Las entradas más leídas en Xataka Ciencia a lo largo de 2020

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Las entradas más leídas en Xataka Ciencia a lo largo de 2020

Dejamos atrás este atribulado 2020, y como viene siendo tradición (además de marcarse nuevos propósitos para el nuevo año), conviene echar la vista atrás, recapitular y ordenar logros y errores. En Xataka ciencia vamos a presentaros algunos de los logros.

Concretamente, a nivel democrático: las entradas que han tenido más audiencia, más lecturas, más éxito masivo (que naturalmente no significa que sean las entradas más trabajadas, interesantes u originales, pero aún no disponemos de forma de medir de forma objetiva esos parámetros). A continuación tenéis el Top10 de entradas publicadas durante 2020.

Top 10

  1. Este es el vertebrado vivo más viejo que se conoce: es un tiburón que lleva casi cuatro siglos nadando. Este es un tiburón de Groenlandia de 393 años que se encontraba en el Océano Ártico. Ha estado vagando por el océano desde 1627. Es el vertebrado vivo más antiguo que se conoce en el planeta.

  2. Las personas que llevan tatuajes son psicológicamente distintas a las personas que no los llevan. Hasta hace poco, llevar tatuajes en países como España estaba más asociado a una vida licenciosa, incluso pendenciera; de hecho, en países como Japón continúa siendo así. Hoy en día, llevar tatuajes es tan mainstream que no llevarlos incluso pudiera antojarse ligeramenta contestatario. Sin embargo, según un estudio publicado en 2019, entre las personas que en promedio llevan tatuajes hay unas diferencias psicológicas relevantes.

  3. El sistema iMASC se postula como una alternativa reutilizable a las mascarillas N95. Habida cuenta de la escasez de mascarillas N95, un equipo de bioingenieros y expertos clínicos del Hospital Brigham and Women’s y el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) están desarrollando, aún en forma de prototipo, una nueva solución sostenible para los trabajadores de la salud para brindar protección durante la pandemia.

  4. Adelgazar andando: lo que la ciencia nos dice sobre perder peso sin dieta y caminando. A la hora de perder peso, no solo está en juego nuestro aspecto y adelgazar, también nuestra salud: el sobrepeso y la obesidad son factores de riesgo en muchas enfermedades graves, como la diabetes, los problemas cardiovasculares o el cáncer entre otras.

  5. Según este modelo hay hasta seis niveles de pensamiento crítico: de pensadores irreflexivos hasta pensadores maestros. A todos nos gustan tener razón. Reducir los asuntos complejos hasta hacerlos simples y, a poder ser, maniqueos. También nos complace deslizar pensamientos superficiales en la típica conversación de bar, más catárticos que reflexivos. Incluso nos pirra debatir pero no tanto para confrontar ideas y enriquecer las propias, sino como un acto social, una interacción similar a un baile.

  6. No es una araña ni un perro, aunque lo parezca: es un murgaño. Aunque parezca una grotesca araña que sostiene una especie de cabeza de perro o lobo, estamos ante una pareidolia (un fenómeno psicológico donde un estímulo vago y aleatorio es percibido erróneamente como una forma reconocible). En realidad, esta extraña criatura es un murgaño o segador (Metagryne bicolumnata), una de las muchas especies que viven en el Amazonas.

  7. Estos retratos fotorrealistas de emperadores romanos han sido creados a partir de referencias históricas usando una red neuronal. La principal tecnología detrás de Artbreeder es una Red Generativa Antagónica (GAN), una clase de algoritmos de inteligencia artificial que se utilizan en el aprendizaje no supervisado. Gracias a GAN, Photoshop y un buen puñado de referencias históricas, se han creado así cretratos fotorrealistas de los principales emperadores romanos: un total de 54 que van del 27 a.C. al 285 d. C.).

  8. Los microscopios electrónicos están alcanzado la resolución para ver átomos y nos ofrecen imágenes así de impresionantes. Empiezan a rivalizar con la cristalografía de rayos-X, porque los microscopios electrónicos están alcanzado la resolución necesaria para ver átomos. Concretamente, ya se mueven en dimensiones de 1,2 angstrom (Å), unidad de medida equivalente a la diezmilmillonésima parte del metro: 0,000 000 000 1 metros. En un centímetro caben 100 millones de ángstroms. Es decir 120 picómetros (pm), el doble de un átomo de oxígeno (50 picómetros). Los diámetros atómicos están comprendidos entre 50 pm a 600 pm.

  9. Las personas más feas tienden a ser progresistas, las más guapas, conservadoras. Las personas que se identifican como más atractivas es más probable que se identifiquen, también, como conservadoras. Por el contrario, quienes se perciben como menos atractivos, tienden a estar en el otro lado del espectro político. Es al menos lo que sugiere el siguiente estudio realizado por investigadores de la Universidad de Illinois.

  10. Se descubre un nuevo agujero negro y es lo más masivo que se ha visto hasta ahora: el equivalente a 34.000 millones de soles. El agujero negro gigante estudiado, conocido como ‘J2157’, fue descubierto por el mismo equipo de investigación en 2018. Una nueva investigación dirigida por la Universidad Nacional de Australia (ANU) ha permitido saber cómo de masivo es en realidad.


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Xataka Ciencia

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Al leer lenguaje de programación no se activan las mismas regiones del cerebro que al leer un lenguaje corriente

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Al leer lenguaje de programación no se activan las mismas regiones del cerebro que al leer un lenguaje corriente

La lectura de código activa una red cerebral de propósito general, pero no centros de procesamiento del lenguaje, lo que pone en evidencia que el lenguaje de programación no se asimila como si fuera un lenguaje corriente que usamos para comunicarnos.

Así pues, aunque el código informático tiene las características de un lenguaje, al leerlo activa una red distribuida llamada red de demanda múltiple, que también se usa para tareas cognitivas complejas como resolver problemas matemáticos o crucigramas.

Ni lenguaje ni matemáticas

Un lenguaje de programación es un lenguaje formal (o artificial, es decir, un lenguaje con reglas gramaticales bien definidas) que le proporciona a una persona, en este caso el programador, la capacidad de escribir (o programar) una serie de instrucciones o secuencias de órdenes en forma de algoritmos con el fin de controlar el comportamiento físico o lógico de un ordenador. Pero activa regiones diferentes en nuestro cerebro cuando leemos.

Classes And MethodsUn ejemplo de código fuente escrito en el lenguaje de programación Java, que imprimirá el mensaje «Hello World!» a la salida estándar cuando es compilado y ejecutado

Sin embargo, aunque la lectura de código activa la red de demanda múltiple, parece depender más de diferentes partes de la red que los problemas matemáticos o lógicos, lo que sugiere que la codificación tampoco replica con precisión las demandas cognitivas de las matemáticas. Es decir, que el código no es procesado como lenguaje, pero tampoco como matemáticas.

Hay dos escuelas de pensamiento con respecto a cómo el cerebro aprende a escribir código. Una sostiene que para ser bueno en programación, debes ser bueno en matemáticas. La otra sugiere que, debido a los paralelismos entre codificación y lenguaje, las habilidades lingüísticas podrían ser más relevantes. Por ello, para arrojar luz sobre este tema, los investigadores se propusieron estudiar si los patrones de actividad cerebral al leer el código se superpondrían con la actividad cerebral relacionada con el lenguaje.

Los investigadores dicen que si bien no identificaron ninguna región que pareciera estar dedicada exclusivamente a la programación, tal actividad cerebral especializada podría desarrollarse en personas que tienen mucha más experiencia en codificación. Los hallazgos sugieren que no hay una respuesta definitiva a si la codificación debe enseñarse como una habilidad basada en matemáticas o una habilidad basada en el lenguaje.

Los dos lenguajes de programación en los que se centraron los investigadores en este estudio son conocidos por su legibilidad: Python y ScratchJr, un lenguaje de programación visual diseñado para niños de 5 años en adelante.

Evelina Fedorenko, profesora asociada de neurociencia de desarrollo profesional Frederick A. y Carole J. Middleton y miembro del Instituto McGovern para la investigación del cerebro, es la autora principal de este estudio, que ha sido publicado en eLife. Investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT y de la Universidad de Tufts también participaron en el estudio.


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