo ha visitado y de dónde es el usuario, una publicidad que hace un seguimiento de los "Me gusta" y "Compartir" en las redes sociales, etc.¿Por qué es tan importante saber gestionar la huella digital?<ul><li style="text-align:justify;">Porque es permanente. Una vez que la información está online, es muy difícil de eliminar y es muy probable que quede almacenada en algún sitio web.</li><li style="text-align:justify;">Porque crea nuestra reputación digital. Nos guste o no, nuestra presencia en Internet configura nuestro perfil público.</li><li style="text-align:justify;">Porque el contenido online es público. Una vez que algo se comparte en Internet, otros actores podrían hacer un mal uso de la información, alterarla, etc. Algunos ciberdelincuentes se aprovechan de los datos públicos y de la huella digital de las personas para cometer ciberataques: el phishing y el robo de identidad son los métodos más comunes.</li></ul>“Tratándose de la privacidad de nuestros niños y niñas, tenemos la responsabilidad de detenernos a pensar antes de publicar acerca de ellos por medios digitales, para cuidarlos/las tal como lo hacemos en los otros ámbitos de sus vidas. Contribuir a su biografía digital en forma positiva, se relaciona con preservarlos/las de las consecuencias indeseadas de la sobreexposición pública (algunas, lamentablemente, riesgosas).", menciona Silvina Tantone, Silvina Tantone, Mentora Educativa de Argentina Cibersegura.¿Qué se puede hacer para proteger la huella digital de tus hijos?La huella digital es inevitable en nuestros días o, al menos, muy difícil de evitar (uno tendría que no haber utilizado nunca un dispositivo conectado a Internet). Sin embargo, se pueden seguir algunas considerar algunas pautas para publicar de manera cuidada.<ul><li style="text-align:justify;">Evaluar el impacto. Los expertos coinciden en que hay tres factores principales que determinan si una publicación es apropiada o no: Contenido. Comentarios. Cobertura. Preguntarse: ¿la foto de la pelela es apropiada para compartirla con extraños en Internet? ¿Está bien comentar su peso en un lugar público? ¿Cómo se sentirá mi hijo o hija dentro de unos años si subo estas 30 fotos suyas?</li><li style="text-align:justify;">Pedir permiso. Desde pequeños, enseñarles a los menores que es indispensable pedir permiso para publicar información sobre otras personas en Internet. Y como aún son demasiado pequeños para dar su permiso, pensar muy bien antes de subir algo con lo que podrían no sentirse cómodos en el futuro (como un video de una rabieta de bebé). Lo agradecerán más tarde.</li></ul>“Tomando estas sencillas medidas, no solo protegerás a tus hijos en Internet, sino que les enseñarás desde pequeños a comportarse correctamente online y a tener límites saludables. Al fin y al cabo, tú eres su puerta de entrada a una relación sana consigo mismos y con el mundo online. Algún día te lo agradecerán, cuando crezcan y se conviertan en internautas más responsables. Y lo que es más importante, procura tener una relación abierta con tus hijos, para que se sientan seguros y libres de acudir a ti, preguntar y expresar sus preocupaciones sobre cualquier cosa, tanto en Internet como fuera de ella.”, comenta Camilo Gutiérrez Amaya, Jefe del Laboratorio de Investigación de ESET Latinoamérica.

Cómo resguardar la información de nuestros hijos e hijas en Internet

Expertos y ejecutivos de empresas de tecnología llegaron este martes 16 de mayo hasta el Congreso de EEUU para testificar sobre las posibles regulaciones a las que debería estar sometida la inteligencia artificial ante los riesgos y beneficios que presenta para la humanidad.Pérdida de trabajos, invasión a la privacidad, manipulación del comportamiento humano y las opiniones, así como la posible injerencia electoral, fueron los asuntos en el centro de los cuestionamientos de senadores estadounidenses en una audiencia en la que participó Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, la compañía detrás del modelo lenguaje conocido como ChatGPT.“Mis peores temores son que nosotros -el sector, la tecnología, la industria- casemos un daño significativo al mundo… creo que si esta tecnología sale mal, puede ser muy negativo”, dijo Altman a los senadores.Altman reconoció creer que “la intervención regulatoria de los gobiernos será fundamental para mitigar los riesgos de modelos cada vez más potentes”.Entre sus sugerencias a los congresistas citó el formar una nueva agencia regulatoria que autorice -a través de licencias- el desarrollo y lanzamiento de modelos de inteligencia artificial si superan un umbral de capacidades. Segundo, crear un conjunto de estándares de seguridad, y tercero, requerir auditorías independientes para que expertos determinen si los modelos cumplen con los estándares de seguridad.Christina Montgomery, directora de privacidad de IBM, la empresa tecnológica multinacional, aseguró que este periodo de “atención pública” a la inteligencia artificial es la ventana necesaria para que el gobierno tome acción con regulaciones.“La IA es solo una herramienta y las herramientas pueden tener diferentes propósitos. Con ese fin, IBM insta al Congreso a adoptar un enfoque de regulación de precisión para la IA. Esto significa establecer reglas para regir el despliegue de IA y casos de uso específicos, sin regular la tecnología en sí”, dijo Montgomery.La propuesta de la experta en ética tecnológica, a diferencia de Altman, implica que se apliquen regulaciones más estrictas en casos de mayor riesgo para las personas y la sociedad, no en el uso generalizado. Además, invitó a definir “claramente” los riesgos en su uso y revelar a los usuarios cuando estén interactuando con inteligencia artificial.´“El Congreso puede mitigar los riesgos potenciales de la IA sin obstaculizar la innovación”, agregó Montgomery.Pese a la defensa de Altman a las “evaluaciones exhaustivas” que aseguró realiza OpenAI previo al lanzamiento de productos como ChatGPT4, Gary Marcus, profesor emérito de psicología y neurociencia en la Universidad de Nueva York, aseguró que “los sistemas actuales no son transparentes”.“No protegen adecuadamente nuestra privacidad y continúan perpetuando el sesgo e incluso sus creadores no entienden completamente cómo funcionan (...) El plan preferido de las grandes empresas de tecnología se reduce a ‘confía en nosotros’, pero ¿por qué deberíamos hacerlo? Las sumas de dinero en juego son alucinantes”, sentenció Marcus.El profesor, sin embargo, acordó en que es necesario que el gobierno se involucre en las regulaciones, mientras se integra el insumo de científicos independientes para “evaluar soluciones”.Marcus agregó entre sus sugerencias la financiación orientada a la investigación de seguridad de la inteligencia artificial como un recurso “ético y honesto” de transparencia.Sobre las elecciones, el director ejecutivo de OpenAI admitió estar “bastante preocupado” por el impacto que los modelos de lenguaje pueden tener en los procesos democráticos, como la generación de información falsa, para lo que abundó es necesario el trabajo conjunto entre la industria y el gobierno.Los expertos y ejecutivos acordaron que además de acción por parte del Congreso de EEUU, se necesita “acción global” para atender los desarrollos de inteligencia artificial de manera unitaria.“Esto vuelve al tema de la confianza y la confianza en la tecnología, la confianza es nuestra licencia para operar, como mencioné en mis comentarios, por lo que creemos firmemente en que hemos estado pidiendo una regulación precisa de la inteligencia artificial desde hace años”, agregó Montgomery.<h3>Futuro de los trabajos humanos</h3>El senador Richard Blumenthal, del Comité de lo Jurídico que condujo la audiencia, aseguró que su “mayor pesadilla” es la pérdida de trabajos humanos a cuenta de la inteligencia artificial.A su inquietud, Altman aceptó que ChatGPT tendrá un “impacto significativo” en los puestos de trabajo que será “difícil de predecir”. Sin embargo, defendió que se tratará de una “mejora” a los empleos actuales a través de la automatización de tareas.La ejecutiva de IBM, por su parte, reiteró que la inteligencia artificial “cambiará todos los trabajos”, causando que algunos desaparezcan, por lo que planteó como de “mayor importancia” el “preparar a la fuerza laboral de hoy y la fuerza laboral del mañana para asociarse con tecnologías de IA y usarlas”.

“Mi mayor miedo es que causemos daño significativo al mundo”, dijo Sam Altman

Ciencia (por Karina Di Vitto/NA).- El biólogo molecular y biotecnólogo argentino Christian Gerdes, aseguró que la Argentina tiene “un potencial increíble para convertirse en un hub tecnológico dedicado a los ensayos preclínicos de medicamentos”, a la vez que indicó: “En la actualidad, la rentabilidad de lo invertido en investigación y desarrollo por las grandes farmacéuticas no supera el 2%, es decir que está por debajo del rendimiento de los bonos del Tesoro de los Estados Unidos”.“Ése es un problema grande, por lo tanto, hay que mejorar la estrategia de I+D de la industria. ¿Cómo? Bajando los costos de desarrollo, que superan los 3.000 millones de dólares por cada fármaco, y aumentando los índices de éxito, que no llegan al 10% del total de moléculas desarrolladas”, sostuvo.La disertación se realizó en el marco del ciclo de conferencias abiertas a la comunidad que viene desarrollando el Instituto Universitario para el Desarrollo Productivo y Tecnológico Empresarial de la Argentina (IUDPT) y, de acuerdo con el científico, la tercerización de estudios preclínicos in vitro e in vivo que está llevando adelante el sector representa una oportunidad gigantesca para nuestro país.“En la actualidad, la Argentina es más barata que la India y que China. Sólo necesitamos gente que sea capaz de dirigir esos estudios. Por eso es tan importante la función que cumple un instituto universitario como el IUDPT para su formación”, explicó y añadió: “Los chinos y los indios tienen la infraestructura, pero necesitan mejorar sus capacidades para hacer esos estudios. Si avanzamos en la formación científica acá, la Argentina podría volverse un hub tecnológico. El potencial es increíble. Lo único que falta es gente que lo quiera hacer”.<h3>Desarrollar el proyecto en Argentina</h3>Gerdes mencionó que su ambición consiste en desarrollar un proyecto de este tipo en la Argentina y dijo: “Ya lo hice en España, usando la infraestructura de la Universidad de Málaga. Acá tenemos toda una infraestructura científico-tecnológica que no está abocada a este objetivo en forma primordial. Por lo tanto, lo único que se necesita hacer es usar infraestructura que ya existe con mejor criterio estratégico”.Como ventaja al respecto, el científico destacó que la Argentina cuenta con recursos humanos capaces de contribuir a una iniciativa de esta naturaleza. “Se necesita gente idónea, que haya trabajado en ciencia básica y que solucione los problemas. En un proyecto de este tipo, sus servicios se van a cobrar a precios internacionales, como los que gana un experto de Globant, por ejemplo”, concluyó.La conferencia se llevó a cabo en el nuevo Instituto Universitario para el Desarrollo Productivo y Tecnológico Empresarial de la Argentina (IUDPT) y también participaron del evento el presidente de la Fundación DPT y fundador de la institución, Guillermo Gómez Galizia, el rector del IUDPT, Mariano Álvarez, la secretaria de Ciencia y Tecnología del instituto universitario, Cintia Hernández y representantes de las cámaras argentinas de Biotecnología y Bioinsumos y otros referentes del sector, entre casi un centenar de asistentes.El IUDPT fue creado por la Cámara de Instituciones de Diagnóstico Médico e impulsa el desarrollo y el fortalecimiento de capacidades y competencias de los estudiantes, mientras que promueve la transferencia de nuevos conocimientos y desarrollos tecnológicos generados por docentes e investigadores. En la actualidad, dicta las Tecnicaturas Universitarias en Biotecnología y en Bioingeniería y las diplomaturas en Enfermería Gerontológica y en Atención Primaria de la Salud, mientras que además, trabaja en el proceso de acreditación de la carrera de Bioingeniería, la Licenciatura en Biotecnología, las maestrías en Bioeconomía y en Microbiología Ambiental, y la Especialización en Bioinformática.

El pronosticó gurú tech sobre futuro de Argentina

Tecnología (Agencia Reuters).- Meta, propietaria de Facebook, dijo que descubrió proveedores de "malware" que aprovechan el interés público por ChatGPT para inducir a los usuarios a descargar aplicaciones y extensiones de navegador maliciosas, comparando el fenómeno con las estafas de criptomonedas.Desde marzo, el gigante de las redes sociales ha detectado unas 10 familias de programas malignos y más de 1.000 enlaces maliciosos que se promocionaban como herramientas del popular chatbot basado en inteligencia artificial.&nbsp;En algunos casos, el "malware" incluía funciones de ChatGPT junto con archivos maliciosos, según la empresa. En una rueda de prensa sobre el informe, Guy Rosen, director de seguridad de la información de Meta, afirmó que para los delincuentes "ChatGPT es la nueva criptomoneda".Rosen y otros ejecutivos de Meta dijeron que la empresa está preparando sus defensas para una variedad de posibles abusos relacionados con tecnologías de IA generativa como ChatGPT, que pueden crear rápidamente escritura, música y arte similares a los humanos.Los legisladores han advertido que estas herramientas pueden facilitar la propagación de campañas de desinformación en Internet.A la pregunta de si la IA generativa ya se está utilizando en operaciones de información, los ejecutivos dijeron que aún es pronto, aunque Rosen dijo que espera que los "malos actores" utilicen las tecnologías para "intentar acelerar y quizás ampliar" sus actividades.

Meta advirtió que cada vez hay más programas "malignos" relacionados con ChatGPT

Tecnología (UNER Medios).- La Inteligencia Artificial cobró recientemente un gran protagonismo en la opinión pública, primero a partir del lanzamiento del modelo de lenguaje más avanzado hasta el momento, Chat GPT-4, de la empresa OpenAI, y luego a raíz del pronunciamiento mundial de un grupo de científicos, investigadores y empresarios del campo, quienes advirtieron sobre los riesgos de continuar la carrera de desarrollo de IA sin ningún tipo de regulación y reclamaron un acuerdo de las principales compañías para suspender por un tiempo (quizás demasiado breve) el avance de estas tecnologías.



Diego Evin, bioingeniero por la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Entre Ríos y doctor en Ciencias de la Computación de la Universidad de Buenos Aires, trabaja hace 20 años en la enseñanza y la investigación de esta tecnología en la cátedra de Inteligencia Artificial de la carrera de Bioigeniería de la UNER y el Laboratorio de Sistemas de Información, entre otros espacios. Además, es investigador del Conicet en el Centro de Información y Transferencia en Acústica de la UTN Regional Córdoba.



En esta entrevista, el especialista se refirió al inmediato debate de coyuntura que disparó la carta promovida desde el Instituto Future of Life (consideró sus aciertos y también en sus aspectos controversiales) y explicó -desde nociones básicas de IA hacia sus aspectos más complejos y hasta inciertos- los riesgos que supone concretamente una evolución de estas tecnologías sin un control público o, como mínimo, independiente. Asimismo, analizó enormes beneficios y posibilidades que otorga la IA en campos como la salud, muchas de las cuales están actualmente en investigación y desarrollo en la Facultad de Ingeniería de Entre Ríos.



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<figure class="wp-block-image size-large"><img loading="lazy" width="897" height="566" src="https://paralelo32cdn.eleco.com.ar/media/2023/04/Diego-Evin-bioingeniero.jpg" alt="" class="wp-image-123191" srcset="https://paralelo32cdn.eleco.com.ar/media/2023/04/Diego-Evin-bioingeniero.jpg 897w, https://paralelo32cdn.eleco.com.ar/media/2023/04/Diego-Evin-bioingeniero-300x189.jpg 300w, https://paralelo32cdn.eleco.com.ar/media/2023/04/Diego-Evin-bioingeniero-768x485.jpg 768w, https://paralelo32cdn.eleco.com.ar/media/2023/04/Diego-Evin-bioingeniero-696x439.jpg 696w, https://paralelo32cdn.eleco.com.ar/media/2023/04/Diego-Evin-bioingeniero-666x420.jpg 666w, https://paralelo32cdn.eleco.com.ar/media/2023/04/Diego-Evin-bioingeniero-600x379.jpg 600w, https://paralelo32cdn.eleco.com.ar/media/2023/04/Diego-Evin-bioingeniero-150x95.jpg 150w" sizes="(max-width: 897px) 100vw, 897px" /></figure>



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&#8211; ¿Qué es la Inteligencia Artificial?



&#8211; Es un área de las Ciencias de la Computación que busca desarrollar sistemas capaces de realizar tareas que típicamente necesiten inteligencia humana, como entender lenguaje natural, interpretar imágenes, tomar decisiones o planificar. Una de sus características es que pueden mejorar a partir de la experiencia. Hay algoritmos que se entrenan a medida que se usan: son Aprendizajes por Refuerzo. De acuerdo a si hace la tarea bien o mal, modifican sus estados internos, que es lo que modela el algoritmo.



&#8211; ¿Qué es un algoritmo?



&#8211; Es una serie de pasos y definiciones de un proceso para resolver un problema computacional, desdd encontrar la integrada o la derivada de una función hasta encontrar un camino que te recomienda Google. Para problemas que tienen solución conocida se le dice a la computadora la serie de pasos que tiene que seguir. Los de Inteligencia Artificial son un grupo particular de algoritmos. No le explicamos nosotros cómo tiene que resolver el problema, sino se encarga, a partir de muestras de datos, de aprender sola a resolver un problema. Eso se denomina Aprendizaje Automático, Maquinal o Machine Learning.



&#8211; ¿Qué tipo de aplicaciones de IA hay en Salud o Biología?



&#8211; Existen muchas aplicaciones. Por ejemplo, en el Laboratorio de Sistemas de Información (de la FIUNER) se trabaja un proyecto para identificar retinopatía en bebés prematuros, una patología que puede llevar a la ceguera. El Laboratorio de Ingeniería en Rehabilitación e Investigaciones Neuromusculares (LIRINS-FIUNER) está trabajando en interfaces cerebro-computadora basados en IA. En la Facultad hay proyectos de detección de apnea de sueño, de patologías en la voz a partir de análisis de registros del habla y de reconocimiento automático del habla. En Bioinformática se trata de predecir cómo se van a integrar secuencias de aminoácidos para formar proteínas, o en la búsqueda y caracterización de nuevas moléculas para utilizar como medicamentos. En agronomía se aplica desde la predicción del clima con imágenes de satélites hasta la cantidad de fertilizantes que se necesitan en campos. En Biomecánica se aplican las mismas técnicas para segmentación de músculos, por ejemplo en imágenes de tomografía facial computada. En historias clínicas electrónicas se trata de perfilar pacientes similares entre sí. Se usan aplicaciones de Big Data en grandes bases de datos de pacientes para determinar si un tratamiento que resultó bien en un individuo puede aplicarse en otro..



&#8211; Podemos suponer que desarrollos que fueron revolucionarios hace unos años ya están incorporados como algo común en la actualidad.



&#8211; Las investigaciones de IA empezaron en 1950. A comienzos del siglo 21, &nbsp;fue revolucionaria la cantidad de datos para enseñarle a los algoritmos. Algunos factores que lo permitieron fueron el crecimiento de Internet y que cada uno pueda registrar sus datos y compartirlos con otros proyectos de Europa o Estados Unidos. El segundo elemento vital fue el aumento de la capacidad computacional, como el uso de placas de video, que originalmente se utilizaban en videojuegos realistas. Se aceleró muchísimo la velocidad de procesamiento. La tercera clave fue la aparición de nuevos algoritmos con el Deep Learning o Aprendizaje Profundo. Demostró que aumentando la profundidad de las capas de redes neuronales, como se observan en el ser humano, la capacidad de desempeño de estos algoritmos era muchísimo mejor. La evolución dio un nuevo salto luego con los algoritmos llamados Transformers.



&#8211; ¿Qué son?



&#8211; Son una evolución de las redes neuronales recurrentes. Tienen la capacidad de recordar cosas que están lejos de otras. No recuerdan todo. Ponen una máscara de atención y diferencian lo que es importante de recordar de lo que no. Se puede ampliar mucho el contexto de información vinculada a una palabra o un estado. Con esto funcionan los modelos de lenguaje. Son algoritmos que buscan predecir la palabra más probable que pueda seguir en una secuencia conocida.



&#8211; ¿Los avances serían detenidos si se cumple el pedido de la Carta que firmaron científicos y empresarios alertando sobre los riesgos de la IA?



&#8211; Esa carta surgió desde el Instituto Future of Life, creado en 2015, el mismo año que se fundó la empresa OpenAI, que popularizó el Chat GPT. El objetivo del instituto, conformado por gente muy reconocida en ámbitos académicos, filosóficos y empresarios, es advertir que el desarrollo tecnológico no lleve a la extinción de la vida, a un futuro en que las máquinas puedan sobrepasar la capacidad de inteligencia del ser humano y revelarse en contra de sus creadores. Sería lo que veíamos como ciencia ficción tiempo atrás, como el ejemplo de Terminator: llegar a un punto en que los sistemas de IA empiecen a tomar decisiones por sí mismos. No es un chiste ni trivial lo que se está planteando. Es una hipótesis posible.



&#8211; ¿Qué riesgos puntuales señala esa comunidad?



&#8211; Uno es la información falsa y fake news. Estos sistemas ya tienen capacidad de crear imágenes falsas, como las conocidas del Papa Francisco con campera. Otro es automatizar todos los trabajos. Hay estimaciones dentro del campo que indican que para el año 2059 estos sistemas van a ser capaces de hacer cualquier tipo de trabajo que hace el ser humano. La propia empresa OpenAI publicó un paper que analiza, a partir de Chat GPT, cuáles son las potenciales ramas de trabajo que van a estar más amenazadas a partir de esta tecnología. Y hay un 80 por ciento de actividades que podrían tener parte de sus tareas reemplazadas. Antes se creía que los estudios que requieren mayor tiempo de formación intelectual serían los más difíciles de reemplazar. Esto demuestra que son los más susceptibles. Porque estos sistemas pueden utilizar varias fuentes de información al mismo tiempo, de manera más rápida y eficiente. Por otro lado, el riesgo de perder el control de la civilización y que empiece a ser controlada por las máquinas. Por ejemplo, que los algoritmos se comuniquen con una fábrica de robots y ordenen construirlos. Son riesgos reales. Open AI está desarrollando formas de que estos sistemas puedan comunicarse con otros programas. Podrían acceder a nuestra información personal en redes sociales o incluso bancaria. Los cambios que trajo Internet fueron bastante paulatinos. Esto va a ser mucho más abrupto.



&#8211; ¿Sirve de algo detener el desarrollo de Inteligencia Artificial durante seis meses, como propone la Carta?



&#8211; Ese planteo no es ingenuo. Saben que en seis meses no se va a frenar nada. Lo que se pide es pausar el desarrollo de todos los sistemas que tengan una potencia superior a GPT-4. Nadie sabe, salvo la gente de OpenAI, cómo funciona internamente y cuál es su verdadero potencial. La carta está apuntada contra esta sola empresa. Con buena fe, asumo que con esto se quiere dar visibilidad al tema y promover leyes o normas que regulen un poco hacia dónde va el desarrollo. Otras interpretaciones indican que buscan ganar tiempo para otras empresas. Hay en curso una carrera geopolítica. Las potencias están destinando muchos fondos al área. China tiene un plan para ser líder en IA para 2030, pero Estados Unidos no quiere perder esa posición.



&#8211; ¿Siempre hay un humano detrás de las máquinas?



&#8211; Uno de los ejes en el ámbito de la gobernanza de esta tecnología es el alignment (alineamiento) de la IA. Se trata de generar mecanismos que eviten que las computadoras se salgan del control humano, hagan cosas que el humano no previó o que valoren las consecuencias de sus acciones antes de emprenderlas. Es un tema muy actual que está en discusión. Hay opiniones que dicen que es imposible con el conocimiento que tenemos ahora y hay gente que propone acuerdos de gobernanza y transparentar los algoritmos para saber qué datos utilizan y cómo. También se habla de auditorías: por ejemplo, que otra empresa pueda valorar externamente qué efectos o consecuencias puede tener la tecnología antes de que salga al mercado. Es decir, una autoregulación de las mismas compañías, dado que los gobiernos y las leyes siempre van muy detrás de los avances tecnológicos.



&#8211; ¿Cuál es tu posición ante el debate?



&#8211; En resumen, pienso que los seis meses no van a lograr nada y están dirigiéndose a una sola empresa, OpenAI. Sí veo necesario plantear la gobernanza, las fake news y la automatización de trabajos. La IA trae beneficios. Por ejemplo, es revolucionario el desarrollo de algoritmos que permiten detectar nuevas moléculas que se puedan usar como medicamentos y así tratar enfermedades. Pero también se pueden utilizar para alterar genéticamente organismos, lo que implica abrir una caja de Pandora. Es una cuchilla de doble filo. Además, hubo otra carta menos difundida, del Encuentro Latinoamericano sobre Inteligencia Artificial &#8211; Khipu 2023, que introdujo una perspectiva latinoamericana. Refiere a la necesidad de democratización de la IA y de tomar recaudos sobre los sesgos de estos programas, porque muchas veces están basados en datos enfocados en el mercado y la sociedad norteamericanos y europeos.

“Es una hipótesis posible que los sistemas de Inteligencia Artificial empiecen a tomar decisiones por sí mismos”

Siempre surge la duda de lo que simboliza cada uno de los emoticones que ofrece la aplicación de mensajería instantánea, que cuenta con cerca de 20 emojis de corazón pero a pesar de que que se lo relaciona con el amor, no todos representan lo mismo.



Según Emojipedia el color naranja se asocia con la fuerza y la luz por lo que enviarle ese corazón a una persona se podría relacionarse a «darle apoyo y ánimo».



Esto quiere decir que está más relacionado a una amistad por lo que si queres mandarle un corazón a una persona que te gusta no es recomendable el de color naranja ya que no tiene un significado propio del amor o de un sentimiento pasional.



El color que más se relaciona al amor es el rojo ya que denota ser el más intenso y que se asocia al fuego o pasión que se siente por otra persona.



Los usuarios de WhatsApp utilizan variedad de emojis para expresar algún sentimiento o solo para reducir la escritura y por este motivo es necesario tener en cuenta qué significado tiene cada uno de ellos.

¿Qué significa el emoji del corazón naranja en WhatsApp?

Sociedad (Por Laura Gambale).- Desde la infancia, las niñas de todo el mundo reciben un mensaje claro y limitante: la tecnología y las matemáticas son para los niños; para ellas quedan reservados las funciones que involucran, principalmente, al cuidado.



Dado que el mapa laboral del futuro está relacionado íntimamente con las tecnologías digitales y que las mujeres no tienen las mismas posibilidades que sus pares varones, cada 22 de abril se conmemora el Día Internacional de las Niñas en las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) con el objetivo de promover ámbitos y oportunidades para que niñas y jóvenes se interesen e involucren en carreras o profesiones vinculadas a las tecnologías.



Asimismo, con el objetivo de reducir la brecha de género, la Agenda 2030 de ONU para el Desarrollo Sostenible coloca a las áreas de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas como espacios que impulsan la construcción de sociedades más inclusivas y sostenibles. Por esto, se plantea de forma urgente la incorporación de las niñas y mujeres en estas áreas, ya que es imprescindible para reducir la brecha entre hombres y mujeres y contribuir al empoderamiento y a la igualdad de género.



Algunos datos que impactan



Según indica ONU Mujeres, a nivel mundial las mujeres representan actualmente solo el 35% en las carreras de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM). Al mismo tiempo, para 2050 se espera que el 75 por ciento de los trabajos estará relacionado con las áreas STEM. Sin embargo, hoy las mujeres ocupan solo el 22 por ciento de las personas empleadas en las áreas de inteligencia artificial (IA), por marcar un ejemplo en una de las áreas que más crecimiento se proyecta.



Dentro de las STEM, las áreas educativas más dominadas por los hombres son las TIC y las ingenierías, donde la matriculación de mujeres es de 27% y 28% respectivamente según indicó UNESCO en 2018. Como venimos, es muy probable que no se logra alcanzar la paridad de género en STEM antes del año 2100.



A su vez, 9 de cada 10 niñas de entre 6 y 8 años, asocia la ingeniería con habilidades masculinas.



Estereotipos de género y brecha digital



Por su parte, Javier Elena, del equipo de comunicación de Grow- género y trabajo-, analiza en diálogo con NA el impacto negativo de los estereotipos de género: “Entendemos que la infancia es un momento importante en la constitución de las subjetividades de las personas. Los estereotipos y roles asignados según el género, además de otros factores, provocan un impacto insoslayable en las futuras elecciones de niños y niñas.



Estudios de género. En 2019, un estudio de Grow &#8211; género y trabajo, Chicos.Net y Aula Abierta relevó que el 45% de los/as docentes de nivel primario consideraba que existía una diferencia de rendimiento en áreas de tecnología según el género, y el 81% que esa diferencia favorecía a los varones.



Dos años más tarde, Grow &#8211; género y trabajo presentó un análisis de las publicidades dirigidas a niñas y niños transmitidas en canales de televisión infantiles: El análisis arrojó que el 39% de las publicidades dirigidas a niñas se vinculaban con “belleza y romance” y el 30% con “amistad y cuidado familiar”, y solo el 7% con “Profesiones, deportes, educación”. En contraste las dirigidas a varones estaban referidas en un 75% a la acción, la agresividad o la aventura y el 25% al juego social. Ninguna publicidad dirigida a los varones incluía categorías de amistad y cuidado familiar o belleza.



En definitiva, algo que se desprende del estudio es que los estereotipos de género siguen muy presentes condicionando desde la infancia las creencias y deseos acerca de lo que puede o no hacer una mujer en el futuro laboral. Los varones siguen siendo ubicados en el lugar de la fuente de conocimiento, poder y objetividad, mientras que las mujeres, siguen siendo colocadas prioritariamente en el rol de cuidadoras.



“Esta situación además se complejiza y profundiza a partir de la discriminación y las oportunidades desiguales que provocan la intersección entre género y otros factores como la racialidad, la clase social, la discapacidad, entre otras. Al mismo tiempo, es parte de este problema la constante invisibilización de científicas, filósofas y artistas que han realizado aportes fundamentales a la humanidad y que aún hoy, siguen sin ser reconocidas provocando la falta de representación y de ‘‘modelos a seguir’’ para las nuevas generaciones de ingenieras, técnicas y líderes de tecnología”, detallan desde Grow.

Es urgente la incorporación de mujeres en carreras tecnológicas

Twitter eliminó las etiquetas que describen a las organizaciones de medios globales como financiadas por el gobierno o afiliadas al Estado, una medida que se produce después de que la plataforma propiedad de Elon Musk comenzara a eliminar las marcas de verificación azules de las cuentas que no pagan una tarifa mensual.



Entre los que ya no están etiquetados estaba National Public Radio en Estados Unidos, que anunció la semana pasada que dejaría de usar Twitter después de que su cuenta principal fuera designada como medio afiliado al Estado, un término que también se usa para identificar los medios controlados o fuertemente influenciados por gobiernos autoritarios como Rusia y China.



Más tarde, Twitter cambió la etiqueta a «medios financiados por el gobierno», pero NPR, que depende del gobierno para una pequeña fracción de su financiación, dijo que todavía era engañoso.



Canadian Broadcasting Corp. y la Radio Pública Sueca tomaron decisiones similares para dejar de tuitear. La etiqueta financiada por el gobierno de CBC desapareció el viernes, junto con las etiquetas afiliadas al estado en las cuentas de los medios, incluidos Sputnik y RT en Rusia y Xinhua en China.



Muchos de los usuarios de alto perfil de Twitter perdieron el jueves las marcas azules que ayudaron a verificar su identidad y distinguirlos de los impostores.



Twitter tenía alrededor de 300.000 usuarios verificados bajo el sistema original de verificación azul, muchos de ellos periodistas, atletas y figuras públicas. Los controles solían significar que la cuenta fue verificada por Twitter para ser quien dice ser.



Los usuarios de alto perfil que perdieron sus marcas azules el jueves incluyeron a Beyoncé, el Papa Francisco, Oprah Winfrey y el expresidente Donald Trump.



Los costos de mantener las marcas van desde 8 dólares por mes para usuarios individuales de la web hasta un precio inicial de 1.000 dólares mensuales para verificar una organización, más 50 dólares mensuales por cada afiliado o cuenta de empleado. Twitter no verifica las cuentas individuales, como fue el caso con la marca azul anterior repartido durante la administración de la plataforma anterior a Musk.



Los usuarios famosos, desde la estrella de baloncesto LeBron James hasta el autor Stephen King y William Shatner de Star Trek, se han negado a unirse, aunque el jueves, los tres tenían marcas azules que indicaban que la cuenta pagó por la verificación.



King, por su parte, dijo que no había pagado.



“Mi cuenta de Twitter dice que me suscribí a Twitter Blue. No lo he hecho. Mi cuenta de Twitter dice que he dado un número de teléfono. No lo he hecho”, tuiteó King el jueves. «Solo para que sepas.»



En una respuesta al tuit de King, Musk dijo: «De nada, namaste» y en otro tuit dijo que está «pagando algunos personalmente». Más tarde tuiteó que solo estaba pagando por King, Shatner y James.



La cantante Dionne Warwick tuiteó a principios de semana que el sistema de verificación del sitio “es un desastre absoluto”.



“Tal como va Twitter, cualquiera podría ser yo ahora”, dijo Warwick. Anteriormente había prometido no pagar por Twitter Blue, diciendo que la tarifa mensual “podría (y se destinará) a mis cafés con leche extra calientes”.



El jueves, Warwick perdió su cheque azul (que en realidad es una marca de verificación blanca sobre un fondo azul).



Para los usuarios que todavía tenían una marcha azul el jueves, un mensaje emergente indicaba que la cuenta “está verificada porque están suscritos a Twitter Blue y verificaron su número de teléfono”. Verificar un número de teléfono simplemente significa que la persona tiene un número de teléfono y verificó que tiene acceso a él; no confirma la identidad de la persona.

Twitter elimina etiquetas a los medios financiados por el gobierno

En una carta, advierten que los sistemas de inteligencia artificial con “inteligencia competitiva con humanos pueden plantear fuertes riesgos a la sociedad y la humanidad”.



¿Las empresas tecnológicas van demasiado rápido en el lanzamiento de poderosas tecnologías de inteligencia artificial que algún día podrían aventajar a los humanos?



Esa es la conclusión de un reconocido grupo de científicos informáticos y otros personajes de la industria tecnológica como Elon Musk y el cofundador de Apple, Steve Wozniak, quienes piden una pausa de seis meses para considerar los riesgos.



Su petición publicada el miércoles es una respuesta al reciente lanzamiento GPT-4 de la empresa incipiente OpenAI, un sucesor más avanzado de su extensamente usado chatbot ChatGPT, que en parte impulsó una carrera entre los gigantes tecnológicos Microsoft y Google para lanzar aplicaciones similares.



¿Qué dicen?



La carta advierte que los sistemas de inteligencia artificial con “inteligencia competitiva con humanos pueden plantear fuertes riesgos a la sociedad y la humanidad”, desde inundar el internet con desinformación y automatizar trabajos, hasta riesgos futuros más catastróficos sacados del ámbito de la ciencia ficción.



Dice que en “meses recientes laboratorios de inteligencia artificial están enfrascados en una carrera sin control para desarrollar y desplegar mentes digitales más poderosas que nadie, ni siquiera sus creadores, pueden comprender, predecir o controlar de manera fiable”.



¿Quién la firmó?



La petición fue organizada por el organismo no lucrativo Future of Life Institute (Instituto Futuro de la Vida) que dice que entre los firmantes confirmados está el galardonado con el premio Turing y pionero de la inteligencia artificial, Yoshua Bengio, y otros investigadores líder de la tecnología como Stuart Rusell y Gary Marcus. Entre otros están Wozniak, el excandidato a la presidencia de Estado Unidos, Andrew Yang, y Rachel Bronson, presidenta de Bulletin of the Atomic Scientists, un grupo de defensa orientado a la ciencia conocido por sus advertencias contra una guerra nuclear que acabe con la humanidad.



Musk, quien dirige Tesla, Twitter y SpaceX, cofundó OpenAI y fue de sus primeros inversores, desde hace mucho tiempo expresa preocupación por los riesgos existenciales de la inteligencia artificial. Un firmante más sorpresivo es Emad Mostaque, director general de Stability AI, fabricante del generador de imágenes de inteligencia artificial Stable Diffusion que se asocia con Amazon y compite con el generador similar de OpenAI conocido como DALL-E.



¿Cuál es la respuesta?



OpenAI, Microsoft y Google no respondieron de momento peticiones de comentario del miércoles, pero la carta ya cuenta con muchos escépticos.



“Una pausa es una buena idea, pero la carta es confusa y no se toma en serio los problemas regulatorios”, dice James Grimmelmann, profesor de ley digital y de la información en la Universidad Cornell. “También es muy hipócrita que Elon Musk firme dado lo mucho que Tesla ha luchado contra la responsabilidad por la inteligencia artificial defectuosa en sus autos autónomos”.

Científicos piden pausar el avance de la inteligencia artificial

Los gobiernos de Estados Unidos y China anunciaron la implementación de regulaciones al uso de ChatGPT, ya que no cumple la normativa sobre protección de datos y además porque carece de filtros para menores.



De esta manera, ambas potencias se suman a Italia, cuyas autoridades habían tomado una decisión similar por los mismos motivos sobre ese programa, basado en inteligencia artificial.



El gobierno estadounidense dispuso un período de 60 días para recoger ideas sobre cómo legislar contra los efectos no deseados de estos programas, que suponen un riesgo en campos tan dispares como la privacidad, la desinformación o el mercado laboral. Por su parte, China ya hizo pública una propuesta normativa que exigirá a los proveedores seguridad y legitimidad en estas aplicaciones.



En tanto, Alan Davidson, director de la Administración Nacional de Telecomunicaciones e Información, señaló al Wall Street Journal que «es necesario poner en marcha algunas medidas de protección para asegurarnos de que se utilicen de manera responsable. Es sorprendente ver lo que estas herramientas pueden hacer incluso en su etapa inicial», explicó el funcionario.



Asimismo, la Administración del Ciberespacio de China dio a conocer también este martes un proyecto de medidas para regular los servicios de inteligencia artificial generativa, y aseguró que quiere que las empresas presenten evaluaciones de seguridad a las autoridades antes de lanzar sus productos al público, según la agencia británica Reuters.



Las reglas redactadas por este regulador señalan que los proveedores serán responsables de la legitimidad de los datos utilizados para entrenar sus productos de inteligencia artificial generativa y que se deben tomar medidas para evitar la discriminación al diseñar algoritmos y entrenar esos datos.



Más allá de lo sucedido en Italia, la Unión Europea (UE) quiere que los contenidos generados por inteligencia artificial lleven una advertencia específica para alertar a los usuarios, mientras que Alemania, Francia e Irlanda también implementarían regulaciones en el corto plazo.

Tecno y Redes