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Categoría: La IA aplicada a la Educación

El futuro de la proyección climática

Un experto en modelización del clima global analiza cómo nuevos datos y nuevas técnicas están proporcionando una visión más clara que nunca de nuestro futuro atmosférico. Aditi Sheshadri, modeladora climática , dice que si bien la previsión meteorológica y la proyección climática se basan en una ciencia similar, son disciplinas muy diferentes.  La previsión consiste en mirar hacia la próxima semana, mientras que la proyección consiste en mirar hacia el próximo siglo. Sheshadri le cuenta al presentador Russ Altman cómo los nuevos datos y técnicas, como los globos aerostáticos de gran altitud de bajo costo y la inteligencia artificial, están cambiando el futuro de la proyección climática en este episodio del podcast The Future of Everything de Stanford Engineering .Código para insertar Escúchalo en tu plataforma de podcast favorita:       https://engineering.stanford.edu/media/oembed?url=https%3A//youtu.be/__lH62JCb6c&max_width=0&max_height=0&hash=bq3sB7A27wh692Om5K3s-MovzE3HkXPIM-Fik9fNtQc Relacionado : Aditi Sheshadri , profesora asistente de ciencias del sistema terrestre  Transcripción [00:00:00] Aditi Sheshadri: Constituyen una parte sustancial del presupuesto de momento de la corriente en chorro, que es un fenómeno a escala planetaria con el que todo el mundo está familiarizado. Si la corriente en chorro, por ejemplo, se desacelerara o acelerara, el tiempo que tardarías en llegar de Nueva York a Londres sería muy, muy diferente, ¿verdad? Así que el presupuesto de momento de la corriente en chorro está determinado en parte por estas ondas de gravedad. [00:00:28] Russ Altman: Este es El futuro de todo de Stanford Engineering y yo soy su anfitrión, Russ Altman. Si está disfrutando del podcast y si le ha ayudado de alguna manera, considere compartirlo con sus amigos, familiares, vecinos y colegas. Las recomendaciones personales son una excelente manera de difundir noticias sobre el programa. [00:00:43] Hoy, Aditi Sheshadri nos contará cómo la proyección climática le permite observar grandes áreas de la Tierra durante largos períodos de tiempo para comprender cómo es probable que evolucione el clima. Es el futuro de la proyección climática.  [00:00:58] Antes de comenzar, si estás disfrutando del programa, recuerda compartirlo con tu familia, amigos y colegas. Es una excelente manera de difundir las noticias sobre el programa y de asegurarnos de que todos estén al tanto de El futuro de todo. [00:01:17] Entonces, cuando pensamos en el clima, pensamos en el tiempo. Pensamos en qué temperatura hará hoy, si habrá viento, si lloverá. Pero en un panorama más amplio, tenemos que pensar en el clima a medida que se desarrolla, en todo el mundo. ¿Cuáles serán las temperaturas promedio? ¿Veremos icebergs derritiéndose o formándose? ¿Cuáles serán las corrientes en chorro que mueven aire en grandes volúmenes de una parte del mundo a otra parte del mundo? Eso cae en el área de la proyección climática. La proyección climática nos dice cosas sobre cuándo tendremos ciclones. ¿Tendremos noventa ciclones este año o cincuenta o ciento cincuenta? Nos habla del vórtice polar y dónde podría estar la corriente en chorro y lo que eso podría significar para las tormentas de invierno. Podría decirnos sobre las interacciones costeras del clima con la tierra y muchos otros fenómenos basados ​​en el clima.  [00:02:11] Bueno, Aditi Sheshadri es profesora de ciencias de los sistemas terrestres y miembro del Instituto Woods para el Medio Ambiente de la Universidad de Stanford. Es experta en proyecciones climáticas y utiliza tanto la física como los datos para modelar cómo cambia el clima a lo largo del tiempo y en grandes distancias. Nos va a contar cómo funciona esto en términos de modelar la física en cajas del clima, donde mide la temperatura, la presión y muchos parámetros. Tiene muchas cajas y observa cómo los elementos climáticos se mueven entre las diferentes cajas. También nos va a contar cómo obtuvo algunos datos gratuitos especiales de un experimento de Google que realmente no tenía nada que ver con la proyección climática y, sin embargo, fue una ganancia inesperada para ella.  [00:02:58] Aditi, eres experta en modelado climático, proyección climática, y eso es diferente de la previsión meteorológica. Por eso, quiero empezar preguntando cuál es la diferencia entre proyección climática y previsión meteorológica.  [00:03:10] Aditi Sheshadri: Correcto. Bueno, la proyección o predicción climática y la predicción numérica del tiempo (NWP, por sus siglas en inglés) son en realidad muy similares, ya que resuelven los mismos conjuntos de ecuaciones. Y las ecuaciones son básicamente ecuaciones de conservación. [00:03:26] Entonces, si tienes una pequeña caja de la atmósfera, la masa, el momento y la energía en esa pequeña caja deben conservarse y todo lo que entra debe salir o aumentar ese contenido en la caja. Sin embargo, hay algunas diferencias muy importantes en el caso de la proyección climática, eh, no hay datos que entren en ese modelo normalmente. El modelo simplemente funciona libremente, simplemente se integra hacia adelante en el tiempo, a menudo durante cientos de años.  [00:03:52] En el caso de la predicción meteorológica, el modelo utiliza la asimilación de datos, lo que significa que a medida que el modelo avanza en el tiempo, se le proporcionan todas las fuentes de datos posibles. Y, además, se espera que la predicción meteorológica sea algo precisa, al menos en un rango de diez a catorce días. Quiero decir, cuando dice que va a llover, hay un cincuenta por ciento de posibilidades de que llueva en tres días, tendemos a tomarnos ese número bastante en serio.  [00:04:17] Russ Altman: Sí.  [00:04:17] Aditi Sheshadri: Se espera que sea literalmente cierto hasta cierto punto. En el caso de la predicción climática, preguntar qué tan caluroso será el 1 de junio de 2027 es una pregunta sin sentido, porque básicamente está más allá de la ventana del caos.  [00:04:34] Russ Altman: Sí. [00:04:35] Aditi Sheshadri: Por lo tanto, la predicción climática tiene más que ver con tratar de entender las estadísticas en un clima cambiante. Entonces, una pregunta importante es cómo se verá junio en promedio dentro de cincuenta años. O cuál es el percentil noventa y cinco de lluvia que se espera que sea en promedio en junio, dentro de cincuenta años.  [00:04:55] Russ Altman: Está bien.  [00:04:56] Aditi Sheshadri: Son muy similares, pero tienen diferencias importantes. [00:04:58] Russ Altman:

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La EPFL y la UM6P amplían su colaboración a la investigación sobre energía verde

La EPFL y la Universidad Politécnica Mohammed VI (UM6P) han dado un nuevo paso en su colaboración al firmar un acuerdo para ampliar su cooperación en el campo de las energías verdes. Esta iniciativa permitirá a los investigadores de ambas instituciones, activos en el campo de las energías verdes, beneficiarse de apoyo para proyectos conjuntos. En respuesta a las crecientes necesidades y oportunidades en este campo, la UM6P y la EPFL se han comprometido a desarrollar sinergias en torno a este tema estratégico. El programa tiene como objetivo la creación de tándems científicos, compuestos por un profesor de la UM6P y un profesor de la EPFL que trabajen en el ámbito de las energías verdes. Estos tándems ayudarán a optimizar las sinergias y desarrollar proyectos de colaboración. El acuerdo también allana el camino para la creación de infraestructuras conjuntas y demostradores tecnológicos que sirvan a ambas instituciones. También prevé una posible ampliación de esta colaboración a otras áreas de investigación. “Juntos somos más fuertes: tenemos una investigación de excelencia en sostenibilidad; tenemos un gran potencial en escuelas, centros y laboratorios, en Suiza y en Marruecos. Tenemos lagos y glaciares suizos, vientos marroquíes, sol en todas partes: esto nos permite probar nuevas tecnologías a escala real”, afirma Martin Vetterli, presidente de la EPFL. Anna Fontcuberta i Moral, futura presidenta de la EPFL, añade: “La UM6P y la EPFL tienen la voluntad común de contribuir a un mundo mejor a través de la educación y la innovación. Gracias a su juventud, la UM6P tiene una creatividad y una energía contagiosas. Espero con ilusión futuras colaboraciones”. Hicham El Habti, presidente de la UM6P, añade: «Esta ampliación de nuestra colaboración con la EPFL demuestra nuestro compromiso compartido de promover la investigación en materia de energía sostenible y reforzar la innovación científica en África. Al poner en común nuestra experiencia, pretendemos proponer soluciones concretas y sostenibles a los desafíos medioambientales y contribuir activamente al desarrollo científico del continente». Desde el lanzamiento de la iniciativa “Excelencia en África” en 2020, la EPFL y la UM6P han trabajado juntas para desarrollar la excelencia en investigación en África. Tras el éxito de esta primera fase, las dos instituciones han firmado una prórroga del programa hasta 2031, lo que permitirá reforzar los ejes de investigación ya establecidos. También se ha añadido un nuevo eje dedicado a las soluciones digitales para ciudades sostenibles en África Occidental, cuyo objetivo es demostrar el impacto potencial de las tecnologías digitales y de las nuevas tecnologías para el desarrollo sostenible de las ciudades africanas y la reducción de la vulnerabilidad de sus habitantes. EPFL. Traducido al español

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¿Puede la IA mantener valores consistentes? Investigadores de Stanford investigan la consistencia y el sesgo en los programas de maestría en derecho

Una nueva investigación prueba la coherencia de grandes modelos lingüísticos en diversos temas y revela que, si bien abordan temas neutrales de manera confiable, los temas controvertidos conducen a respuestas variadas. medida que los grandes modelos lingüísticos (LLM, por sus siglas en inglés) se van integrando cada vez más a la vida cotidiana (ayudando con todo, desde la búsqueda en Internet hasta la resolución de problemas complejos), también se los ha sometido a un escrutinio por posibles sesgos. Esto plantea preguntas más profundas: ¿puede un LLM tener valores y, de ser así, qué valores debería tener? Las respuestas no son abstractas; podrían dar forma a la manera en que construimos, interactuamos y confiamos en estas poderosas herramientas.  Sin embargo, para encontrar respuestas a estas preguntas más profundas, un equipo de investigación de Stanford tuvo que empezar con una pregunta más pequeña: necesitaban saber si los LLM son consistentes en sus respuestas. Es decir, ¿dan aproximadamente las mismas respuestas cada vez que se les hace una pregunta?  “No se puede afirmar que un modelo de lenguaje grande está sesgado si da respuestas diferentes cuando se reformula, matiza o traduce una pregunta a otros idiomas”, dijo Jared Moore, candidato a doctorado en ciencias de la computación en Stanford que se centra en la ética de la inteligencia artificial. Es el primer autor de un nuevo estudio sobre la coherencia de los LLM.  “Si digo que una persona tiene prejuicios, eso significa que va a actuar de manera similar en diversas circunstancias”, dijo Moore. “Y eso no se había establecido con los modelos lingüísticos”. Puntos de vista matizados En el estudio, Moore y sus colegas formularon a varios de los principales LLM una batería de 8.000 preguntas sobre 300 áreas temáticas. Sus consultas incluían la paráfrasis de preguntas similares, la formulación de preguntas complementarias, matizadas o relacionadas dentro de determinadas áreas temáticas y la traducción de sus preguntas originales en inglés al chino, alemán y japonés para evaluar la coherencia de estos modelos. “Descubrimos que, en general, las respuestas de los modelos grandes son bastante consistentes en estas diferentes medidas”, dijo Diyi Yang, profesor de informática en la Universidad de Stanford y autor principal del estudio. “A veces, incluso eran más consistentes que las de los participantes humanos”. En una variedad de LLM (nuevos, antiguos, masivos y pequeños), el equipo descubrió que los modelos de lenguaje más grandes (por ejemplo, GPT-4, Claude) eran más consistentes que los modelos más pequeños y antiguos.  Sin embargo, el equipo también descubrió que los modelos de maestría eran más consistentes en temas menos controvertidos, como el “Día de Acción de Gracias”, por ejemplo, que en temas más controvertidos, como la “eutanasia”. De hecho, cuanto más controvertido se volvía el tema, menos consistentes se volvían los modelos. Moore señaló una serie de preguntas sobre el tema menos controvertido de los “derechos de las mujeres” en las que los modelos eran más consistentes que en temas polémicos y muy sensibles como el “aborto”.  “Si el LLM ofrece una gama de ideas que se refleja en una mayor inconsistencia, eso se presta a la idea de que los LLM, de hecho, no son parciales”, señaló Moore. “Con nuestra metodología particular, demostramos que estos modelos son en realidad increíblemente inconsistentes  en temas controvertidos. Por lo tanto, no deberíamos atribuirles este tipo de valores”. Más es mejor Moore está ahora avanzando con la investigación sobre por qué los modelos parecen ser más consistentes en ciertos temas que en otros y evaluando soluciones a los posibles sesgos.  “Sólo porque coincido en que es bueno que los modelos apoyen universalmente, por ejemplo, los derechos de las mujeres, puede haber otros temas en los que no esté de acuerdo. ¿Cómo determinamos qué valores deberían tener los modelos y quién debería tomar esas decisiones?”, dijo Moore. Una solución, señaló, podría ser fomentar modelos hacia el pluralismo de valores, que reflejen una gama de perspectivas en lugar de presentar una visión única, aunque consistente.  “A menudo no queremos una coherencia perfecta. No queremos que los modelos expresen siempre las mismas posiciones. Queremos que representen una distribución de ideas”, dijo. Él cree que su investigación futura podría investigar cómo se pueden entrenar los modelos para representar esta gama más amplia de puntos de vista al abordar cuestiones más controvertidas y cargadas de valores donde el sesgo es más problemático. “Me interesa mucho esta idea del pluralismo porque nos obliga a abordar preguntas mucho más amplias: ¿Qué queremos que sean nuestros modelos y cómo deberían comportarse?”, dijo Moore. Stamford University. Traducido al español

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Se lanza un programa de financiación para doctorados

48 millones de libras en 5 años para atraer a los mejores talentos El Trinity College y la Universidad de Cambridge han puesto en marcha un nuevo programa de 48 millones de libras que permite la realización de doctorados totalmente financiados. El programa busca las mentes más brillantes de todo el mundo para llevar a cabo investigaciones pioneras y crear la próxima generación de tratamientos, tecnologías y servicios pioneros. Las becas de investigación Trinity Cambridge Research Fellowships (TCRS) se crearon para responder a la disminución de las oportunidades de financiación para la investigación de doctorado, tanto en ciencias como en humanidades. En la próxima década, el programa apoyará hasta 300 becas de doctorado totalmente financiadas, dependiendo de la distribución entre estudiantes nacionales e internacionales. El Dr. Venki Ramakrishnan, miembro de Trinity y premio Nobel, dijo: «Los estudiantes de doctorado son el alma de las nuevas investigaciones y generan avances en todas las áreas científicas. Es muy importante que podamos atraer a los mejores cerebros a Cambridge, sean de donde sean. El Programa de Becas de Investigación de Trinity Cambridge facilitará en gran medida ese objetivo». Los primeros estudiantes financiados por el nuevo programa comenzarán en octubre de 2025; cualquier persona que solicite unirse a un programa de doctorado en 2025-26 será considerada para esta financiación. El vicerrector de Educación de Cambridge, profesor Bhaskar Vira, dijo: «Si el Reino Unido quiere seguir siendo líder mundial en investigación, es importante apoyar a la próxima generación de estudiantes de doctorado. Estamos agradecidos por la financiación proporcionada a los estudiantes de investigación de posgrado a través de las inversiones del gobierno del Reino Unido en ciencia e investigación, pero también somos conscientes de las preocupantes presiones sobre los presupuestos». «Trabajamos en estrecha colaboración con muchos socios y benefactores externos que nos permiten seguir invirtiendo en esta capacidad de investigación futura, para el beneficio más amplio de la sociedad. Agradecemos el generoso apoyo del Trinity College a este nuevo plan, que garantizará que más estudiantes puedan continuar sus carreras de investigación aquí en Cambridge, y esperamos trabajar con socios que estén interesados ​​en colaborar con nosotros en esta iniciativa». La Universidad de Cambridge tiene 4.339 estudiantes de doctorado (cifras de 2022-2023), pero la disponibilidad de plazas totalmente financiadas ha disminuido aproximadamente 140 por año desde 2018 y los análisis sugieren que la situación empeorará.   La profesora Catherine Barnard, tutora principal de Trinity, dijo: «Nos comprometemos a utilizar nuestros recursos para apoyar a la próxima generación de investigadores de primer nivel cuyo trabajo mejorará la vida de muchas personas y ayudará a abordar algunos de los problemas más difíciles que enfrenta el mundo». «Los cinco Premios Nobel vivos de Trinity demuestran que la capacidad de cambiar el mundo comienza con el doctorado. Ya sea que desee crear nuevos medicamentos que salven vidas, descubrir nuevos planetas o nuevos conocimientos sobre la relación entre la economía y la ética, Cambridge es el lugar para hacer realidad sus ambiciones y cambiar el mundo». Los premios de doctorado serán altamente competitivos y buscarán estudiantes con el potencial de ser los Premios Nobel del futuro y ayudar a aumentar la contribución de Cambridge de £ 30 mil millones a la economía del Reino Unido. Didier Queloz, profesor de Trinity Fellows, quien recibió el Premio Nobel de Física en 2019 por el descubrimiento del primer exoplaneta durante su investigación de doctorado, dijo que Cambridge era un lugar extraordinario. «Cuando llegué hace diez años, me atrajo la diversidad de la cultura, el estilo de vida de Cambridge, en el sentido de que uno interactúa con mucha gente, hay una mezcla de ideas diferentes; el sistema de la universidad es realmente único en el mundo. Deberíamos maximizar el número de estudiantes de doctorado y la diversidad de los mismos». Dado que el primer año del programa está totalmente financiado por Trinity College y la Universidad de Cambridge, se busca obtener fondos equivalentes para desbloquear recursos y alcanzar el objetivo de 10 años del programa de obtener £48 millones en nuevos fondos para doctorados. Bjorn Olaisen, estudiante de Trinity, eligió Cambridge en lugar de Harvard para su doctorado en ciencias médicas en el laboratorio de Sir Shankar Balasubramanian, donde está investigando el proceso de envejecimiento. Bjorn dijo que la financiación completa del doctorado era clave para permitirle centrarse en su investigación y, con el interés ya demostrado por las empresas de biotecnología de Cambridgeshire, desarrollar terapias que podrían permitirnos vivir mejor durante más tiempo. «Sientes una gran gratitud porque alguien te ha pagado para que hagas una investigación, lo que te da una inspiración extra, un impulso extra, y eso es algo que realmente siento. Como dijo mi supervisor, puedes hacer algo en tu doctorado que te lleve a un Premio Nobel. El cielo es el límite». Las becas de investigación Trinity Cambridge se basan en el éxito de la Iniciativa de apoyo a los estudiantes al poner a disposición de los estudiantes de doctorado aún más ayuda financiera. Para obtener más información sobre cómo estudiar un doctorado en Cambridge, visita: https://www.postgraduate.study.cam.ac.uk/apply UNIVERSITY OF CAMBRIDGE. Traducido al español

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Cómo las empresas del mundo real se están transformando con la IA

A medida que el cambio de plataforma actual hacia la IA sigue ganando impulso, Microsoft está trabajando para comprender cómo las organizaciones pueden generar valor comercial duradero.  Uno de los aspectos más destacados de mi carrera siempre ha sido conectarme con clientes y socios de diferentes industrias para aprender cómo utilizan la tecnología para impulsar sus negocios. En los últimos 30 años, hemos visto cuatro cambios importantes en las plataformas: desde el servidor cliente hasta Internet y la web, pasando por los dispositivos móviles y la nube, y ahora, el próximo gran cambio de plataforma, la IA.   A medida que el cambio de plataforma actual hacia la IA sigue ganando impulso, Microsoft está trabajando para comprender cómo las organizaciones pueden generar valor comercial duradero. Recientemente, encargamos un estudio con IDC, The Business Opportunity of AI , para descubrir nuevos conocimientos sobre el valor comercial y ayudar a guiar a las organizaciones en su camino hacia la transformación de la IA. El estudio descubrió que por cada $1 que las organizaciones invierten en IA generativa, obtienen un promedio de $3,70 a cambio, y descubrió conocimientos sobre el potencial futuro de la IA para remodelar los procesos comerciales e impulsar el cambio en todas las industrias.   Hoy en día, más del 85 % de las empresas de Fortune 500 utilizan soluciones de inteligencia artificial de Microsoft para dar forma a su futuro. Al trabajar con organizaciones grandes y pequeñas, en todos los sectores y geografías, hemos visto que la mayoría de las iniciativas de transformación están diseñadas para lograr uno de los cuatro resultados comerciales siguientes:   En este blog, hemos recopilado más de 200 de nuestros ejemplos favoritos de la vida real sobre cómo las organizaciones están adoptando las probadas capacidades de inteligencia artificial de Microsoft para generar impacto y dar forma al cambio de plataforma actual hacia la inteligencia artificial. Esperamos que encuentre uno o dos ejemplos que puedan inspirar su propio proceso de transformación. Enriqueciendo las experiencias de los empleados La IA generativa está transformando verdaderamente la productividad y el bienestar de los empleados. Nuestros clientes nos dicen que al automatizar tareas repetitivas y mundanas, los empleados tienen más tiempo para dedicarse a tareas más complejas y creativas. Este cambio no solo hace que el entorno de trabajo sea más estimulante, sino que también aumenta la satisfacción laboral. Impulsa la innovación, proporciona información útil para una mejor toma de decisiones y respalda oportunidades de capacitación y desarrollo personalizadas, todo lo cual contribuye a un mejor equilibrio entre el trabajo y la vida personal. Los clientes de todo el mundo han informado de mejoras significativas en la productividad de los empleados con estas soluciones de IA: Reinventando la interacción con el cliente Hemos visto excelentes ejemplos de cómo la IA generativa puede automatizar la creación de contenido, garantizando que haya materiales nuevos y atractivos listos para usar. Personaliza las experiencias de los clientes al analizar los números, lo que aumenta las tasas de conversión. Facilita las operaciones, lo que ayuda a los equipos a lanzar campañas más rápido. Además, impulsa la innovación, creando experiencias que deleitan a los clientes y aligeran la carga del personal. Adoptar la IA generativa es clave para las organizaciones que desean reinventar la interacción con los clientes, mantenerse a la vanguardia e impulsar la innovación y la eficiencia. Reestructurando el proceso de negocio La transformación de las operaciones es otra forma en que la IA generativa fomenta la innovación y mejora la eficiencia en diversas funciones empresariales. En el ámbito del marketing, puede crear contenido personalizado para atraer realmente a diferentes públicos. En el ámbito de la gestión de la cadena de suministro, puede predecir las tendencias del mercado para que las empresas puedan optimizar sus niveles de inventario. Los departamentos de recursos humanos pueden acelerar el proceso de contratación, mientras que los servicios financieros pueden utilizarla para la detección de fraudes y la evaluación de riesgos. Con la IA generativa, las empresas no solo están perfeccionando sus procesos actuales, sino que también están descubriendo nuevas y emocionantes oportunidades de crecimiento. Doblando la curva de la innovación La IA generativa está revolucionando la innovación al acelerar los procesos creativos y el desarrollo de productos. Está ayudando a las empresas a generar nuevas ideas, diseñar prototipos e iterar rápidamente, reduciendo el tiempo necesario para llegar al mercado. En la industria automotriz, está diseñando vehículos más eficientes, mientras que en la industria farmacéutica, está creando nuevas moléculas de medicamentos, acortando años de tiempo de investigación y desarrollo. En educación, transforma la forma en que los estudiantes aprenden y logran sus objetivos. A continuación, se muestran más ejemplos de cómo las empresas están adoptando la IA generativa para dar forma al futuro de la innovación.

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Entre cristales, gatos y cuántica

La profesora de la ETH Yiwen Chu está investigando cómo aplicar estados cuánticos a objetos cada vez más grandes. Esto debería ayudar a obtener nuevos conocimientos sobre física y desarrollar tecnologías más eficientes. Ahora ha sido galardonada con el premio Latsis de la ETH Zurich por su excelente investigación. Yiwen Chu afirma que lo que hace a diario es difícil de transmitir a la gente común, porque en la vida cotidiana no vemos nada que se comporte de manera cuántica. Como profesora de Física del Estado Sólido en la ETH de Zúrich, Chu experimenta con sistemas cuánticos híbridos. Combina diferentes tipos de objetos cuánticos e intenta transferir información cuántica entre circuitos de microondas, sonido, luz yEl momento angular intrínseco de los electrones, conocido como espín, es el que se conoce como «spin». Cuando estos diferentes sistemas cuánticos interactúan entre sí, surgen fenómenos físicos interesantes y, algún día, también surgirán tecnologías más poderosas, espera Chu. «Estamos utilizando nuestro conocimiento actual de la mecánica cuántica para desarrollar nuevas tecnologías que podrían ser útiles en la vida cotidiana». En diferentes lugares a la vez Muchas tecnologías que ya se utilizan a diario se basan en la ciencia cuántica: por ejemplo, los chips informáticos, los láseres y las imágenes por resonancia magnética (IRM). En el minúsculo mundo de la mecánica cuántica, las reglas que se aplican son distintas a las del mundo visible para el ojo humano. Por ejemplo, las partículas pueden estar en varios lugares a la vez o pueden estar en una superposición cuántica (es decir, en varios estados al mismo tiempo) hasta que se las mide. Aunque los investigadores han podido visualizar y trabajar con los distintos estados cuánticos a escala microscópica desde hace mucho tiempo, hasta ahora esto no ha sido posible a escala de los objetos cotidianos. “Estamos trabajando para desarrollar nuevos sistemas que nos permitan detectar fenómenos mecánicos cuánticos, como las superposiciones, en objetos más grandes”, afirma Chu. Investigación específica para cuestiones fundamentales El año que viene la investigación cuántica cumple 100 años. En los últimos años, en particular, ha experimentado un gran crecimiento en todo el mundo, en parte debido a la carrera por construir supercomputadoras potentes basadas en las leyes de la mecánica cuántica. Sin embargo, el grupo de sistemas cuánticos híbridos de la ETH de Zúrich, fundado por Chu en 2019, sigue investigando en un campo muy especializado. “Para los experimentos que realizamos en nuestro laboratorio utilizamos materiales extraordinarios, objetos físicos especiales y técnicas inusuales”, afirma. “Hay muy pocos grupos en el mundo que trabajen en algo similar”. “Queremos desarrollar nuevas tecnologías y avanzar en la comprensión fundamental de la física cuántica”.Yiwen Chu En el campo de la investigación cuántica, según Chu, todavía hay muchas cosas que no se saben. Por ejemplo, si la mecánica cuántica también se puede aplicar a los objetos cotidianos. Suponemos que no es posible llevar a cabo el famoso experimento mental de Schrödinger en el mundo real, dice, porque, por supuesto, nadie ha visto nunca un gato vivo y muerto al mismo tiempo. «Pero nadie sabe con certeza si un gato puede estar en una superposición», dice la física cuántica riendo. Otro misterio es cómo interactúa la mecánica cuántica con otras fuerzas, como la gravedad. “Estas son dos de las preguntas más importantes de la física para las que actualmente no tenemos respuestas concluyentes. Nuestra investigación está tratando de encontrar respuestas a estas preguntas”. El gato de Schrödinger Ya en 1935, el físico austríaco Erwin Schrödinger se interesó por el enigma de los diferentes estados que puede tener un objeto al mismo tiempo. Para trasladar esta contradicción al mundo real, realizó un experimento mental: un gato se encuentra en una caja que contiene una sustancia venenosa, cuya liberación está regida por un proceso mecánico cuántico aleatorio. Mientras la caja esté cerrada, no sabemos si el gato está vivo o muerto; en otras palabras, está en una superposición, es decir, vivo y muerto al mismo tiempo, hasta que lo miramos. Producción del gato de Schrödinger en el laboratorio El año pasado, Chu y su equipo lograron por primera vez producir un gato de Schrödinger particularmente pesado : un cristal oscilante que representa al gato, un circuito superconductor que asume el papel del átomo original y una capa de material piezoeléctrico que genera un campo eléctrico cuando el cristal cambia de forma mientras oscila. Los investigadores lograron hacer que el cristal oscilara en dos direcciones simultáneamente: arriba/abajo y abajo/arriba, por ejemplo. Estas dos direcciones representan los estados “vivo” y “muerto” del gato. Estos hallazgos podrían utilizarse para hacer más eficientes las tecnologías cuánticas. Por ejemplo, la información cuántica almacenada en cúbits podría hacerse más robusta utilizando estados de gato formados por una enorme cantidad de átomos en un cristal en lugar de depender de átomos o iones individuales, como se hace actualmente. Cristales vibrantes El grupo de Chu está trabajando ahora en aumentar aún más la masa de estos gatos de cristal. La física cuántica experimental afirma que esto le permitirá a ella y a sus colegas comprender mejor las razones que se esconden detrás de la desaparición de los efectos cuánticos en el mundo macroscópico de los gatos reales. Hasta ahora, los objetos más grandes que se comportan de manera cuántica son cristales de medio milímetro de diámetro. Nunca antes se habían detectado superposiciones cuánticas en objetos más grandes. La observación de fenómenos cuánticos es fundamentalmente difícil porque los estados cuánticos son muy frágiles. Cuanto más grande es un objeto, más complejo resulta garantizar que todos los componentes conserven sus propiedades cuánticas. Incluso si se escapa una mínima cantidad de energía del sistema, esto puede destruir el estado cuántico. Lo que hace que los cristales sean tan adecuados para estos experimentos es el hecho de que pueden almacenar energía durante mucho tiempo. Por eso, los relojes siempre han utilizado cristales de cuarzo. “Usamos estas oscilaciones en el cristal porque pueden retener la energía y los estados cuánticos, es decir, la información cuántica, durante un período muy largo, lo que nos da tiempo

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La neurotecnología mejora la memoria sin cirugía

Los investigadores de la EPFL han combinado la realidad virtual, la estimulación cerebral no invasiva y técnicas avanzadas de imágenes cerebrales para mejorar la navegación espacial en participantes sanos. El estudio es un primer paso para abordar la demencia en una población que envejece sin medicación ni cirugía. A medida que envejecemos, se hace más difícil recordar dónde están las cosas, ya sea dónde dejamos las llaves o dónde aparcamos el coche. Esta memoria espacial se deteriora aún más con la aparición de la demencia, una enfermedad que se desarrolla cada tres segundos en una persona, según Alzheimer’s Disease International. Estamos abordando una grave preocupación para aquellos afectados por la demencia.Friedhelm Hummel Investigadores de dos laboratorios de la EPFL han unido sus fuerzas para potenciar la memoria espacial creando un sistema experimental único que combina estimulación cerebral profunda no invasiva, entrenamiento de realidad virtual e imágenes fMRI, todo ello en el Campus Biotech de Ginebra. El estudio, publicado en Science Advances, demuestra que los impulsos eléctricos dirigidos e indoloros al hipocampo y las estructuras adyacentes, una región cerebral profunda implicada en la memoria y la navegación espacial, pueden mejorar la capacidad del cerebro para recordar ubicaciones y navegar de forma más eficaz. “Al encontrar formas de mejorar la memoria espacial sin cirugía ni medicación, estamos abordando una preocupación grave para una población grande y en crecimiento: los ancianos, así como los pacientes con traumatismos cerebrales y los afectados por demencia”, dice Friedhelm Hummel, director del Laboratorio Hummel . El estudio es el resultado de una colaboración entre el Laboratorio Hummel y el Laboratorio de Neurociencia Cognitiva de Olaf Blanke ( LCNO ), ambos en el instituto Neuro X de la EPFL. Al combinar la experiencia de Hummel en estimulación cerebral no invasiva con la investigación cognitiva de Blanke sobre navegación espacial en entornos de realidad virtual, los investigadores desarrollaron una configuración neurotecnológica única. Una combinación única de neurotecnologíasEl experimento comienza con la colocación de cuatro electrodos inofensivos en la cabeza de individuos sanos para estimular el hipocampo y las estructuras adyacentes. Esta técnica no invasiva, llamada estimulación eléctrica por interferencia temporal transcraneal (tTIS), envía pulsos específicos sin causar ninguna molestia al participante. Esto nos lleva a creer que al estimular el hipocampo aumentamos temporalmente la plasticidad cerebral.Elena Beanato A continuación, los voluntarios se sumergen en un mundo virtual mediante gafas de realidad virtual. Basándose en investigaciones anteriores del coautor principal Hyuk-June Moon, los científicos piden a los participantes que naveguen por una serie de lugares y recuerden puntos de referencia clave. Este entorno virtual inmersivo permite a los investigadores medir con precisión la capacidad de los participantes para recordar y navegar por la información espacial mientras reciben la tTIS. “Al aplicar la estimulación, observamos una clara mejora del tiempo de recuerdo de los participantes, es decir, el tiempo que tardaban en empezar a moverse hacia el lugar donde recordaban que estaba el objeto”, afirma Elena Beanato, la otra autora principal del estudio. “Esto nos lleva a pensar que al estimular el hipocampo aumentamos temporalmente la plasticidad cerebral, lo que, combinado con el entrenamiento en un entorno virtual, conduce a una mejor navegación espacial”. Todo el experimento se llevó a cabo dentro de un escáner fMRI. Esto proporcionó a los investigadores imágenes en tiempo real de la actividad cerebral, lo que les permitió monitorear cómo el hipocampo y las regiones circundantes respondieron a la tTIS durante las tareas de navegación espacial. Los datos fMRI revelaron cambios en la actividad neuronal asociada con los cambios de comportamiento observados, específicamente en las regiones responsables de la memoria y la navegación, lo que proporcionó a los investigadores una visión más profunda de cómo la estimulación no invasiva modula la función cerebral. Esta integración de tecnologías avanzadas en el Instituto Neuro X de la EPFL convierte a Campus Biotech en uno de los pocos lugares donde se pueden combinar las tres técnicas experimentales en un único estudio. “A largo plazo, prevemos utilizar este enfoque para desarrollar terapias específicas para pacientes que sufren deterioro cognitivo.Olaf Blanke “La alianza entre la tTIS, la realidad virtual y la fMRI ofrece un enfoque altamente controlado e innovador para estudiar la respuesta del cerebro a la estimulación y su impacto en las funciones cognitivas”, añade Olaf Blanke. “A largo plazo, prevemos utilizar este enfoque para desarrollar terapias dirigidas a pacientes que sufren deterioro cognitivo, ofreciendo una forma no invasiva de mejorar la memoria y las capacidades espaciales”. EPFL. E. D. M. Traducido al español

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Nueva tecnología para baterías de estado sólido

Qkera seleccionada como una de las 25 mejores startups en Falling Walls La start-up Qkera ha desarrollado nuevos componentes electrolíticos para baterías de estado sólido. Con una alta densidad energética, una gran estabilidad y unos bajos costes de producción, el objetivo de la spin-off de la TUM es conseguir un avance de esta tecnología de baterías en el ámbito de la electromovilidad y otros ámbitos. En la cumbre científica Falling Walls Science Summit, Qkera fue elegida como una de las 25 mejores start-ups científicas del mundo. El rendimiento de las baterías sigue considerándose el talón de Aquiles que impide que la electromovilidad alcance un avance decisivo. Durante muchos años, las baterías de estado sólido se han considerado como un elemento potencialmente innovador en ese sentido. A diferencia de las baterías de iones de litio convencionales, estas baterías utilizan electrolitos sólidos en lugar de líquidos. Esto promete una mayor densidad energética y, como resultado, mayores autonomías y tiempos de carga más cortos. Pero hasta ahora, esta tecnología no ha logrado avanzar en el mercado de masas. La start-up Qkera quiere cambiar esta situación. El equipo de investigación del e-conversion Cluster of Excellence ha desarrollado componentes electrolíticos que permitirán producir baterías con densidades energéticas que, según el equipo, son entre un 30 y un 50 por ciento más altas que las de las baterías convencionales. Además, los componentes son extraordinariamente delgados y estables. Y lo que es igual de importante, el equipo ha desarrollado un proceso de fabricación que permitirá una producción a bajo coste. La tecnología podría utilizarse no solo en automóviles, sino también en teléfonos inteligentes y ordenadores portátiles. Los electrolitos de Qkera están compuestos por un material de óxido cerámico que conduce iones de litio. “En realidad, es prácticamente el mismo material del que está hecha una taza de café”, explica Jennifer Rupp, profesora de electrolitos de estado sólido en la Universidad Técnica de Múnich (TUM) y cofundadora de Qkera. Esto tiene ventajas en términos de seguridad y sostenibilidad. La cerámica es prácticamente no inflamable y las baterías se pueden fabricar sin las tierras raras que a menudo se extraen en regiones en crisis. “Por ejemplo, nuestra tecnología permite fabricar baterías de alto rendimiento con cátodos de fosfato de hierro y litio que, en realidad, muestran un rendimiento menor que las alternativas basadas en cobalto, y el material se puede extraer en Europa”, explica el Dr. Andreas Weis, cofundador y director técnico de Qkera. Con apoyo de un laboratorio de emprendimiento de la TUM Jennifer Rupp lleva toda su carrera trabajando en este tema de investigación. “Pero en un momento dado me di cuenta de que tendría que crear mi propia empresa, de lo contrario perdería el control de la tecnología”. En noviembre de 2023 se fundó Qkera. “Durante mucho tiempo estuve investigando en EE. UU. y podría haber creado una empresa allí, pero quería hacerlo en Alemania”, explica Jennifer Rupp. “Queríamos hacer nuestra propia contribución para garantizar que en Europa no dependamos de otros países en lo que respecta al almacenamiento de energía”. Qkera recibe apoyo en el marco del TUM Venture Lab ChemSPACE . Cada uno de los TUM Venture Labs está especializado en un campo tecnológico importante y ofrece a los equipos de start-ups una infraestructura técnica adaptada a sus necesidades específicas, programas de formación a medida, conocimientos especializados para el mercado respectivo y una red global con la industria. Qkera también recibió apoyo financiero en el marco del programa Funding for Innovators , ofrecido por UnternehmerTUM, el centro de innovación y creación de empresas de la TUM. “Durante el primer año desde la fundación de la empresa hemos logrado un gran número de avances tecnológicos”, afirma Andreas Weis. La producción se lleva a cabo ahora a menos de la mitad de la temperatura de síntesis habitual y se ha optimizado a gran velocidad, lo que ahorra gases de efecto invernadero y, a su vez, reduce el impacto sobre el clima. A finales de este año, la empresa tiene previsto enviar el prototipo a los fabricantes de baterías para que puedan utilizar los componentes de Qkera en diversos diseños de baterías. Ganador en Falling Walls El jurado de Falling Walls considera que el trabajo del equipo es uno de los avances científicos más importantes del año. Con motivo del aniversario de la caída del Muro de Berlín, el 9 de noviembre, la Fundación Falling Walls organiza anualmente en Berlín su Science Summit , con el objetivo de concienciar a la opinión pública sobre la caída del Muro en el mundo científico. Se considera uno de los eventos más importantes para fomentar el debate entre el mundo de la investigación y la sociedad en general, así como dentro de la comunidad científica. Falling Walls selecciona los logros más importantes en cinco campos de investigación y en la categoría Science Start-ups. Qkera es una de las 25 empresas seleccionadas entre más de 1100 startups de todo el mundo. Universidad Técnica de Munich.

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Charlando sobre chatbots: cómo las herramientas de IA pueden ayudar a los docentes

En este episodio de In Stanford, la profesora asistente de GSE, Dora Demszky, analiza cómo se pueden usar los chatbots para brindar retroalimentación a los docentes. Si bien se ha dicho mucho sobre los posibles efectos positivos y negativos de la inteligencia artificial (IA) generativa en la educación en relación con los estudiantes, se ha dicho menos sobre cómo se pueden utilizar las herramientas de IA para apoyar a los docentes. Dora Demszky, profesora adjunta de la Escuela de Educación de la Universidad de Stanford (GSE), cuya investigación combina el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la lingüística y los aportes de los educadores, está trabajando actualmente en un proyecto llamado M-Powering Teachers.(link externo)que proporciona retroalimentación a los profesores en el aula. “Realmente se basa en la idea de que queremos empoderar a los docentes”, dijo Demszky, quien enseñó ciencia de datos educativos en la GSE. “No estamos tratando de decirles qué hacer. Solo les brindamos oportunidades para que reflexionen sobre lo que hicieron”. La herramienta M-Power (la m significa máquina) utiliza el procesamiento del lenguaje natural para analizar las interacciones verbales en el aula y proporciona retroalimentación formativa a los docentes. “Gran parte de la retroalimentación consiste simplemente en brindarles cosas que hicieron, destacar cosas y momentos de su lección para que reflexionen y hacerles buenas preguntas de reflexión y de establecimiento de objetivos para que haya menos posibilidades de riesgos o errores”, dijo. Demzsky se une a los anfitriones Dan Schwartz, decano de GSE, y Denise Pope, profesora titular en School’s In, para hablar sobre la inteligencia artificial como herramienta de retroalimentación positiva y apoyo para los educadores. Su investigación se centra en el desarrollo de métodos de procesamiento del lenguaje natural para respaldar una instrucción equitativa y centrada en el estudiante. En el episodio, explica cómo su equipo está tratando de identificar prácticas como cultivar una mentalidad de crecimiento, usar un lenguaje de apoyo y desarrollar las ideas de los estudiantes como puntos focales para la retroalimentación de los docentes y el aprendizaje profesional.  “Sabemos por la literatura, por décadas de literatura, que cuando los estudiantes se sienten escuchados, cuando sienten que sus ideas importan y que sus maestros las desarrollan en lugar de simplemente encauzarlos hacia una respuesta muy específica, eso realmente facilita el aprendizaje”, dice Demszky. “Por eso, identificamos prácticas relacionadas con eso, como desarrollar ideas, hablar para apoyar la mentalidad, hacer preguntas que sondeen el pensamiento de los estudiantes y luego construimos algoritmos”. Stanford

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