La Antártida también se derrite

www.abc.es

Un estudio concluye que se acelera la pérdida de masa helada en ambos polos, no solo en Groenlandia

Tanto Groenlandia como la Antártida están perdiendo masa helada y a un ritmo que no ha dejado de acrecentarse. Aunque pueda parecer extraño dada la multitud de datos que apuntan a un calentamiento global del planeta, lo cierto es que en los últimos años no han sido pocos los estudios que ponían en duda que la Antártida estuviera sufriendo en forma de deshielo estos rigores del clima y más bien apuntaban a que estaba ganando masa helada, todo lo contrario de lo que estaba ocurriendo en Groenlandia. Ahora, un nuevo estudio, que publica el último número de «Science», viene a terminar con 20 años de incertidumbres.

Combinando series de datos procedentes de satélites –altimetría, interferometría y gravimetría- los investigadores, liderados por Andrew Shepherd, de la Universidad de Leeds (Reino Unido), y Eric Ivins, del Jet Propulsion Laboratory de la NASA, han reconstruido el balance de masa de los mantos de hielo de ambos Polos entre 1992 y 2011. Después de reprocesar las series de datos para asegurarse de que estaban comparando manzanas con manzanas, esto es, regiones geográficas comunes, mismos intervalos de tiempo y los modelos que recogen el comportamiento de las plataformas de hielo, los investigadores concluyen que las capas de hielo de Groenlandia, de la Península antártica y de la Antártida occidental están perdiendo masa, mientras que sólo la Antártida oriental está viendo incrementarse su masa de hielo, sin que sea suficiente para compensar las pérdidas del resto del continente helado.

 

Aumento del nivel del mar

En total, la pérdida de masa derivada del deshielo y la desintegración de las placas -a medida que corrientes más cálidas van erosionando los márgenes y disminuyendo su estabilidad- ha contribuido a un aumento del nivel del mar de 11,1 milímetros desde 1992.

Esto equivale al 20% del total del aumento del nivel del mar durante ese tiempo. Pero lo más grave es que esa pérdida de hielo se está acelerando. Groenlandia y la Antártida están perdiendo tres veces más hielo (equivalente a 0,95 milímetros por año de aumento en el nivel del mar) que en 1990, cuando el ritmo de contribución al aumento del nivel del mar era de 0,27 milímetros/año. No obstante, sigue siendo mayor la pérdida de hielo en Groenlandia, que suma dos tercios del total de lo que se pierde.

El estudio también encuentra diferencias en el ritmo de cambio en cada Polo. Según explicó Eric Ivins a través de una conferencia de prensa telefónica, «el ritmo de pérdida de hielo en Groenlandia aumentó casi cinco veces desde mediados de los años 90. En contraste, mientras los cambios regionales en los hielos antárticos son a veces muy llamativos, el balance final se ha mantenido más o menos constante».

En este estudio han participado 47 investigadores de 26 laboratorios, y ha sido financiado por la Agencia Espacial Europea (ESA) y por la NASA.

 

La informática entra en la era cognitiva

Los científicos de IBM trabajan en sistemas que abrirán la era cognitiva de la computación. El primer ejemplo de esta nueva etapa es su ordenador Watson, que entiende el lenguaje natural y es capaz aprender. Watson bucea en gigantescas cantidades de información no estructurada, genera hipótesis y busca evidencias para dar con la mejor respuesta. No se ha quedado como proyecto de laboratorio ni de exhibición televisiva y ya se está aplicando para mejorar el diagnostico en oncología y en el sector financiero.


IBM cumplió el pasado año su primer siglo de vida. La tecnología le debe muchos de sus avances, desde las tarjetas perforadas de comienzos del siglo XX al primer ordenador personal, pasando por el código de barras e incluso las bandas magnéticas de las tarjetas de crédito. Ahora, este gigante ha puesto a sus científicos a trabajar en lo que llama la ‘computación cognitiva’, “una tercera era en la informática con máquinas que pueden aprender, emulando algunas de las funciones del cerebro humano”, explica a SINC Mark Ritter, director de la división de analítica y proceso de IBM Research y experto en sistemas cognitivos.
“Primero las máquinas podían contar, luego eran programadas y en esta nueva era podrán aprender y ayudarnos a descubrir cosas nuevas”, añade Ritter.
Según este experto, uno de los primeros ejemplos de esta nueva tecnología es Watson, un potente ordenador creado por IBM –llamado así en honor a Thomas John Watson, fundador de la  multinacional–, que el pasado año batió a los dos mejores jugadores de un concurso televisivo muy famoso en EE UU llamado Jeopardy.
No es la primera vez que una máquina de IBM reta a los humanos. En 1997 su ordenador Deep Blue derrotó al campeón de ajedrez Gary Kasparov, pero aquel desafío se basó en la lógica precisa y matemática del ajedrez. En cambio, en Jeopardy, Watson “venció respondiendo correctamente, en segundos, a preguntas formuladas en lenguaje coloquial en las que se utilizaba el doble sentido, la ambigüedad, la ironía y los juegos de palabras, algo no alcanzado hasta el momento por ninguna máquina”, subraya Ritter .

Watson responde correctamente, en segundos, a preguntas formuladas en lenguaje coloquial y que usan el doble sentido, la ambigüedad y la ironía

Detrás de Watson hay un equipo de investigadores que incluyen especialistas en análisis de datos, expertos en habla y lingüística; y la tecnología DeepQA, un sistema de inteligencia artificial creado por IBM para responder a preguntas acerca de cualquier dominio del conocimiento humano.


Cientos de algoritmos compitiendo

Watson, un ordenador con 2.880 núcleos de procesador y 15 terabytes de de RAM, opera a 80 teraflops (80 billones de operaciones por segundo) y está basado en la arquitectura multiprocesador POWER7 de IBM. Pero, según Antonio Orbe, experto en sistemas cognitivos de IBM España, “lo más novedoso de este ordenador es su software, con cientos de algoritmos que compiten entre sí para encontrar la mejor respuesta”.
Muchos de los sistemas actuales de pregunta y respuesta se basan tan solo en un puñado de algoritmos y, por ello, no funcionan bien. “Es imposible simular la habilidad humana para analizar lenguaje e información con único programa”, añade Orbe.
Pero Watson usa más de 100 algoritmos al mismo tiempo para analizar una pregunta de diferentes formas, generando cientos de posibles soluciones. Otro conjunto de instrucciones hace un ranking de esas respuestas, según su verosimilitud. Por ejemplo, si un buen número de algoritmos, trabajando en diferentes direcciones, llega a la misma respuesta, es más probable que sea la correcta, explica.

Utiliza más de 100 algoritmos al mismo tiempo y es capaz de analizar 200 millones de páginas en tres segundos

“En esencia –añade Orbe– Watson trabaja con probabilidades. No produce solo una respuesta correcta si no un enorme número de posibilidades y luego las clasifica, valorando cuál de ellas es la mejor, de una forma similar a como lo hace la mente humana”. El sistema también es capaz de aprender de sus errores y averigua que para determinado tipo de preguntas unos algoritmos funcionan mejor que otros.
Todo este proceso lo realiza Watson con una gran velocidad. “Este ordenador es capaz de de analizar inmensas cantidades de datos no estructurados de una forma excepcionalmente rápida. En el prototipo que venció en Jeopardy, analizó un millón de libros, el equivalente a 200 millones de páginas en tres segundos”, subraya el experto español.
Además, el sistema, dice Antonio Orbe, “es capaz de analizar, entender y hallar correlaciones de los datos de una manera muy novedosa”.
Los científicos de la multinacional están ahora trabajando para que Watson en el futuro pueda establecer un dialogo interactivo, desarrollar perfiles de las evidencias encontradas, revelando el origen de sus respuestas y establecer un aprendizaje constante basado en su propia experiencia.

Información no estructurada
Así como el sistema Deep Blue no trajo consigo aplicaciones posteriores en el ámbito empresarial, IBM ya ha puesto a Watson a trabajar y se está usando, por ejemplo, en investigación y mejora del diagnóstico en oncología, en colaboración con Memorial Sloan Kettering Cancer Center de Nueva York. Y en el mundo de las finanzas, tras un acuerdo con Citigroup. Tanto la medicina como las finanzas manejan cantidades masivas de datos y comparten una necesidad imperiosa de gestionar la información rápidamente.
Watson está recibiendo ya entrenamiento y engulle toda la información relevante de estos ámbitos. “Es muy importante reiterar que Watson, contrariamente a los sistemas convencionales, es capaz de trabajar con información no estructurada, como una conversación, un artículo científico o datos procedentes de internet y de redes sociales, subraya Orbe.

Ya se está aplicando para mejorar el diagnóstico en oncología y en aplicaciones del sector financiero con Citigroup

Según Mark Ritter, el volumen de información mundial está creciendo a una velocidad inusitada. El 90% de la información que usamos en la actualidad se ha generado en los últimos dos años y casi 90% de estos datos no están estructurados, es decir, que no se encuentran en bases de datos y, por lo tanto, no son accesibles para los sistemas convencionales, aunque sí lo serían para los ordenadores Watson. “No hace falta decir lo valiosa que es toda esa información para el mundo empresarial”, añade.

Por su parte, Antonio Orbe subraya que en los próximos años se verá una eclosión de aplicaciones de Watson en múltiples áreas.

Colaboración con universidades
En este sentido, la firma está colaborando con cocho universidades en Estados Unidos para la búsqueda aplicaciones de Watson en los negocios del transporte, las telecomunicaciones, la energía, la distribución y el sector público.   
Asimismo, IBM ha creado un equipo de software y servicios en su sede de Bangalore (India) para crear nuevos algoritmos que permitan aplicar Watson a nuevos sectores.
Ritter señala que Watson supone solo el inicio de la er
a cognitiva en la computación. “Son solo los primeros pasos”. Todavía se basa en la arquitectura Von Neumann, que es la que ha regido la informática durante los últimos 40 años.
IBM ya está diseñando componentes para una futura arquitectura que rompe totalmente con el actual paradigma y que combina la nanociencia, la neurociencia y la supercomputación.

Verdades y mentiras sobre la bacteria del arsénico

La noticia más esperada por el mundo científico podría estar a punto de convertirse en realidad.John Grotzinger, el investigador principal de lamisión Curiosity, acaba de anunciar en una entrevista radiofónica que los instrumentos del rover han realizado un descubrimiento que«cambiará los libros de historia. Los datos son... prometen realmente mucho». 

Sin embargo, el científico aseguró que pasarán aún algunas semanas antes de que la NASA realice uno de los mayores anuncios de su historia. Según declaró el propio Grotzinger a Universe Today, «tendremos una conferencia el próximo 3 de diciembre para discutir nuestros resultados».

Ese día se inaugura, en efecto, la conferencia anual de la Unión Geofísica Americana (AGU), y sería una excelente ocasión para hacer público el descubrimiento. Por ahora, los científicos están llevando a cabo toda clase de pruebas y análisis adicionales. Quieren estar completamente seguros antes de lanzar las campanas al vuelo.

Lo que sí se sabe es que el hallazgo fue realizado con SAM, el sofisticado analizador de muestras de suelo marciano que consta de tres instrumentos diferentes y que está perfectamente equipado para buscarcompuestos del carbono, como metano, y restos de hidrógeno y oxígeno.

Los investigadores llevan tiempo queriendo encontrar metano, que sería un muy buen indicador de que por aquellos yermos parajes se movieron, alguna vez, formas de vida.

• 
  

Como hacer las baterias de los coches electricos más competitivos

Es probable que tome una década, pero las mejoras en las baterías de iones de litio podría conducir a vehículos eléctricos mucho más baratas y eficientes.

 
Para que los vehículos eléctricos e híbridos puedan competir con coches de gasolina, los precios de las baterías deben caer entre un 50 y un 80 por ciento, según las últimas estimaciones del Departamento de Energía de EE.UU.
 
Las mejoras en las baterías de iones de litio que alimentan la actual generación de vehículos eléctricos puede ser suficiente, según los informes del MIT Technology Review .
 
Los vehículos eléctricos son menos costosos de operar que los accionados por gas, pero  la ventaja económica desaparece en gran parte por el coste de las baterías. La batería de los  Chevrolet Volt cuesta alrededor de $ 8.000. La batería más grande en el Nissan Leaf cuesta alrededor de $ 12.000.
 
Pero el coste para la batería del Leaf podría bajar a menos de $ 4.000 en 2025, según un reciente estudio de McKinsey, sólo mediante el aumento de la escala de producción de la batería, presionando a la baja los costos de componentes a través de la competencia, y aproximadamente el doble de la densidad de energía de las baterías, lo que reduce materiales de los costos.
 
Una puesta en marcha, Envia Systems, ya ha construido prototipos de celdas de iones de litio de la batería que almacenan el doble de la de los mejores convencionales de iones de litio y puede recargarse cientos de veces . Y algo muy importante, que es bastante similar a los convencionales de iones de litio que se pueden hacer en la fabricación de equipos existente.

 La tecnología todavía necesita trabajo, y podría tomar varios años para empezar a aparecer en los coches, según la compañía.
 
No todo el mundo está de acuerdo en que las baterías de iones de litio puede llegar a los bajos costos necesarios para los vehículos eléctricos para competir con los que funcionan con gasolina . Toyota, por su parte, está investigando los cambios más dramáticos en el diseño de la batería. Un tipo que se está desarrollando reemplaza el electrolito líquido en un aparato convencional de iones de litio con un material sólido, algo que permite un número de cambios en el diseño de la batería que podría reducir el tamaño del sistema y disminuir el costo. Estas baterías de estado sólido y otras tecnologías podrían reducir el tamaño de un paquete de baterías en un 80 por ciento, de acuerdo con Toyota. Sakti3, una startup con estrechos lazos con GM, también está desarrollando baterías de estado sólido, y recientemente comenzó a enviar prototipos de baterías para los clientes potenciales para las pruebas, dice el CEO de Ann Marie Sastry.
 
24M,  con sede en Cambridge, Massachusetts, está adoptando un enfoque diferente - en lugar de una batería totalmente sólida, la compañía está desarrollando un cruce entre una batería y una pila de combustible en la que los electrodos de la batería es un líquido fangoso que puede ser bombeado alrededor. El material de almacenamiento de energía puede ser almacenada en tanques de bajo costo, y luego se bombea en un pequeño dispositivo para generar energía.
 
A pesar de los nuevos diseños, baterías de estado sólido y la tecnología 24M todavía funcionan con una corriente de litio-ion química, lo que podría hacer que sean menos riesgosos para la comercialización de los enfoques más radicales que van más allá de la química del litio-ion. Pero estas nuevas baterías tienen densidades teóricas de energía varias veces mayor que la de las baterías actuales de automóviles eléctricos.

El smartphone y la tableta del futuro tendrá 48 núcleos de Intel

Los investigadores de Intel están trabajando en un procesador de 48 núcleos para smartphones y tablets - lo que los haria muchas veces más potentes que las computadoras de escritorio de hoy en día dentro de los próximos cinco a diez años, linforma  Computerworld .
 
Intel está distribuyendo 100 de los procesadores experimentales de núcleo de 48 chips  para que los investigadores puedan trabajar en los modelos de programación avanzados de computación en paralelo, y el software necesario para apoyar a estos núcleos.
Intel dice que está usando un prototipo de una "nube ordenador de un solo chip" para desarrollar dicho procesador.

Agregando núcleos a los procesadores  es una manera energéticamente eficiente de impulsar el rendimiento del chip, en lugar de aumentar la velocidad de reloj de CPU, lo que lleva a la disipación del calor excesivo y el consumo de energía.
 
Intel CTO Justin Rattner comentó  funciones tales como el reconocimiento de voz y la realidad aumentada impulsará la necesidad de este tipo de poder computacional.
"Si vamos a tener esta tecnología en cinco a 10 años, [el teléfono inteligente] no tendrá una sola cámara", dijo Enric Herrero, un científico de investigación en los laboratorios de Intel en Barcelona. "Sería tener dos o tres cámaras que estarán siempre encendidas. Se podría construir un mapa tridimensional de lo que está viendo y hacer el reconocimiento de objetos. "

 
Más listo, más rápida busqueda en la nube
 
Sin embargo, estas funciones pueden lograrse con chips dedicados, mejor software, e integración  - en lugar de los  25 a 125 Watts (! dos bombillas) que se necesita, según Intel - en comparación con menos de ~ 5 W máximo con los teléfonos celulares actuales ? 
 
Caso en cuestión: Estoy impresionado con la función de búsqueda por voz en la recién lanzada actualización iOS / Android  de Google Search App, aumenta de  lejos a Siri en velocidad (lo registrado varias veces en menos de un segundo para búsquedas de Google en el iPhone 5) , y con el reconocimiento de voz excelente y una calidad de voz (en sustitución de la voz de robot de Siri irritante).
 
Por supuesto, no se puede acceder a los contactos y las aplicaciones de lanzamiento, al igual que Siri, pero para la búsqueda rápida, inteligente, se mueven sobre Siri: será la búsqueda de Google de voz + Watson.
 
Ejemplos de preguntas de la aplicación de búsqueda de Google puede contestar (vía blog oficial de Google ):

• "¿A qué se parece  el Yankee Stadium?" Google le mostrará cientos de fotos al instante. 
• "Ponme un trailer de la próxima película de James Bond." El trailer comienza a reproducirse inmediatamente a la derecha dentro de Google Search.
• "¿A que hora termina a luz del día?" La respuesta aparecerá por encima de los resultados de búsqueda, así que usted puede programar su reloj sin tener que hacer clic en un enlace. 

Además,hablamos de dentro de 10 años, probablemente estemos en la era post silicio, tal vez con neuro chips inteligentes de bajo consumo basados ​​en nanotubos de carbono o instantáneos dispositivos de grafeno , impulsado por células solares pintadas en nuestros dispositivos o la ropa.