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POR Nadia Chiaramoni* para AGENCIA DE NOTICIAS CIENTÍFICAS UNQ

Los humanos entrenan computadoras para que realicen actividades de manera automatizada. Sin embargo, ¿cómo aprenden las máquinas? Las aplicaciones biomédicas que podrían revolucionar el campo de la salud.

Gracias al avance de la informática, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático llegaron para quedarse. ¿Cuáles son las ventajas y las aplicaciones actuales? Lo que comúnmente se conoce como “deep learning” o “aprendizaje automático” remiten a un conjunto de técnicas, una familia de algoritmos que enseñan a las computadoras a hacer una tarea determinada. “Es un aprendizaje diferente al que realizan los seres humanos: si yo le digo a un niño ‘esto es amarillo’ tres o cuatro veces, ya lo entiende y lo aprende. En cambio, la computadora es probable que necesite unos cientos de miles de ejemplos, es un aprendizaje estadístico”, explica a la Agencia de noticias científicas de la UNQ, Emmanuel Iarussi, ingeniero en informática, Investigador del Conicet del Laboratorio de Inteligencia Artificial de la Universidad Torcuato Di Tella.

Resulta que si hay una gran base de datos, la computadora aprende a ver patrones o tendencias. Hay diferencias respecto de lo que se conoce como programación clásica. El científico explica que cuando se programa, es necesario aclarar metódicamente cada paso para que se termine realizando la tarea necesaria. “En aprendizaje automático se da vuelta eso: se le muestra al algoritmo diferentes etiquetas y se le pide que lo aprenda”, amplía. Un ejemplo sería indicar como etiquetas imágenes de perros y gatos: luego de escanear millones de imágenes, la computadora puede reconocer estos rótulos en otras fotografías que nunca antes vio. Iarussi aclara que computacionalmente es muy caro porque hay que repetirlo numerosas veces.

El aprendizaje automático utiliza algunas técnicas que se conocen desde hace tiempo pero que explotaron en el presente por dos cuestiones fundamentales. Por un lado, existe un gran número de datos; internet y las computadoras incrementaron notablemente esta disponibilidad, algo que en los años 90 era impensado. Por otro, en la actualidad se cuenta con el hardware para manejar toda esta información ya que los algoritmos de aprendizaje automático son muy demandantes.

Algoritmos por todos lados: tontos y poderosos

Hoy en día los algoritmos de aprendizaje automático ya forman parte de la vida cotidiana. Un ejemplo de esto son los sistemas de recomendación de las plataformas de entretenimiento: el algoritmo aprende de miles y miles de usuarios con determinadas características hasta que finalmente sabe qué películas o series prefiere y puede sugerir a los demás consumidores. Esto es algo relativamente simple, se pueden realizar tareas más complejas, por ejemplo, lo que se conoce como “deep fake”. En este tipo de tarea se predice cómo va a ser un video de una persona diciendo algo. Iarussi aclara, entre risas, que el problema es que “¡funciona muy bien!”. Existen millones de videos de personas hablándole a una cámara: si se separa el audio y se entrena al algoritmo para que diga una frase determinada, el resultado es un video muy real de una persona diciendo algo que no ocurrió en la realidad. Las implicancias de esto son inimaginables, se puede poner en boca de personas frases que nunca dijeron y esto es sumamente creíble.

Los algoritmos de aprendizaje automático están incluidos dentro de lo que se conoce como inteligencia artificial. Para Iarussi, “la inteligencia artificial es aspiracional, suena como una entidad casi humana y la realidad es que estamos muy lejos de eso. Vemos cosas sorprendentes, pero no tienen la capacidad de hacer cosas que hacemos los seres humanos”. Y brinda un ejemplo: “Una red neuronal que yo entreno para una determinada tarea no suele ser buena para otra. En cambio, las personas tenemos la capacidad de realizar múltiples trabajos”. Incluso, el investigador del Conicet explica que, a veces, los algoritmos suelen ser “tontos”, ya que cuando los datos no se presentan de manera similar a la aprendida, no pueden realizar la labor solicitada. “Una verdadera inteligencia artificial debería hacer muchas cosas a la vez con la misma estructura”, remata.

Todas estas aplicaciones vienen en “cajas negras” y se les otorga un poder, por momentos, excesivo. Incluso, a veces se usan algoritmos para efectuar descartes en búsquedas laborales. “Si llegan dos mil curriculum vitae, para realizar la selección más rápida se descartan varios mediante un algoritmo que se entrena con los datos de los empleados que ya se que les fue bien dentro de la empresa. Ahorra trabajo, pero es bastante oscuro el rechazo que se produce. Hay características más allá de los datos que un algoritmo no puede censar y toda esa dimensión queda por fuera”, detalla.

“A mi me gusta pensar a estas técnicas como una herramienta que aumente las capacidades, no como un reemplazo. Estas metodologías empoderan, generan una revolución similar a la que en su momento habrá generado la fotografía”, reflexiona.

La revolución biomédica

Usualmente las moléculas interaccionan entre sí y reaccionan gracias a su estructura; es una especie de juego de encastre a nivel submicroscópico. Se sabe que el comportamiento de las proteínas está determinado por su forma y es por ello que la empresa “DeepMInd”, propiedad de Google, desarrolló “Alphafold”. Este programa es un conjunto de algoritmos que realiza predicciones de la geometría espacial de las proteínas gracias al aprendizaje automático. “Es una gran base de datos de proteínas que puede predecir estructuras con mucha precisión. No se puede escribir algoritmos infinitamente complejos, pero gracias a las bases de datos se puede hacer que se aprendan tareas automáticas”, cuenta Iarussi.

El científico se entusiasma al momento de compartir algunas de sus investigaciones: “Nos contactaron especialistas que precisaban contar y diferenciar rápidamente células muertas y vivas en cultivos de cáncer de mama”. Para ello, consiguieron entrenar un algoritmo para volverlo capaz de diferenciar en imágenes de microscopías: “Ayudamos a resolver esa tarea y les pudimos dar alguna herramienta a los especialistas”.

El equipo de Iarussi también estudia la aplicación de algoritmos de generación de geometría. Un ejemplo de ello es la tomografía ósea computada, que reconstruye la geometría de los huesos, pero a muy baja resolución. “No alcanza para generar modelo 3D del hueso”, explica. Lo que se hace es entrenar un algoritmo mediante huesos escaneados a muy alta resolución. Esto no se puede realizar en personas ya que es una técnica que precisa de mucha energía y ocasionaría un daño muy grande. Sin embargo, se pueden realizar escaneos de huesos ex vivo para entrenar al algoritmo y comparar con la tomografía de baja resolución. “Si bien estamos aún muy lejos de la aplicación directa, las herramientas están mejorando a pasos agigantados”, comenta.

*Licenciada en biotecnología. Doctora con mención en ciencias básicas y aplicadas.

Fuente: Agencia de Noticias Científicas UNQ 
Foto: mrinformatica.es

POR María Ximena Perez para AGENCIA DE NOTICIAS CIENTÍFICAS UNQ

Es uno de los miedos de mayor impacto en el siglo XXI. Provoca altos niveles de estrés, frustración, ansiedad y angustia. Estrategias de prevención.

La nomofobia se considera un trastorno del mundo moderno y hace referencia al miedo o la ansiedad extrema de carácter irracional que se origina cuando una persona permanece mucho tiempo sin poder usar su teléfono celular. Esto se extiende a quedarse sin batería, sin cobertura, datos o saldo y, por supuesto, a perder el dispositivo. Al igual que otras fobias, se manifiesta a través de síntomas comunes como el miedo, el nerviosismo o la angustia, pero también con otros como taquicardias, dolor de cabeza, dolor de estómago o pensamientos obsesivos.

Quienes sufren nomofobia están continuamente pendientes de su teléfono móvil, hasta el punto de abandonar otras facetas de su vida diaria, incluso las relaciones familiares, de pareja y, en general, cualquier otro aspecto de la vida que podría requerir de atención. Por ejemplo, el nomofóbico puede llegar a evitar viajar o acudir a zonas en las que la cobertura puede ser deficiente, porque eso supondría su “desconexión”. O bien, puede eludir ir a lugares en los que no disponga de una fuente de electricidad cercana en la que poder conectar su dispositivo, por miedo a quedarse sin batería. Otro efecto dañino se produce a través del insomnio. Algunos llegan al punto de alterar su sueño hasta despertarse en innumerables ocasiones durante la noche, con el fin de comprobar que siguen disponiendo de conexión y consultar actualizaciones en sus redes sociales.

¿Cuáles son las causas?

Las causas de la nomofobia suelen ser bastante evidentes. Con frecuencia, la adicción a los teléfonos móviles es su principal origen, provocando el miedo a carecer de la falsa fuente de satisfacción que produce la consulta compulsiva del teléfono. Los expertos coinciden en que existen varios factores relacionados con esta patología: la imposibilidad para comunicarse con otros, la pérdida de conexión, la incapacidad de acceder a la información y la renuncia a la comodidad. En ese sentido, quienes padecen este trastorno suelen sentir picos de ansiedad, agobio, miedo y hasta llegan a sentirse paralizados en el caso de no poder comunicarse mediante su celular.

En diálogo con la Agencia de noticias científicas de la UNQ, Yago Franco, presidente del Colegio de Psicoanalistas, lo explica así: “La fobia -el temor- a la desconexión tiene que ver con un ideal social, que es una suerte de mandato, de estar permanentemente conectados. Abarca a todas las edades y clases sociales y se profundizó en la pandemia. En ese contexto, no tener el celular significa dejar de existir, perder a los otros, dejar de ser para ellos, ya que el celular devino en el modo privilegiado de comunicación”.

Para Franco, los largos diálogos telefónicos han sido suplantados por conexiones espasmódicas y cada vez más breves: sean escritas o mensajes de voz, o emoticones. En ese sentido, “si no estamos conectados todo el tiempo estamos solos con nosotros mismos, y el diálogo con uno mismo no es nada sencillo en esta época”, asegura. 

 ¿Cómo combatir este miedo?

Algunos especialistas coinciden en que la clave es aprender a controlarse y  desprenderse del móvil de forma gradual, y lograr separar momentos: la noche es para dormir y, por lo tanto, el teléfono debe de estar apagado; del mismo modo, que la cena es para comer y no para estar con el celular.

Sin embargo, para salir de este encierro, Franco dice que “es posible, por un lado, con una reflexión colectiva acerca de esa situación impuesta y autoimpuesta y, por otro lado, recreando modos ya conocidos de lazo con los otros, como el diálogo, sea telefónico, presencial o mediante las cartas que solían enviarse por mail”.

El poder transformador de la tecnología está fuera de toda duda. Sin embargo, entender que la “vida virtual” no es más que una faceta parcial de algo mucho más grande, que es la vida real, también puede ayudar a evitar este trastorno.

Fuente: Agencia de Noticias Científicas UNQ 
Foto: bemovil.

Por María Ximena Perez* para  AGENCIA DE NOTICIAS CIENTÍFICAS UNQ

Crece la tendencia a aplicar esta técnica en caballos, cerdos y vacas, así como también en perros y gatos de compañía. Impedimentos y potencialidades.

La clonación animal constituye uno de los campos científicos que más avanza en las últimas décadas. Este proceso utiliza el material genético de un ser vivo para crear una copia idéntica. En esencia, busca copiar algo que la naturaleza ya había creado. En diálogo con la Agencia de noticias científicas de la UNQ, Daniel Salamone, médico veterinario e investigador del Conicet, especialista en clonación y técnicas de reproducción asistida, lo explica así: “La clonación animal es la creación de un animal gemelo a uno preexistente, es decir, un gemelo diferido en el tiempo. Es hacer una copia idéntica, con las mismas características de un gemelo, pero muchos años después”. A diferencia de la manipulación genética, la clonación no actúa al nivel de las moléculas, sino de las células y sus partes. 

Para clonar animales, primero se extrae el ADN de una célula del animal y se introduce en un óvulo vaciado de material genético. El óvulo se incuba artificialmente en el laboratorio hasta que se implanta en el útero o matriz de una hembra sustituta que, tras el tiempo de gestación correspondiente a cada especie, da a luz.

El legado de la oveja

La oveja Dolly fue el primer mamífero concebido por clonación a partir de una célula de un animal adulto. Nació el 5 de julio de 1996 y vivió siempre en el Instituto Roslin de Edimburgo (Escocia), donde fue creada por los científicos Ian Wilmut y Keith Campbell. Fue sacrificada el 14 de febrero de 2003 debido a una enfermedad pulmonar progresiva. Murió con una edad genética de seis años, la misma que tenía la oveja de la que fue clonada.

Pero la oveja no fue la primera, ni tampoco la última. En el presente, a 26 años de su nacimiento: ¿cuál es el escenario de la clonación? Cuenta Salamone que, en Argentina, “la clonación de caballos de polo es un fenómeno creciente”. Esta técnica, aplicada a la preservación de yeguas de alto valor, permite multiplicar su capacidad para producir embriones, experimentar con distintos padrillos, generar copias de caballos que perdieron su capacidad reproductiva por castración o preservar la genética de caballos ya muertos. Por otro lado, se pueden generar crías desde que inician su edad reproductiva, a los tres años, porque ya se sabe que poseen un potencial genético superlativo. Para dar cuenta de esto, Salamone destaca que “el Abierto de Polo argentino se juega con clones”. Según el especialista, en clonación y reproducción asistida “hay que hacer un gran número de intentos porque hay una parte fundamental que es la ginecología del animal que, si no hay buenos profesionales en esa área, se complica”. 

Copia fiel: el clon de las mascotas

Aunque la clonación de mascotas está rodeada de polémica, es una tendencia mundial que va en aumento. Por ejemplo, la clonación de perros entró en escena en 2005, en Corea. Pero hicieron falta 1.095 embriones para conseguir que naciera un solo perro clónico sano, lo que confirma la complejidad de la clonación de perros debido a la biología de su reproducción. Ese perro, un sabueso afgano llamado Snuppy, vivió hasta 2015 y fue clonado a partir de células adultas con la misma técnica usada para Dolly, la de transferencia nuclear.  

En ese sentido, el primer paso para clonar a un perro es preservar los genes del animal a través de la preservación genética. Esto se hace obteniendo una muestra de tejido en cualquier veterinaria y enviando la muestra al laboratorio de clonación, donde cultivarán las células y las congelarán hasta que el dueño decida iniciar el proceso de clonación, que suele durar unos 10 meses. En ese momento, según detallan los especialistas, el laboratorio debe fecundar un óvulo e implantarlo quirúrgicamente en “una madre sustituta”.

Estas perras son generalmente tratadas con hormonas para llevar los embarazos a término. Pero, sin contar a la donante original y a la madre sustituta, el proceso de clonación todavía requiere numerosos perros para producir un solo clon. Esto se debe a que muchos embarazos clonados no tienen éxito o mueren poco después del nacimiento, cómo fue el caso del gemelo de Snuppy.

Con todo, la existencia de este milagro de la ciencia lleva a que cada vez más personas, ante la pérdida de su perro o su gato, recurran a empresas de clonación para encargar una réplica del animal, como forma alternativa de sobrellevar el duelo. Y usted ¿clonaría a su mascota?

Fuente y foto: Agencia de Noticias Científicas UNQ