¿Por qué fueron los europeos los que llevaron tantas enfermedades a América y no pasó a la inversa?

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¿Por qué fueron los europeos los que llevaron tantas enfermedades a América y no pasó a la inversa?

El Viejo Mundo transportó gran número de enfermedades al Nuevo Mundo, pero la transmisión de enfermedades no fue bilateral. Al menos no en la misma proporción (aún se debate si la sífilis, por ejemplo, llegó de América a Europa).

La razón fundamental de esta asimetría, sin embargo, reside en un factor que aparentemente pudiera parecernos natural, ecologista o hasta flower power: los animales.

Domesticación y enfermedades zoonóticas

La mayoría de las enfermedades del Viejo Mundo se originaron en resevas animales, en especial en las granjas de animales domesticados, que no estaban presentes en América.

Los indígenas americanos apenas disponían de animales de granja domesticados, y por tanto no había muchas enfermedades zoonóticas (de las que se contagian por el estrecho contacto entre animales y humanos). Tal y como lo explica Jeffrey D. Sachs en su libro Las edades de la globalización:

La lista de enfermedades que llegaron de Europa era larga y mortal, e incluía la viruela, la gripe, el tifus, el sarampión, la difteria y la tos ferina. La viruela fue la gran asesina de masas: acabó con una alarmanete proporción de poblaciones nativas que se encontraron con los europeos recién llegados.

El intercambio entre el Viejo y el Nuevo Mundo fue muy fructífero en lo tocante a los productos de la agricultura: América procuró a Europa el maíz, las patatas y los tomates; Europa procuró a Améruica trigo y arroz. También llegaron allí ovejas, cabras y cerdos. Y los productos adictivos también fluían bidireccionalmente: tabaco o la caña de azúcar. Pero las enfermedades fueron se cebaron mucho más con el Nuevo Mundo sencillamente porque los nativos no estaban tan acostumbrados a los animales domesticados.


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Por primera vez, los detectores de deepfakes ya pueden ser engañados y eso es un problema

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Por primera vez, los detectores de deepfakes ya pueden ser engañados y eso es un problema

Los sistemas diseñados para detectar deepfakes (videos que manipulan imágenes de la vida real a través de inteligencia artificial) pueden ser engañados, como sugiere este estudio.

Los investigadores han demostrado que los detectores se pueden derrotar insertando ejemplos de contradictorios en cada cuadro de video. Los ejemplos contradictorios son entradas ligeramente manipuladas que hacen que los sistemas de inteligencia artificial, como los modelos de aprendizaje automático, cometan un error.

Atacando los puntos ciegos

En los deepfakes la cara de un sujeto se modifica para crear imágenes realistas y convincentes de eventos que nunca sucedieron. Como resultado, los detectores de deepfake típicos se enfocan en el rostro en los videos: primero lo rastrean y luego pasan los datos del rostro recortado a una red neuronal que determina si es real o falso.

Por ejemplo, el parpadeo de los ojos no se reproduce bien en los deepfakes, por lo que los detectores se enfocan en los movimientos oculares como una forma de detectar que el vídeo es falso.

Sin embargo, si los creadores de un vídeo falso tienen algún conocimiento del sistema de detección, pueden diseñar entradas para apuntar a los puntos ciegos del detector y evitarlo.

Los investigadores crearon un ejemplo de confrontación para cada rostro en un cuadro de video. Pero si bien las operaciones estándar, como comprimir y cambiar el tamaño de un video, generalmente eliminan los ejemplos contradictorios de una imagen, estos ejemplos están diseñados para resistir estos procesos. El algoritmo de ataque hace esto estimando sobre un conjunto de transformaciones de entrada cómo el modelo clasifica las imágenes como reales o falsas. A continuación, se inserta la versión modificada de la cara en todos los fotogramas de vídeo. Luego, el proceso se repite para todos los fotogramas del video para crear un video deepfake.

Para mejorar los detectores, los investigadores recomiendan un enfoque similar a lo que se conoce como Adversarial Machine Learning o entrenamiento adversario: durante el entrenamiento, un adversario adaptativo continúa generando nuevos deepfakes que pueden eludir el detector actual de última generación; y el detector sigue mejorando para detectar los nuevos deepfakes.


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Este planetoide que orbita nuestro sol se ha convertido en el más distante que conocemos: está 4 veces más lejos que Plutón

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Este planetoide que orbita nuestro sol se ha convertido en el más distante que conocemos: está 4 veces más lejos que Plutón

Se ha confirmado que un planetoide, apodado «Farfarout», que se detectó por primera vez en 2018, se ha convertido en el objeto más distante que orbita nuestro Sol.

El Minor Planet Center ahora le ha otorgado la designación oficial de 2018 AG37. Recibirá un nombre oficial después de que su órbita esté mejor determinada en los próximos años.

Farfarout

La distancia promedio de Farfarout al Sol es de 132 unidades astronómicas (au); 1 au es la distancia entre la Tierra y el Sol. A modo de comparación, Plutón está a solo 39 unidades au del Sol.

El viaje de Farfarout alrededor del Sol toma alrededor de mil años, cruzando la órbita del enorme planeta Neptuno cada vez.

Farfarout es muy tenue y, basándose en su brillo y la distancia del Sol, el equipo estima que su tamaño es de unos 400 kilómetros de ancho. Según explica Chad Trujillo, astrónomo de la Universidad de Arizona:

La dinámica orbital de Farfarout puede ayudarnos a comprender cómo se formó y evolucionó Neptuno, ya que es probable que Farfarout fuera arrojado al sistema solar exterior al acercarse demasiado a Neptuno en el pasado distante. Es probable que Farfarout vuelva a interactuar fuertemente con Neptuno ya que sus órbitas continúan cruzando.


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Nuevo sistema para imprimir drones y robots funcionales hechos a medida, sin intervención humana

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Nuevo sistema para imprimir drones y robots funcionales hechos a medida, sin intervención humana

Un grupo del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT (CSAIL) ha desarrollado recientemente un nuevo sistema para imprimir dispositivos y robots funcionales hechos a medida, sin intervención humana.

Su único sistema utiliza una receta de tres ingredientes que permite a los usuarios crear geometría estructural, imprimir trazos y ensamblar componentes electrónicos como sensores y actuadores.

LaserFactory

LaserFactory, que así ha sido bautizado el sistema, tiene dos partes que funcionan en armonía: un conjunto de herramientas de software que permite a los usuarios diseñar dispositivos personalizados y una plataforma de hardware que los fabrica.

Al igual que un chef, LaserFactory corta automáticamente la geometría, dispensa plata para trazas de circuitos, selecciona y coloca componentes y finalmente cura la plata para hacer que las trazas sean conductoras, asegurando los componentes en su lugar para completar la fabricación.

Uno de los desarrolladores, Martin Nisser, señala que este tipo de ‘ventanilla única’ podría ser beneficioso para los desarrolladores de productos, fabricantes, investigadores y educadores que buscan prototipar rápidamente cosas como dispositivos portátiles, robots y productos electrónicos impresos.

Hacer que la fabricación sea económica, rápida y accesible para un profano sigue siendo un desafío. Al aprovechar las plataformas de fabricación ampliamente disponibles, como las impresoras 3D y las cortadoras láser, LaserFactory es el primer sistema que integra estas capacidades y automatiza la línea completa para fabricar dispositivos funcionales en un sistema.


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