Nuestra vida está llena de algoritmos, y no es de extrañar, pues esta palabra tan en boga se refiere a procedimientos esenciales en nuestro día a día, aunque se haya convertido, para mucha gente, en sinónimo de algo perverso.

Acogimos en nuestro auditorio un encuentro con la matemática y divulgadora, Clara Grima, quien nos reveló algunas de las claves presentes en su último libro Con algoritmos y a lo loco (Ariel), desde el humor y con todo el rigor que la caracterizan. Ha estado acompañada en esta conversación con el periodista científico y

En el estudio titulado "La ilusión de pensar: Comprender las fuerzas y limitaciones de los modelos de razonamiento a través de la lente de la complejidad del problema", los investigadores probaron hasta qué punto las IAs razonan. En vez de las viejas pruebas matemáticas usaron puzzles algorítmicos que los modelos no habían visto nunca. Todos los modelos "razonadores" golpearon una pared de complejidad donde se derrumbaron por completo a 0% de precisión. No razonan, simplemente memorizan los patrones muy bien.

El nuevo agente de inteligencia artificial desarrollado por DeepMind introduce mejoras en centros de datos, diseño de chips y entrenamiento de modelos, marcando un avance significativo en la infraestructura tecnológica y la investigación científica.

Si los alumnos no aprenden los elementos básicos de las matemáticas (figuras con sus características, cálculo básico, tablas...) es muy difícil que luego puedan resolver problemas, o profundizar en el conocimiento de los algoritmos, o el porqué de las cosas. Por supuesto, tenemos que llegar a esto último pero... ¿Ha de ser el objetivo en los cursos básicos de primaria, con aprendices noveles? ¿Alguien se imagina que, en lengua, en 1º de primaria, el objetivo fuera conocer la historia de las letras o la etimología?

Detectaron mutaciones en el ADN no codificante que podrían incrementar el riesgo de padecer determinadas dolencias.
Investigadores del Hospital Infantil de Filadelfia (CHOP) y la Facultad de Medicina Perelman de la Universidad de Pensilvania (Penn Medicine) de Estados Unidos han empleado con éxito un algoritmo para identificar posibles mutaciones que aumentan el riesgo de enfermedades en las regiones no codificantes de nuestro ADN, que constituyen la gran mayoría del genomahumano. Se trata del mal llamado «ADN basura», que durante mucho tiempo

Un estudio de Stanford Medicine ha aprovechado la inteligencia artificial para encontrar una molécula natural, denominada BRP, que suprimió el apetito y condujo a la pérdida de peso en ratones y cerdos. A partir del análisis computacional de 20.000 genes codificadores de proteínas humanas, el algoritmo identificó 373 prohormonas potenciales con capacidad de generar péptidos biológicamente activos. A diferencia de la semaglutida [Ozempic], BRP no provoca efectos secundarios como náuseas, estreñimiento ni pérdida significativa de masa muscular.

Un equipo científico ha desarrollado un algoritmo que permite predecir con mayor precisión el comportamiento de las partículas elementales en aceleradores como el LHC. Este método, basado en las fluctuaciones del vacío cuántico, se ha implementado por primera vez en un ordenador cuántico, logrando predecir el comportamiento del bosón de Higgs con un nivel de detalle sin precedentes.

«Las redes sociales siguen una lógica muy interesante, utilizan el sesgo de la negatividad. Esto es una cuestión antropológica. Nuestro cerebro es como el velcro y el teflón, funciona de la misma manera. Todo lo que nos genere un poquito de tensión, un poquito de impacto, algo de miedo o de asco, va a pasar como con el velcro, que se queda pegado». Es como un accidente en la autopista, estamos programados para mirar. Lo dice mientras su dedo recorre lo que Instagram muestra en esa pestaña que llaman «descubre», pictografiada con una lupa.

Investigadores de la Universidad Estatal de Moscú-BIT de Shenzhen, una colaboración entre la Universidad Estatal de Moscú Lomonosov y el Instituto de Tecnología de Pekín, han desarrollado un nuevo algoritmo computacional que puede mejorar significativamente la eficiencia de la peridinámica (PD), una teoría no local utilizada para modelar fracturas y daños materiales. El nuevo método aumenta el rendimiento hasta 800 veces, mejorando drásticamente la velocidad de las simulaciones de materiales a gran escala.

El 10 de diciembre de 1815, la humanidad vio nacer a una mente extraordinaria, una que cambiaría para siempre el curso de la ciencia y la tecnología: Augusta Ada Byron, conocida como Ada Lovelace, considerada por muchos como la primera programadora de la historia. Su legado no es solo un testimonio del genio humano, sino un recordatorio de cómo la imaginación puede trascender los límites de lo que creemos posible.

Utilizando datos de dos satélites que recogen imágenes ópticas y de otros cuatro satélites que miden las altas temperaturas causadas por los incendios, un equipo de investigadoras propone un algoritmo para obtener la cartografía global de las áreas quemadas con una mayor resolución.

Hinton, nacido en 1947, es el académico que, junto a maestros y colegas como David Rumelhart, Terry Sejnowski, Yoshua Bengio y Yann LeCun, trabajó en el desarrollo científico de las redes neuronales incluso durante los «inviernos» de la inteligencia artificial –sobre todo en las décadas de 1970 y 1980–, con numerosos estudios dedicados al algoritmo de retropropagación y a las máquinas de Boltzmann, entre otros. Impulsado por el deseo de comprender cómo funciona el cerebro humano.

Es el mayor número de nuevas especies halladas en un solo estudio, ampliando enormemente el conocimiento sobre patógenos que viven entre nosotros. Gracias a la inteligencia artificial descubrieron 161.979 nuevas especies de virus de ARN, con LucaProt, herramienta con un algoritmo de aprendizaje profundo, que creen que mejorará enormemente el mapeo de la vida en la Tierra y podría ayudar a identificacar muchos millones de virus más que aún no se han caracterizado.

- Paper (abierto): www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(24)01085-7

¿Podría la Vía Lactea ser solo una pequeña parte de una estructura cósmica mucho más grande y compleja de lo que pensábamos?. Es lo que creen los científicos tras ejecutar algoritmos modernos sobre la base de datos astronómicos más completa. El hallazgo promete redefinir nuestra comprensión del universo y empequeñecer aún más nuestra posición como parte de él.

Matemática y en Física están entre los más demandados de toda la universidad española y las combinaciones con otros títulos en formato de doble grado exigen una nota de acceso que hasta llega a superar a Medicina. Las empresas, independientemente del sector los quieren en sus plantillas y, si puede ser en puestos directivos, mucho mejor, por su capacidad analítica y soltura en la resolución de problemas, y no solamente matemáticos, y por su dominio de algoritmos, modelos y datos. El sector tecnológico los necesita en la ciencia de datos e IA.

El algoritmo cuántico de Peter Shor permite factorizar un número de n dígitos binarios usando O(n) cúbits conectados por O(n2 log n) puertas lógicas cuánticas (operaciones individuales), finalizando con O(1) medidas cuánticas (ejecuciones repetidas) y un prostprocesado clásico en tiempo polinómico. Oded Regev publicó el año pasado en arXiv un nuevo algoritmo de factorización que requiere O(n3/2) puertas lógicas cuánticas, aunque con O(n3/2) cúbits, O(n1/2) medidas cuánticas y un nuevo postprocesado clásico en tiempo polinómico.

El estado cuántico de un cúbit ideal está descrito por un punto en la superficie de la esfera de Bloch (un estado cuántico puro). Pero el estado de un cúbit real está descrito por una distribución de probabilidad localizada alrededor de un punto en el interior de la esfera de Bloch (un estado cuántico de tipo mezcla descrito por una matriz densidad). En los algoritmos para ordenadores cuánticos se asume que todos los cúbits son ideales, aunque ninguno lo sea.