puedes correr…

Antes, lo que más sacaba de sus casillas a un alumno que viniera de fuera a la universidad era llegar a la que quizá fuera su única clase del día, después de haberse hecho los kilómetros correspondientes (y de haber vertido quién sabe cuántos kilos de CO₂ a la atmósfera, angelica) y encontrarse, pegado con un trozo de celo en la puerta del aula, un cartelito, mecanografiado o manuscrito, con una inscripción similar a La clase de hoy se aplaza al día tal. Esta situación solía implicar un cabreo monumental y la vuelta a casa con una sensación general de tomadura de pelo.

Afortunadamente, los tiempos han cambiado, y el avance en las TIC ha permitido establecer una comunicación directa, en tiempo real, y sin que importen las distancias ni los lugares entre educador y educando, lo que mejora sobremanera la experiencia educativa y enriquece y afianza los lazos afectivo-educacionales, rompiendo así la tradicional barrera psicológica entre el profesor y el alumno. Por lo tanto, tras el habitual intercambio de correos, usuarios en redes sociales varias y demás parafernalia a principio de curso, ese alumno que viene de fuera no volverá a encontrarse un cartel que diga La clase de hoy se aplaza al día tal. Se encontrará un cartel que diga La clase de hoy se aplaza al día tal, y se informará de la ubicación mediante un evento en Tuenti.

Supongo que cuando el gobierno hablaba de fomentar el uso de las TIC en la educación superior se referiría a esto.

La historia es real. Afortunadamente, estudiamos en una universidad técnica.

¡Saludos!

Los que critican el cine español suelen usar como argumento que siempre habla de lo mismo. Los americanos estadounidenses son capaces de hacer una película de 2 horas sobre limpiaparabrisas. Destellos de genio. Sí, esta película trata sobre limpiaparabrisas.

El doctor Robert Kearns, profesor universitario, además de ex-agente del gobierno, fue el inventor del sistema de control que hacía posible que los limpiaparabrisas batieran de manera intermitente. Hasta él, la única manera de hacerlos funcionar era encenderlos y apagarlos manualmente, o bien que trabajaran a una velocidad fijada y constante. Hoy día, a los que tenemos cierta idea de electrónica, ese problema nos puede parecer una simpleza: un simple temporizador conectado a un motor resolvería el problema. Pero estamos en la automoción de los años 60, donde era la gente la que conducía el coche, no el ordenador de a bordo. Resistencias, condensadores, y transistores, electrónica analógica pura, algo más cercano al arte y la brujería que a la ciencia propiamente dicha. Robert Kearns creó el dispositivo, lo patentó, y lo presentó a las casas automovilísticas, que rechazaron su idea para, poco tiempo después, empezar a aplicarla sin dar ningún crédito al inventor. Y hasta aquí puedo leer. Para saber el resto de la historia, podéis buscar algo más de información en internet, o darle una oportunida a la película. Destellos de genio no es una obra maestra del cine, la verdad sea dicha, pero lo realmente interesante no es tanto la narración, la película en sí, sino los hechos en los que está basado. Además de una generosa cantidad de electrónica mostrada pantalla.

Estas batallas de patentes, estos Davides contra Goliaths multinacionales no son algo nuevo, ni poco habitual, especialmente en la historia reciente de la electrónica, y desgraciadamente siguen y seguirán ocurriendo. El caso de los limpiaparabrisas quizá no sea tan conocido como el de Edwin Howard Armstrong, inventor, entre otras cosas, de la radio FM. A lo largo de su vida, muchas de sus patentes le fueron robadas, hasta el punto de que, cuando perdió la batalla contra la RCA (Radio Corporation of America) por la radio Fm, se suicidó saltando al vacío desde una ventana. Su viuda consiguió ganar el juicio.

Como curiosidad, los diseños y los esquemáticos del sistema de limpiaparabrisas en cuestión se pueden consultar, en Google Patents, cómo no.

¡Saludos!

Hay gente que, cuando piensa en robots, piensa en Terminators, C3-POs, y similares, y de vez en cuando me preguntan, medio en serio, medio en broma, que cuándo les voy a hacer un robot que haga tal o cual. Mi mirada a continuación relaja la tensión, antes de que les pregunte ¿y de verdad aporta algo que eso lo haga un robot?. Un robot es una herramienta de trabajo, la evolución del taladro igual que éste evolucionó del berbiquí y de la aguja de hueso; de hecho, como ya he comentado alguna vez por aquí, la palabra “robot” viene del checo “robota”, que significa “trabajo”. Todos habéis visto a un R2-D2, pero también habéis visto las líneas de montaje de coches de cualquier marca, con brazos robóticos bastante menos humanos que un T-1000, pero que ensamblan, sueldan y atornillan efectiva y rapidísimamente, mejor que el mejor de los operarios.

Así que cuando alguno de mis colegas me reprocha lo tontos o simples que son los autómatas, incluso los más modernos, o lo que fallan los sistemas de reconocimiento automático de lo que sea, yo les doy la razón siempre, y les contesto: evidentemente, no los han hecho para que sean listos; además, ningún equipo de ingenieros, por buenos que sean, tienen nada que hacer ante miles de años de evolución (este párrafo no será leído en Texas, Lousiana, y algún otro estado de USA), y si el cerebro humano, que es una máquina órdenes de magnitud más compleja, concurrente y rápida que el mejor de nuestros microprocesadores, necesita años para aprender tareas como leer o escribir, ¿cómo quieres que algo mucho más simple lo haga recién salido de la caja? Ese argumento siempre se le olvida a los detractores de la automatización: los humanos aprendemos. Los humanos dedicamos mucho tiempo, esfuerzo y recursos a esculpir nuestro, en principio, torpe y confuso sistema nervioso y convertirlo en una herramienta maravillosa. En Google llevan meses, quizá años, con un corrector ortográfico que sea además semántico (es decir, que te corrija que quieres tu por ¿Qué quieres tú?). Los robots no aprenden, son programados para hacer algo y lo hacen, llueva o nieve.

¿O no es esto cierto?

Esta parrafada introductoria venía al caso de comentar un concepto (una realidad, de hecho) que acapara mi atención desde hace un tiempo: las redes neuronales artificiales. No hace mucho leí este artículo, escrito por el genial Rinzewind, que me animó a hablar del asunto, pero al final, como el del chiste, lo vas dejando, lo vas dejando, y nada. Redes neuronales. Otro minipunto para los biólogos: el mejor y probablemente el único ejemplo real de inteligencia artificial se ha obtenido imitando a la naturaleza. Evidentemente, replico, ya que se ha demostrado que el pensamiento en red neuronal funciona, ¿para qué probar otro? Mejoremos lo que ya existe.

Una red neuronal artificial es, como su propio nombre indica, una red (conjunto de elementos interconectados entre sí que pueden interactuar) neuronal (basado en elementos simples repetidos) artificial (no natural). Es la adaptación lógica del modelo, de la arquitectura natural a la computación y a la electrónica. Porque, repito, si algo funciona, ¿para qué cambiarlo? Las redes neuronales pueden procesar información como se había hecho hasta ahora con los procesadores y programas habituales, pero tienen una particularidad interesante: aprenden. En un sentido amplio y prostituido de la palabra, pero aprenden. Una red neuronal mínimamente compleja empieza siendo un circuito tonto y lento, que efectúa los cálculos o toma las decisiones que se le piden de manera lenta y poco efectiva, pero conforme aumenta su experiencia, se va volviendo más rápida, aprende de sus errores y llega en menos tiempo y con mayor efectividad a la solución correcta. Un poco como nosotros, pero a pequeña escala.

Esquema típico de una red neuronal, con sus entradas y su salida (fuente)

Las redes neuronales suelen usarse en sistemas de reconocimiento de voz, de caracteres, en juegos de inteligencia artificial (como el famoso 20q), y, en definitiva, en todo lo que implique una toma de decisiones parcial, estadística, o no absoluta (lo que se conoce como lógica difusa, que podría dar para otra veintena de entradas). En cada ejecución, en cada iteración, la red encontrará el camino óptimo, y lo utilizará la próxima vez. Estas redes aprenden. Estas redes que, si bien son un concepto matemático, pueden ser sintetizadas en una oblea de silicio e interactuar con el mundo real. Pueden ser incorporadas a un robot, industrial o de entretenimiento, que aprenda de sus errores. De hecho, antes de utilizarlas con garantías, hay que entrenarlas. Sí, lo sé, todo este asunto huele desde el principio a ciencia ficción, pero no es nada fantástico o irreal: existe y se usa. Hasta algunas lavadoras utilizan lógica difusa. En serio.

Una de las aplicaciones más conocidas y útiles es el análisis de espectrometrías, TACs, y otros resultados médicos para detectar la probabilidad de que un determinado paciente tenga cáncer. De hecho, es uno de los ejemplos que viene de serie en Matlab (suerte tenéis los que no sabéis lo que es) para el uso de redes neuronales. El funcionamiento es sencillo: se entrena la red suministrándole imágenes de pacientes sanos y enfermos y, tras un determinado número de ensayos, la red es capaz de discernir, basándose en patrones gráficos, estructuras y demás, si una imagen que se le proporcione como entrada corresponde a un paciente con cáncer o no. Fallan, como todo el mundo, pero fallan muy poco. También tenemos ejemplos, de nuevo en el sector sanitario, como este:

Uso de una red neuronal para el análisis del riesgo de mortalidad hospitalaria (fuente)

Este asunto tan matemático-friki tiene todas las papeletas para convertirse en mi próxima obsesión, porque lo que puede que vuelva a hablar de ellas por aquí. En cualquier caso, ya sabéis: no perdáis la fe en la humanidad, pero tampoco la perdáis en la electrónica, la matemática, ni la informática. Dentro de poco ellos serán más listos que nosotros. Si queréis ampliar un poco de información, podéis echar un vistazo al oráculo, que tiene algunos artículos bastante buenos sobre el tema.

¡Saludos!

A los que, como yo, seáis adictos a la red-agregador-radio social last.fm, (si no la conocéis, ¿cómo seguís vivos?) y os interese mínimamente el análisis de grandes volúmenes de datos para extraer conclusiones totalmente prescindibles y que no le importan a nadie, seguramente disfrutaréis como enanos con esta página: Lastgraph.

A partir de tu perfil de last.fm, puedes generar unos diagramas temporales bastante cucos que muestran qué y cuánta música has escuchado a lo largo de tu historia desde que te registraste en la web. Se pueden ver los efectos de los festivales (grupos que, a partir de una fecha, empiezas a escuchar progresivamente más hasta que llega un punto máximo y a partir de ahí decaen), o de los periodos de exámenes o vacaciones, con el consecuente descenso en cantidad de escuchas, y las fluctuaciones musico-temporales de tus gustos en general. La mejor manera de ver estos gráficos (yo estoy pensando en imprimir el mío y colgarlo en la pared, sí, soy así) es ir a la sección posters y exportar tu vida musical a un pdf de unos 30 megas. Aquí va un trozo del mío, de estos últimos meses (clic para ampliar)

Es fácil ver cómo a partir de mi viaje a Wacken empecé a oír mucho más a grupos como Die Apokalytischen Reiter (y mira que no fueron) o Subway to Sally, empecé a escuchar a Schandmaul y a Reincarnatus, etc. Realmente curioso. Sí, me estoy volviendo un poco monotemático con tanto Mittelalter Metal, pero ahora me ha dado por ahí.

Los datos también se pueden exportar a Excel, puedes ver tu línea temporal, etc. Esta es sólo una de las múltiples páginas que han surgido alrededor de las estadísticas de last.fm, un listado de las cuales se puede ver aquí. Como siempre, desde que se inventó Internet es sorprendente descubrir día tras día la cantidad de gente que tiene mucho tiempo libre para a) crear todos esos programas y b) usarlos. Echad un vistazo, hay algunas realmente curiosas.

Espero que esto os haga perder unos valiosos minutos que deberíais estar dedicando a entrar en tuenti estudiar.

¡Saludos!

Mi hermano se compró un móvil nuevo ayer. Y se lo volvieron a decir. Junio de 2009 y todavía estamos con esas. La dependienta de la tienda Vomistar, en el Cortinglés creo que fue, le recomendó encarecidamente cargar y descargar completamente la batería del móvil dos o tres veces antes de empezar a usarlo, para que de este modo alcanzara su máxima capacidad. Y que dejara la batería descargarse del todo antes de volver a cargarla.

No. Rotundamente no. Y veamos el porqué. El porqué de estas indicaciones contraproducentes, anacrónicas, y que el noventaytantos por ciento de comerciales de electrónica hacen cuando se trata de móviles, cámaras, e incluso portátiles. Esa inercia es uno de los principales motivos de que cuando alguien que no está  mínimamente enterado del asunto pasa más de un año con el mismo móvil tenga que estar recargándolo casi diariamente. No es que se haya caducado, ni puesto vieja, ni nada. Es que te la has cargado.

Las baterías tradicionales, las de toda la vida, eran de dos tipos: las de Níquel-Cadmio, o Ni-Cd (las primeras que surgieron, altamente contaminantes por culpa del cadmio pero que más ciclos de carga y descarga aguantaban) y Níquel-Hidruro metálico, o Ni-MH (menos contaminantes pero con una vida más limitada). Estas baterías tenían una serie de características nada ventajosas: el llamado efecto memoria (cargar una batería a partir de una  cantidad de carga intermedia hacía que la batería olvidara que podía descargarse más a partir de ese punto, con la consecuente pérdida de capacidad), que obligaba a descargar totalmente las baterías antes de recargarlas, y la necesidad de darle una carga completa inicial (para que todas las células de la batería igualaran su nivel de carga y por tanto de descarga). Además, por supuesto, de las altas tasas de autodescarga (la energía que pierde una batería al dejarla sin uso por un largo tiempo), o las altas temperaturas que alcanzan.

Pues bien, un día llegaron al mercado las baterías de litio, de iones de litio siendo quisquillosos, una revolución en cuanto a las anteriores porque: no sufrían efecto memoria, almacenaban mucha más carga en menos espacio, la descarga es lineal, etc. Pero no llegaron con ellas los nuevos comerciales, o, al menos, los cursos de reciclaje. Y siguieron diciéndonos que cargáramos las baterías 14 horas el primer día. Y que las descargáramos del todo antes de volverlas a cargar. A una batería de litio eso es lo peor que le puedes hacer. No entraré en detalles de por qué, porque tampoco se trata de dar una clase de ingeniería electroquímica, simplemente tened estos detalles en mente:

- La carga inicial no es necesaria. Las baterías de litio son como el bombo de la primitiva, no tienen memoria.

- Descargar y cargar completamente una batería de litio la fatiga, es preferible mantenerla en un ciclo de cargas y descargas parciales. Por otra parte, una vez cada cierto tiempo, pongamos tres o cuatro meses, es bueno hacer una carga y descarga completa, para recalibrar los sensores de carga (sobre todo en portátiles). Someter a demasiados ciclos de carga y descarga completa puede hacer pensar a la batería que está rota y activar un mecanismo de bloqueo que la inutilizará.

- Al almacenarlas para mucho tiempo no hay que guardarlas completamente cargadas ni completamente vacías. Esta es otra recomendación totalmente válida para las baterías antiguas, pero negativa para las actuales. Hay que guardarlas al 40-50% de la carga (si os fijáis, es el nivle al que vienen cargadas cuando os las compráis), y a ser posible, en el frigorífico. ¿He dicho ya que se comportan mal a altas y bajas temperaturas?

- En los portátiles, el cuidado que hay que darle a la batería es máximo: porque trabajan a altas temperaturas y a grandes tasas de carga y descarga. Por tanto, no cometáis la imprudencia de tener la batería siempre puesta cuando tenéis el portátil enchufado a la red eléctrica y estáis jugando al Counter porque, si hacéis eso durante mucho tiempo, al final tendréis un precioso ladrillo de un kilo y pico con tanta autonomía como un pez fuera del agua. Mantenedla cargando o descargando, desenchufadlo de la corriente cuando ya esté cargada (esto también las mata), y si podéis, coño, quitad la batería y dejadla para cuando lo uséis de portátil. Si no hay peligro de que se vaya la luz, claro.

En general esos son los puntos principales a la hora de cuidar vuestras baterías. Si queréis más información podéis consultar la wikipedia o las numerosas fuentes mínimamente acreditadas que hay circulando por la red, como la Battery university. Y cuando os digan lo contrario en una tienda, increpadles, demonios.

Saludos!

BONUS: El comentario de Gorzas me ha traído otra pregunta a la cabez. ¿Por qué narices los teléfonos inalámbricos siguen yendo todos (95%) con pilas recargables en lugar de con flamantes baterías de litio?. Es tan ridículo…

…una cosa que no me queda a mí clara. Con todo el tráfico que tiene, y la manera en que se ha convertido en el nuevo referente de noticias en tiempo real,

¿Cómo c***nes se financia twitter?

¡Saludos!

Buscando información en internet sobre segmentación y minería de datos, dos conceptos bastante interesante que tengo el gusto de estar viendo en clase, me crucé con un artículo en el que la volví a ver. A la chica del sombrero con las plumas lilas. Ya había leído sobre sistemas de visión artificial y reconocimiento de patrones, y curiosamente muchas veces se repetía esta imagen, la guapa cara, el sombrero y el hombro, frente al espejo.

¿Y quién era esta chica? ¿Quién era la imagen más procesada, estudiada y tratada digitalmente de la historia de la computación? Pues se llama Lena. Lena Söderberg. Y la foto, es del Playboy. Sí, del Playboy.

Corría el año 1972, cuando la visión y la inteligencia artificial estaban aún más en pañales que hoy día, y una miss noviembre pasó de ser simplemente un poster en una revista para adultos a protagonizar ensayos de compresión de imagen, filtrado, clustering, dithering, y demás cosas que yo hasta hace poco no sabía ni escribir. La historia, que apareció en un artículo posterior del IEEE, es la siguiente (la traducción es C&P de Wikipedia):

Alexander Sawchuk cree que fue en junio o julio de 1973 que, mientras era profesor ayudante de ingeniería eléctrica en el Instituto de tratamiento de señal e imágenes de la Universidad del Sur de California, con un estudiante y el jefe del laboratorio, estaban buscando apresuradamente en el laboratorio una buena imagen para escanear para un artículo de conferencia de un colega. Estaban cansados de sus imágenes de prueba habituales, cosas aburridas que databan de los años 1960 y basadas en estándares audiovisuales. Querían algo sorprendente para asegurar un buen contraste, y quería que hubiese un rostro humano. En ese momento, alguien llegó con el último Playboy. Los ingenieros arrancaron el tercio superior del póster central para poder envolverlo alrededor del tambor de su escáner Muirhead, que habían equipado con convertidores analógico a digital (uno para cada canal de color: rojo, verde y azul) y un minicomputador Hewlett Packard 2100. El Muirhead tenía una resolución fija de 100 líneas por pulgada y los ingenieros deseaban una imagen de 512 × 512, así que limitaron la imagen a 5’12 pulgadas de altura, cortando para ello la fotografía a la altura de los hombros de la modelo.

Así que ya ven: la picardía de un estudiante que buscaba tetas, junto con la buena calidad de la imagen para probar algoritmos de procesado (hay líneas verticales e inclinadas, primer plano y fondo, distintas texturas y elementos de colores similares, etc. que la hacen idónea para medir la calidad de las distintas técnicas) provocaron que esta jovencita, hoy ya más madura pasara a ser una cara familiar de todos los que en algún momento hemos tenido algo que ver con el tratamiento de imagen. De hecho, Playboy, según parece muy celoso con el tema de los derechos de autor, tuvo que acabar permitiendo el uso de esta imagen para investigación, y la propia Lena fue invitada al 50 aniversario de la Society for Imaging Science in Technology. Como curiosidad, el número de la revista en el que aparecía la imagen original es el más vendido de la historia de Playboy. La foto completa (ojo, la chica está desnuda, ¿eh?) se puede ver aquí.

Evidentemente, la rancia carcundia no tardó en aparecer, quejándose del contenido lascivo (aunque, sinceramente, esa foto para mí es más artística que pornográfica, pero hay gente que lleva muy mal eso de ver un culo ajeno). También alguna señorita se quejó de sexismo, algo a lo que hoy día ya estamos acostumbrados. Es lo que tiene la libertad de expresión, que todo el mundo puede hablar.

Puede parecer una tontería que se utilice siempre a Lena, pero no se trata de homenajes, ni de actitudes falócrato-lascivas; simplemente ocurre que partir de la misma imagen permite comparar con mucha mayor facilidad los resultados de las diferentes técnicas que se le apliquen, y evaluarlas más fácilmente. Por ejemplo, la imagen a continuación es el resultado de escanear la imagen utilizando un LEGO Mindstorms, como aparece en este artículo:

Imagen original, imagen escaneada, e interpolación.

Y no es el único patrón de test famoso, también tenemos por ejemplo la tetera de Utah (que podéis ver en Matlab, por ejemplo, si escribís teapotdemo), o la caja de Cornell, usados en renderizado 3D.

Así que ya lo saben: la próxima vez que tengan que procesar imágenes, usen a Lena otra vez.. antengan viva la leyenda. Ojalá todos los estándares científicos fueran guapas señoritas ligeras de ropa. Seguramente, acudiríamos a la universidad un poco más contentos.

¡Saludos!

Sí, el título del post busca totalmente posicionarse, pero quiero que este conocimiento llegue a cuanta más gente mejor. La ausencia de un suprimir en el teclado de Apple es totalmente inexplicable, máxime si tenemos en cuenta que en el lugar que debería ocupar hay una tecla de expulsión de la unidad óptica, tecla que, en unos meses que tengo el macbook, me sobran dedos de la mano para contar las veces que la he usado.

Los más puristas dirán: es que con Fn + Borrar tienes el Suprimir. Claro. Muy usable. Un atajo que usa las dos teclas más separadas del teclado, obligándote a usar las dos manos. Cmd + Q, Ctrl + c/x/v, Alt + F4, etc. funcionan porque son A UNA MANO. El tema de la usabilidad parece estar reñido con Apple y sus teclados (no hablemos ya de Finder y lo lógico que es que cuando pulsas Intro sobre un archivo se abra la opción de… cambiarle el nombre, en lugar de abrirse el archivo… pero esa es otra historia).

A lo que íbamos: conseguir un suprimir de los de toda la vida, que seguro usaréis más que el eject, es tan simple como instalar estos dos programas:

NoEjectDelay

KeyRemap4MacBook

Sus nombres son bastante explicativos: básicamente el primero elimina el retraso de la tecla eject (sin él, para que surta efecto hay que pulsarla durante un segundito más o menos), y el segundo permite remapear muchas teclas del teclado, entre ellas Eject a Suprimir. Al instalar KeyRemap4MacBook, aparece una entrada en las preferencias del sistema:

Dentro de la cual tenemos la ansiada opción:

Y, lo siento, Apple fanboys, pero es que yo estas cosas no las entiendo. Los chicos de Cupertino convierten en oro con la derecha la mayoría de lo que tocan, pero luego con la izquierda te meten estos gambazos.

Disfrutad vuestro teclado usable.

¡Saludos!