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martes, 19 de noviembre de 2019

Nuevo lenguaje de programación que facilita el aprendizaje de la IA



Un equipo de investigadores del MIT está facilitando que los principiantes se empapen con inteligencia artificial, al mismo tiempo que ayudan a los expertos a avanzar en el campo.

En un documento presentado en la conferencia de Implementación y Diseño de Lenguaje de Programación de esta semana, los investigadores describen un novedoso sistema de programación probabilística llamado “Gen”. Los usuarios escriben modelos y algoritmos de múltiples campos en los que se aplican técnicas de inteligencia artificial, como la visión por computadora, la robótica, y estadísticas, sin tener que lidiar con ecuaciones o escribir manualmente código de alto rendimiento. Gen también permite que los investigadores expertos escriban modelos sofisticados y algoritmos de inferencia, utilizados para tareas de predicción, que antes no eran factibles.

En su artículo, por ejemplo, los investigadores demuestran que un programa Gen corto puede inferir posturas corporales en 3-D, una tarea difícil de inferencia de la visión por computadora que tiene aplicaciones en sistemas autónomos, interacciones hombre-máquina y realidad aumentada. Detrás de escena, este programa incluye componentes que realizan procesamiento de gráficos, aprendizaje profundo y tipos de simulaciones de probabilidad. La combinación de estas diversas técnicas conduce a una mejor precisión y velocidad en esta tarea que los sistemas anteriores desarrollados por algunos de los investigadores.

Debido a su simplicidad y, en algunos casos de uso, a la automatización, los investigadores dicen que Gen puede ser utilizado fácilmente por cualquiera, desde principiantes hasta expertos. “Una motivación de este trabajo es hacer que la IA automatizada sea más accesible para las personas con menos experiencia en ciencias de la computación o matemáticas”, dice el primer autor Marco Cusumano-Towner, un estudiante de doctorado en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación. “También queremos aumentar la productividad, lo que significa facilitar a los expertos la posibilidad de iterar y crear prototipos rápidamente de sus sistemas de inteligencia artificial”.

Los investigadores también demostraron la capacidad de Gen para simplificar el análisis de datos mediante el uso de otro programa Gen que genera automáticamente modelos estadísticos sofisticados que suelen utilizar los expertos para analizar, interpretar y predecir patrones subyacentes en los datos. Eso se basa en el trabajo previo de los investigadores que les permite a los usuarios escribir algunas líneas de código para descubrir información sobre las tendencias financieras, los viajes aéreos, los patrones de votación y la propagación de enfermedades, entre otras tendencias. Esto es diferente de los sistemas anteriores, que requerían mucha codificación manual para realizar predicciones precisas.

“Gen es el primer sistema que es flexible, automatizado y lo suficientemente eficiente para cubrir esos tipos muy diferentes de ejemplos en la visión por computador y la ciencia de datos, y brinda un rendimiento de vanguardia”, dice Vikash K. Mansinghka ’05, MEng ’09 , PhD ’09, investigador en el Departamento de Cerebro y Ciencias Cognitivas que dirige el Proyecto de Computación Probabilística.

Junto a Cusumano-Towner y Mansinghka en el papel están Feras Saad ’15, SM ’16 y Alexander K. Lew, ambos estudiantes graduados de CSAIL y miembros del Proyecto de computación probabilística.

Lo mejor de todos los mundos.

En 2015, Google lanzó TensorFlow, una biblioteca de código abierto de interfaces de programación de aplicaciones (API) que ayuda a los principiantes y expertos a generar automáticamente sistemas de aprendizaje automático sin hacer mucha matemática. Ahora, ampliamente utilizada, la plataforma está ayudando a democratizar algunos aspectos de la IA. Pero, aunque es automatizado y eficiente, se enfoca estrechamente en modelos de aprendizaje profundo que son costosos y limitados en comparación con la promesa más amplia de la IA en general.

Pero hay muchas otras técnicas de inteligencia artificial disponibles hoy en día, como los modelos estadísticos y probabilísticos y los motores de simulación. Algunos otros sistemas de programación probabilística son lo suficientemente flexibles para cubrir varios tipos de técnicas de IA, pero se ejecutan de manera ineficiente.

Los investigadores buscaron combinar lo mejor de todos los mundos (automatización, flexibilidad y velocidad) en uno solo. “Si hacemos eso, tal vez podamos ayudar a democratizar esta colección mucho más amplia de algoritmos de inferencia y modelado, como lo hizo TensorFlow para el aprendizaje profundo”, dice Mansinghka.

En la IA probabilística, los algoritmos de inferencia realizan operaciones en datos y reajustan continuamente las probabilidades basadas en nuevos datos para hacer predicciones. Al hacerlo, eventualmente se produce un modelo que describe cómo hacer predicciones sobre nuevos datos.

Construyendo a partir de los conceptos utilizados en su anterior sistema de programación probabilística, los investigadores incorporan varios lenguajes de modelado personalizados en Julia, un lenguaje de programación de propósito general que también se desarrolló en el MIT. Cada lenguaje de modelado está optimizado para un tipo diferente de enfoque de modelado de IA, lo que lo hace más universal. Gen también proporciona infraestructura de alto nivel para tareas de inferencia, utilizando diversos enfoques como optimización, inferencia variacional, ciertos métodos probabilísticos y aprendizaje profundo. Además de eso, los investigadores agregaron algunos ajustes para hacer que las implementaciones se ejecuten de manera eficiente.

Mas allá del laboratorio.

Los usuarios externos ya están encontrando formas de aprovechar a Gen para su investigación de IA. Por ejemplo, Intel está colaborando con MIT para usar Gen para la estimación de la postura en 3D de sus cámaras de profundidad empleadas en robótica y sistemas de realidad aumentada. MIT Lincoln Laboratory también está colaborando en aplicaciones para Gen en robótica aérea para ayuda humanitaria y respuesta a desastres.

Gen se está empezando a utilizar en proyectos ambiciosos de inteligencia artificial en el marco del MIT Quest for Intelligence. Por ejemplo, Gen es fundamental para un proyecto MIT-IBM Watson AI Lab, junto con el proyecto en marcha Machine Common Sense de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada del Departamento de Defensa de los EE. UU., Cuyo objetivo es modelar el sentido común humano a un nivel de 18 meses. niño viejo Mansinghka es uno de los principales investigadores de este proyecto.

“Con Gen, por primera vez, es fácil para un investigador integrar un montón de diferentes técnicas de inteligencia artificial. Será interesante ver lo que la gente descubre que es posible ahora “, dice Mansinghka.

Zoubin Ghahramani, científico jefe y vicepresidente de AI en Uber y profesor en la Universidad de Cambridge, que no participó en la investigación, dice que “la programación probabilística es una de las áreas más prometedoras en la frontera de AI desde el advenimiento del aprendizaje profundo. “Gen representa un avance significativo en este campo y contribuirá a implementaciones escalables y prácticas de los sistemas de inteligencia artificial basados ​​en el razonamiento probabilístico”.

Peter Norvig, director de investigación de Google, quien tampoco participó en esta investigación, también elogió el trabajo. “[Gen] permite a un solucionador de problemas usar programación probabilística y, por lo tanto, tener un enfoque más basado en el problema, pero no estar limitado por las elecciones hechas por los diseñadores del sistema de programación probabilística”, dice. “Los lenguajes de programación de propósito general … han tenido éxito porque … hacen la tarea más fácil para un programador, pero también hacen posible que un programador cree algo completamente nuevo para resolver un nuevo problema de manera eficiente. Gen hace lo mismo para la programación probabilística “.

El código fuente de Gen está disponible públicamente y se presentará en las próximas conferencias de desarrolladores de código abierto, incluidas Strange Loop y JuliaCon. El trabajo es apoyado, en parte, por DARPA.

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lunes, 11 de noviembre de 2019

Hackean a Google Assistant, Siri y Alexa utilizando un láser



Hackean a Google Assistant, Siri y Alexa utilizando un láser.

Con el arribo dela tecnología 5G se espera que entremos a una nueva era del Internet de las Cosas. Dónde gadgets integrados a Google Assistant, Siri y Alexa serían pieza vital de nuestros hogares. Pero por desgracia sería muy fácil hackearlos.

Así lo acaba de comprobar un grupo de investigadores de Tokio y la Universidad de Michigan donde usaron un apuntador láser para burlar la interfaz de comandos de voz de prácticamente cualquier dispositivo con un asistente inteligente.

Esto no es la noticia en sí, que tiene lo suyo, sino que todavía no se sabe a ciencia cierta porque estos asistentes responden a la luz como si fuera sonido.

Light Commands es una vulnerabilidad de micrófono MEMS que permite a los atacantes inyectar de manera remota comandos inaudibles e invisibles en asistentes de voz, como Google Assistant, Alexa, y Siri.

Assistant, Siri y Alexa hackeados

Y es a una distancia de 110 metros desde la que se puede proyectar luz láser de baja frecuencia para activar esos sistemas de voz en los que se “inyecta” comandos que luego ejecutan acciones muy variadas. Estos investigadores incluso han sido capaces de enviar este tipo de comandos de luz desde un edificio a otro y atravesar el cristal para llegar al dispositivo con Google Assistant o Siri.

Por lo que podemos saber, el ataque se aprovecha de una vulnerabilidad existente en los micrófonos y que usa lo llamado como MEMS (micro-electro-mecánicos sistemas). Los componentes microscópicos MEMS involuntariamente responden a la luz como si fuera sonido.

¿Cómo funcionan los comandos de luz?

Al dirigir el láser a través de la distancia a los micrófonos que se encuentran dentro de los parlantes inteligentes, tabletas o teléfonos, un atacante lejano puede enviar comandos inaudibles sobre los que Alexa, Assistant o Siri.

Para empeorar las cosas, una vez que un atacante ha obtenido el control sobre un asistente de voz, el atacante puede usarlo para romper otros sistemas. Por ejemplo, el atacante puede:

  • Controla los interruptores inteligentes del hogar
  • Abrir puertas de garaje inteligentes
  • Hacer compras en línea
  • Desbloquee y arranque ciertos vehículos de forma remota
  • Abrir las cerraduras inteligentes al forzar sigilosamente el número PIN del usuario.

¿Pero por qué sucede esto?

Los micrófonos convierten el sonido en señales eléctricas. El principal descubrimiento detrás de los comandos de luz es que, además del sonido, los micrófonos también reaccionan a la luz dirigida directamente a ellos. Por lo tanto, al modular una señal eléctrica en la intensidad de un haz de luz, los atacantes pueden engañar a los micrófonos para que produzcan señales eléctricas como si estuvieran recibiendo audio genuino.

Una nueva forma de ataque

Este tipo de ataques tienen una serie de limitaciones. El primero es que el atacante ha de tener línea directa de visión con el dispositivo al que quiere atacar. El segundo, y es que la luz ha de ser enfocada de forma muy precisa en una parte muy específica del micrófono. También hay que tener en cuenta que a no ser que el atacante use un láser infrarrojo, la luz se vería de forma fácil por cualquiera que esté cerca del dispositivo.

También llama la atención que esta serie de dispositivos controlados por voz no llevan consigo algún tipo de requerimiento de contraseña o PIN. Es decir, que, si eres capaz de “hackearlos” con este tipo de emisión por luz, puedes controlar todo un hogar en el que un Google Assistant o Siri controle las luces, el termostato, cierre de puertas y más. Casi de película.

Ataque de bajo coste

¿Cuál es el rango de comandos de luz?

La luz puede viajar fácilmente largas distancias, lo que limita al atacante solo en la capacidad de enfocar y apuntar el rayo láser. Se ha demostrado el ataque en un pasillo de 110 metros.

¿Qué dispositivos son susceptibles a los comandos de luz?

En este experimento, se probaron ataque a los sistemas de reconocimiento de voz más populares, a saber, Alexa, Siri, y Assistant. Se compararon múltiples dispositivos, como altavoces inteligentes, teléfonos y tabletas, así como dispositivos de terceros con reconocimiento de voz incorporado.

El IoT traerá consigo nuevas implicaciones y será momento de empezar a tomar nuestras propias precauciones.

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jueves, 31 de octubre de 2019

Samsung Galaxy Fold, El dispositivo plegable, !análisis¡



El MWC 2019 nos proponía el que sería el tema de moda este año en telefonía móvil: el 5G y las conectividades por venir quedaban eclipsadas por vitrinas y vitrinas de dispositivos plegables. Uno de los primeros en presentarse fue el de Samsung, aunque su salida al mercado se vio torpedeada por algunos fallos de diseño que quedaron corregidos según el fabricante, y lo hemos podido poner a prueba en el análisis del Samsung Galaxy Fold.

Coloquialmente nos solemos referir a él como smartphone, pero lo cierto es que como desde un principio planteaban se trata en la práctica más bien de un tablet pequeño plegable. Se trata pues de una nueva división de dispositivos junto al Huawei Mate X y a los que estén por venir, de ahí que considerásemos hacer un análisis distinto y adaptado a esta categoría. Y os lo vamos a contar desde cinco puntos de vista.

lunes, 28 de octubre de 2019

App´s para programadores de tiempo completo



Eres de los programadores que no pueden o no quieren dejar de escribir código, bien pues aquí te presento una serie de aplicaciones para que sigas escribiendo código desde tu smartphone

Bien sabemos qué el futuro está en el código y la verdad no es tan difícil aprender. Con esto no te quiero decir que a partir de que decidas escribir código vayas a vivir de eso. Sin embargo, estas aplicaciones sin lugar a dudas te podrán llegar a ser bastante útiles en alguna ocasión.

Lo que si hay que tener claro es que aprender código es un proceso que requiere de mucha práctica y que sobre todo requerirás de tiempo para concretar tus ideas.

Las grandes empresas como Facebook y Google están detrás de programadores. Tan es así que muchas empresas han sido compradas principalmente por que el personal de sistemas domina la programación, cosa que a las grandes empresas les conviene.

De acuerdo a estudios, Un programador experto está valorado entre 500,00 y 1 millón de dólares. Y es que representan una gran ventaja competitiva para las empresas de todo segmento, por lo que si sabes hacer código probablemente tengas posibilidades altas de tener acceso a un muy buen puesto de trabajo.

Hasta hace poco, programar era algo de pocos, pero lo cierto es cada vez son más y sobre todo los jóvenes los que se adentran en el mundo de la programación. El auge de las apps tiene mucho que ver en todo esto, ya que muchos jóvenes han empezado a curiosear con este tema por su interés por tener o desarrollar alguna utilidad para el móvil. En este sentido hoy en día hace que los móviles sean como ordenadores de bolsillo, hace que muchos aprovechen el tiempo de espera o mientras que van en el transporte público para programar.

A continuación, te mostrare algunos editores de código para poder programar desde el móvil.

Turbo Editor

Es uno de los editores de código más completos para programar desde el móvil para Android. Es compatible con varios lenguajes como el propio HTML5, CSS, JavaScript o Python. Cuenta con un interfaz bastante limpia y sencilla y además permite compartir fácilmente los resultados en Hangouts, así como transferir archivos desde una tarjeta SD. Ofrece una experiencia muy intuitiva tanto en móviles como en tablets Android. Puedes descargar Turbo Editor desde este enlace a Google Play.

Quoda

Es otro editor de código para programar desde el móvil en Android. Es algo más sofisticado que Turbo Editor pero aun así, es bastante fácil de usar, ya que es muy parecido a Notedpad++. Cuenta con soporte para conexiones SFTP y FTP y servicios de almacenamiento en la nube como Dropbox y Google Drive.

Una de las mejores características de Quoda es que cuenta con la función de autocompletado de código, auto indentación y emparejado de paréntesis, selector de colores, etc. Puedes descargar Quoda desde este mismo enlace a Google Play para comenzar a programar desde tu móvil Android.

Dcoder

Es otra herramienta interesante para programar desde el móvil. Concretamente, se trata de un IDE que cuenta con un editor de texto enriquecido integrado. Por lo tanto, es una herramienta completa para aprender y programar en diferentes lenguajes. Algo que tenemos que tener en cuenta a la hora de usar Dcoder es que la compilación del código se hace a través de APIs en la nube, por lo que vamos a necesitar de conexión a Internet para que funcionen determinadas características. Puedes descargar Dcoder gratis desde este enlace a Google Play.

DroidEdit

Es un editor de código fuente para móviles y tablets Android desde el que podemos programar cómodamente desde el móvil. Es muy similar a Notepad++, por lo que su curva de aprendizaje es menor y te permite programar o cambiar código allá donde estés.

DroidEdit cuenta con soporte para Emmet Tools y es capaz de expandir expresiones simples en bloques de código HTML de forma automática. Eso sí, lo peor de todo es tener que andar lidiando con los molestos anuncios que se muestran en la versión gratuita del editor. Descargar DroidEdit para Android gratis.

iEditor

Si tienes un iPhone, también vamos a mostrar un editor de código gratis para poder programar desde el móvil en iOS. Se trata de iEditor una de las apps gratis que podemos conseguir en iTunes de forma gratuita para editar código fuente o texto. Es una aplicación que permite la edición de código fuente y archivos de texto desde el iPhone o el iPad, así como crear nuevos archivos.

iEditor es compatible con archivos TXT, HTML, código fuente en Java, C, Shell scripts o archivos de registro, entre otros. Cuenta con una interfaz sencilla y puedes descargarlo de forma totalmente gratis desde este enlace.

CODA

Si lo que necesitar es algo más profesional para programar desde el móvil en iOS, entonces tendremos que sacrificar un poco del presupuesto. En este sentido, Coda es una de las más populares y utilizadas.

Se trata de un fantástico editor multilenguaje para Mac, iPhone y iPad que permite crear y editar archivos de varios tipos de lenguajes de programación. Pero sin duda, Coda va mucho más allá de ser un simple editor de código, ya que permite también gestionar archivos, el servidor por SSH o incluso la base de datos de nuestra web. Entre sus características, cabe destacar también que permite establecer conexiones con servidores a través de SFTP y FTP o que permite la ejecución de sentencias SQL. Coda tiene un precio de 27,99 euros y puedes conseguirla desde este mismo enlace para dispositivos iOS.

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sábado, 19 de octubre de 2019

El panel antisolar: un dispositivo que genera electricidad a partir de la oscuridad.



Calentamiento global

La comunidad científica publica continuamente estudios que muestran que la necesidad de abordar la amenaza planteada por el calentamiento global es mayor que nunca y cada vez es más grave. A fines del año pasado, la principal autoridad global sobre el estado del calentamiento global, el Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático, publicó un informe que muestra que los datos e investigaciones recopilados indican que para evitar que las temperaturas globales aumenten más de 1.5 grados centígrados promedios preindustriales este siglo, tendremos que reducir las emisiones globales de carbono en un 45 por ciento para 2030 y a cero a mediados de siglo.

Científicos preocupados por el calentamiento global han enfocado sus esfuerzos sobre los paneles solares

El panel solar es la fuente de energía renovable que más ha crecido en los últimos años.

Pero tiene un problema, no puede generar energía durante la noche.

Panel antisolar

Un nuevo dispositivo que permite recolectar energía en la oscuridad, podría ser el complemento ideal para esta tecnología ya consolidada.

Existen diferentes tipos de paneles solares. El que se usa más comúnmente es un tipo que genera electricidad del sol a través de un proceso físico llamado efecto fotovoltaico (PV), cuando la exposición a la luz en ciertos materiales genera una corriente eléctrica. Otro tipo genera electricidad a partir del calor a través de procesos térmicos: cuando el sol está más caliente y la Tierra está más fría, y la diferencia de temperatura se puede convertir en energía utilizable.

Ese segundo tipo de panel solar es el que inspiró a un equipo de investigadores de la Universidad de Stanford en Palo Alto, California, para desarrollar un nuevo sistema que pueda aprovechar la energía en la oscuridad. Se basa en el concepto de usar calor para generar energía, pero es una versión inversa del panel solar. Si bien el panel solar utiliza la diferencia de calor entre el sol y la Tierra, con la Tierra como el lado más frío, su sistema hace uso de la diferencia de calor entre la frescura de la atmósfera nocturna y la Tierra, siendo la Tierra el lado más cálido. El estudio ha sido publicado en la revista científica Joule.

Lo llaman el panel “antisolar” y todavía está en una etapa de prototipo.
La cantidad de energía que entra del Sol tiene que ser aproximadamente igual a la cantidad que sale de la Tierra como radiación térmica, para mantener la Tierra a una temperatura aproximadamente constante. La cantidad de energía disponible para la cosecha es muy grande.

El “panel antisolar“, tiene el potencial de cerrar la brecha que deja la energía solar, recolectando energía del cielo nocturno. El dispositivo basado en un generador termoeléctrico aprovecha la variación de temperatura entre la Tierra y el espacio exterior mediante el uso de “un mecanismo de enfriamiento pasivo conocido como enfriamiento del cielo radiativo para mantener el lado frío de un generador termoeléctrico varios grados por debajo de la temperatura ambiente”.

Los investigadores escriben

Utilizamos un mecanismo de enfriamiento pasivo conocido como enfriamiento por cielo radiativo para mantener el lado frío de un generador termoeléctrico varios grados por debajo de la temperatura ambiente. El aire circundante calienta el lado cálido del generador termoeléctrico, con la consiguiente diferencia de temperatura convertida en electricidad utilizable. Destacamos las vías para mejorar el rendimiento de 25 mW / m2 a 0.5 W / m2. Finalmente, demostramos que incluso con la demostración de implementación de bajo costo aquí, se produce suficiente energía para encender un LED: generando luz desde la oscuridad.

Los investigadores solo han probado su sistema con un prototipo muy pequeño. El dispositivo era un disco de aluminio de 20 centímetros (8 pulgadas) pintado de negro y conectado a generadores de termoelectricidad comerciales. Creó con éxito suficiente energía para alimentar una pequeña bombilla LED, un pequeño éxito con un potencial inmensamente enorme. Incluso es posible que el dispositivo actúe en reversa durante el día, absorbiendo la luz solar y produciendo electricidad a partir de un calor que viaja del sol al disco y al ambiente exterior.

Una versión más grande de este generador nocturno podría algún día iluminar habitaciones, cargar teléfonos o alimentar otros dispositivos electrónicos en áreas remotas o de bajos recursos que carecen de electricidad por la noche cuando los paneles solares no funcionan.

Por ahora, este dispositivo no se acerca a las capacidades de recolección de energía de un panel solar, pero la tecnología aún está en la etapa de investigación y desarrollo. Los investigadores ya han planeado mejoras que incluyen un aislamiento mejorado alrededor de la placa superior que podría aumentar la producción de energía del dispositivo a 0.5 vatios por metro cuadrado o más, y esto es solo el comienzo.

Una vez que puedan refinar el sistema para producir cerca de tanta energía como un panel solar estándar, podría transformar completamente el sector de energía renovable. Es más barato de fabricar y puede proporcionar una forma de generar electricidad en un momento en que los paneles solares no pueden hacerlo.

La oscuridad es la ausencia de la luz

Albert Einstein alguna vez respondió: la oscuridad es la ausencia de la luz, con este nuevo estudio esa respuesta queda totalmente nula porque con este dispositivo se podrá generar luz a partir de la oscuridad.

Fuente: intelligentliving

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jueves, 17 de octubre de 2019

los científicos identifican cuántos árboles plantar y dónde plantarlos para detener la crisis climática.



La plantación de miles de millones de árboles en todo el mundo es, con mucho, la forma más grande y más barata de enfrentar la crisis climática, según los científicos, que han realizado el primer cálculo de cuántos árboles más podrían plantarse sin invadir tierras de cultivo o áreas urbanas.

Alrededor de 0.9 billones de hectáreas (2.2 billones de acres) de tierra en todo el mundo serían adecuadas para la reforestación, que en última instancia podría capturar dos tercios de las emisiones de carbono producidas por el hombre.

Billones de arboles por país

A medida que los árboles crecen, absorben y almacenan las emisiones de dióxido de carbono que están impulsando el calentamiento global. Una nueva investigación estima que un programa de plantación mundial podría eliminar dos tercios de todas las emisiones que las actividades humanas han bombeado a la atmósfera, una cifra que los científicos describen como “alucinante”.

Áreas tropicales, la mejor opción

El análisis encontró que hay 1.700 millones de hectáreas de tierra sin árboles en las que crecerían naturalmente 1.2tn árboles jóvenes nativos. Esa área es aproximadamente el 11% de toda la tierra y es equivalente al tamaño de los Estados Unidos y China combinados. Las áreas tropicales podrían tener un 100% de cobertura arbórea, mientras que otras estarían más escasamente cubiertas.

El potencial para nuevos bosques que no invadan las tierras de cultivo es alto en el Reino Unido, Irlanda y Europa central.

205 mil millones de toneladas de carbono

Una vez maduros, estos nuevos bosques podrían almacenar 205 mil millones de toneladas de carbono: aproximadamente dos tercios de los 300 mil millones de toneladas de carbono que se han liberado a la atmósfera como resultado de la actividad humana desde la Revolución Industrial



Crowther Lab de ETH Zurich

El Crowther Lab de ETH Zurich ha publicado un estudio en la revista Science que muestra que este sería el método más efectivo para combatir el cambio climático.

El Crowther Lab en ETH Zurich investiga soluciones al cambio climático basadas en la naturaleza. En su último estudio, los investigadores mostraron por primera vez en qué parte del mundo podrían crecer nuevos árboles y cuánto carbono almacenarían.

El autor principal del estudio y postdoc en el Laboratorio Crowther Jean-François Bastin explica: “Un aspecto fue de particular importancia para nosotros cuando hicimos los cálculos: excluimos ciudades o áreas agrícolas del potencial de restauración total ya que estas áreas son necesarias para la vida humana. “

La mejor opción

Esta evaluación cuantitativa muestra que la restauración [forestal] no es solo una de nuestras soluciones para el cambio climático, es abrumadoramente la mejor, dijo el profesor Tom Crowther, “Lo que me sorprende es la escala. Pensé que la restauración estaría en el top 10, pero es abrumadoramente más poderosa que todas las otras soluciones propuestas para el cambio climático”.

El estudio también muestra qué partes del mundo son más adecuadas para la restauración forestal. El mayor potencial se puede encontrar en solo seis países: Rusia (151 millones de hectáreas); Estados Unidos (103 millones de hectáreas); Canadá (78,4 millones de hectáreas); Australia (58 millones de hectáreas); Brasil (49,7 millones de hectáreas); y China (40,2 millones de hectáreas).

El estudio advierte que muchos modelos climáticos actuales están equivocados al esperar que el cambio climático aumente la cubierta arbórea mundial. Se encuentra que es probable que haya un aumento en el área de los bosques boreales del norte en regiones como Siberia, pero la cobertura arbórea tiene un promedio de solo 30 a 40%. Estas ganancias serían superadas por las pérdidas sufridas en los densos bosques tropicales, que generalmente tienen de 90 a 100% de cobertura arbórea.
Una herramienta en el sitio web de Crowther Lab permite a los usuarios mirar cualquier punto del mundo y descubrir cuántos árboles podrían crecer allí y cuánto carbono almacenarían. También ofrece listas de organizaciones de restauración forestal.

Crowther Lab utiliza la naturaleza como una solución para: 1) asignar mejor los recursos: identificar aquellas regiones que, si se restauran adecuadamente, podrían tener el mayor impacto climático; 2) establecer objetivos realistas, con objetivos medibles para maximizar el impacto de los proyectos de restauración; y 3) monitorear el progreso: para evaluar si los objetivos se están logrando con el tiempo y tomar medidas correctivas si es necesario.

Científicos coinciden

Otros científicos están de acuerdo en que será necesario eliminar el carbono de la atmósfera para evitar impactos climáticos catastróficos y han advertido que las soluciones tecnológicas no funcionarán en la gran escala necesaria.

Jean-François Bastin, también en ETH Zürich, dijo que se necesitaban acciones urgentes: “Los gobiernos ahora deben incluir [la restauración de los árboles] en sus estrategias nacionales”.

Visite el sitio web de Crowther Lab para obtener una herramienta que permita a los usuarios mirar lugares particulares e identificar las áreas para restauración y qué especies de árboles son nativas allí.

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miércoles, 2 de octubre de 2019

Windows 10X: qué es, qué novedades trae y cuáles son sus diferencias respecto al Windows 10 normal



Lo conocimos como Windows Lite o Santorini, pero el nuevo desarrollo de Microsoft se llama Windows 10X y será el encargado de gobernar una nueva generación de dispositivos plegable con pantalla táctil dual.

Microsoft no ha desvelado aún demasiados datos sobre esta versión especial de Windows 10, pero sí tenemos ya algunas de las principales características de una "extensión" de Windows 10 que tendrá características especiales.

Qué es

Deberíamos empezar diciendo más bien lo que Windows 10X no es. En realidad no es un nuevo sistema operativo como tal, sino que gracias a la modularidad de Windows 10 es una versión ampliada del sistema operativo que ya conocíamos.

Así, Windows 10X cuenta con toda la base presente de Windows 10, pero a ella le añade ciertos componentes y tecnologías clave para que pueda aprovechar los recursos hardware de esos nuevos dispositivos que como el Surface Neo plantean un formato con dos pantallas táctiles que se pliegan.

No está claro de dónde proviene el nombre y por qué dejaron atrás la denominación de Windows Lite (quizás para dar más fuerza a esa denominación), pero Panos Panay hizo referencia a la palabra "eXpression" al referirse a Windows 10X, así que esa puede ser una de las razones que sustenten el nuevo nombre. Y se lee y se dice "Windows diez equis" -así se refirieron a este desarrollo en todo momento en el evento de Microsoft-, no "Windows diez diez".

Qué novedades trae

Como pudimos ver durante el evento, las novedades afectan a todas esas funciones que se podrán aprovechar con dos pantallas táctiles actuando de forma conjunta.

Por ejemplo arrastrar aplicaciones, utilizar ambos escritorios de forma independiente o conjunta y contar con accesorios como el teclado que se acopla magnéticamente y que al hacerlo hace que aparezca un trackpad virtual o bien esa "wonderbar" que es una especie de Touch Bar de mayor tamaño.

Otro de los elementos clave es el uso de tecnologías como los contenedores para la ejecución de aplicaciones Win32. Aunque Microsoft no ha dado detalles sobre este particular, en ZDNet ya indicaron cómo esta tecnología permitía mantener compatibilidad con desarrollos tradicionales de Windows sin frenar el avance de esa apuesta por aplicaciones de 64 bits además de la que seguirán manteniendo con las aplicaciones UWP (Universal Windows Platform) o las aplicaciones progresivas (PWA).

Eso podría plantear algún que otro problema ya que estas aplicaciones podrían ver limitado su rendimiento o su eficiencia al ejecutarse en contenedores y no de forma nativa, pero de momento es imposible saber qué impacto tendrá el uso de contenedores para la ejecución de ciertas aplicaciones en el sistema.

¿Qué lo diferencia de Windows 10? ¿Podré instalar Windows 10X en mi PC o portátil?

Como hemos podido ver, Windows 10X es una versión ampliada de Windows 10 que da soporte a esas pantallas táctiles duales de los dispositivos que como el Surface Neo planteen ese formato.

En esencia contamos con la misma interfaz de usuario y el mismo escritorio y experiencia: el menú de inicio, la barra de tareas, el campo de búsqueda, todo será igual en Windows 10X, pero en él obtendremos además esas funciones especiales que podremos aprovechar en el hardware especializado de dispositivos como el Surface Neo -aunque este no vaya a ser el único que aparezca el año que viene con Windows 10X-.

No. Windows 10X no es una "actualización" que vaya a estar disponible para nuestros equipos, sino que se trata de una versión de Windows específica para dispositivos con pantalla táctil dual.

Quizás alguien acabe ofreciendo una descarga con la que tratar de instalar el sistema operativo en una máquina no soportada directamente por Windows 10X, pero de ser así lo más probable es que no obtengamos ninguna de las ventajas de Windows 10X e incluso nos arriesguemos a conflictos y pérdidas de rendimiento y eficiencia: Windows 10, por ejemplo, ejecuta aplicaciones Win32 de forma nativa y sin necesidad de contenedores.

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