Veo muchos más artículos de investigación de los que podría escribir. Esta columna recopila los artículos y avances más interesantes, junto con notas sobre por qué pueden resultar importantes en el mundo de la tecnología y las nuevas empresas. Esta semana: las supercomputadoras se enfrentan al COVID-19, las mochilas de escarabajos, las telarañas artificiales, la “abrumadora blancura” de la IA y más.
En primer lugar, si (como yo) te perdiste este asombroso experimento donde los científicos colocaron cámaras diminutas en la espalda de los escarabajos, no creo que tenga que explicar lo genial que es. Pero te preguntarás… ¿por qué hacerlo? El prolífico investigador de la UW Shyam Gollakota y varios estudiantes graduados estaban interesados en replicar algunos aspectos de la visión de los insectos, específicamente cuán eficiente es el procesamiento y la dirección de la atención.
La mochila con cámara tiene un campo de visión estrecho y utiliza un mecanismo simple para dirigir su enfoque en lugar de procesar una imagen de campo amplio en todo momento, ahorrando energía e imitando mejor cómo ven los animales reales. “La visión es muy importante para la comunicación y la navegación, pero es extremadamente desafiante hacerlo a una escala tan pequeña. Como resultado, antes de nuestro trabajo, la visión inalámbrica no ha sido posible para pequeños robots o insectos”, dijo Gollakota. Puedes ver a los bichos en acción a continuación, y no te preocupes, los escarabajos vivieron vidas largas y felices después de sus días de mochila.
La comunidad médica y de la salud siempre está logrando avances interesantes en tecnología, pero a menudo se trata de cosas bastante especializadas. Estos dos elementos de las últimas semanas son un poco más destacados.
uno es un nuevo estudio realizado por UCLA en concierto con Apple, que especialmente con su reloj inteligente ha proporcionado muchos datos excelentes para, por ejemplo, estudios de arritmia. En este caso, los médicos están analizando la depresión y la ansiedad, que son considerablemente más difíciles de cuantificar y detectar. Pero mediante el uso de Apple Watch, el iPhone y las mediciones del monitor de sueño de los niveles de actividad, los patrones de sueño, etc., se puede acumular una gran cantidad de datos estandarizados.
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