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Premio Nobel de Física
Dos pioneros de la inteligencia artificial ganan el Nobel de Física
Ellen Moons, miembro del comité del Nobel en la Real Academia Sueca de Ciencias, dijo que los dos galardonados “utilizaron conceptos fundamentales de la física estadística para diseñar redes neuronales artificiales que funcionan como recuerdos asociativos”.
// ——————————————————————————————————————————-
// PHOTOSWIPE
var initPhotoSwipeFromDOM = function(gallerySelector) {
// parse slide data (url, title, size …) from DOM elements
// (children of gallerySelector)
var parseThumbnailElements = function(el) {
var thumbElements = el.childNodes,
numNodes = thumbElements.length,
items = [],
figureEl,
linkEl,
size,
item;
for(var i = 0; i < numNodes; i++) {
figureEl = thumbElements[i]; //
// include only element nodes
if(figureEl.nodeType !== 1) {
continue;
}
linkEl = figureEl.children[0]; // element
size = linkEl.getAttribute(‘data-size’).split(‘x’);
// create slide object
item = {
src: linkEl.getAttribute(‘href’),
w: parseInt(size[0], 10),
h: parseInt(size[1], 10)
};
if(figureEl.children.length > 1) {
//
item.title = figureEl.children[1].innerHTML;
}
if(linkEl.children.length > 0) {
// thumbnail element, retrieving thumbnail url
item.msrc = linkEl.children[0].getAttribute(‘src’);
}
item.el = figureEl; // save link to element for getThumbBoundsFn
items.push(item);
}
return items;
};
// find nearest parent element
var closest = function closest(el, fn) {
return el && ( fn(el) ? el : closest(el.parentNode, fn) );
};
// triggers when user clicks on thumbnail
var onThumbnailsClick = function(e) {
e = e || window.event;
e.preventDefault ? e.preventDefault() : e.returnValue = false;
var eTarget = e.target || e.srcElement;
// find root element of slide
var clickedListItem = closest(eTarget, function(el) {
return (el.tagName && el.tagName.toUpperCase() === ‘FIGURE’);
});
if(!clickedListItem) {
return;
}
// find index of clicked item by looping through all child nodes
// alternatively, you may define index via data- attribute
var clickedGallery = clickedListItem.parentNode,
childNodes = clickedListItem.parentNode.childNodes,
numChildNodes = childNodes.length,
nodeIndex = 0,
index;
for (var i = 0; i = 0) {
// open PhotoSwipe if valid index found
openPhotoSwipe( index, clickedGallery );
}
return false;
};
// parse picture index and gallery index from URL (#&pid=1&gid=2)
var photoswipeParseHash = function() {
var hash = window.location.hash.substring(1),
params = {};
if(hash.length < 5) {
return params;
}
var vars = hash.split('&');
for (var i = 0; i < vars.length; i++) {
if(!vars[i]) {
continue;
}
var pair = vars[i].split('=');
if(pair.length getThumbBoundsFn section of documentation for more info
var thumbnail = items[index].el.getElementsByTagName(‘img’)[0], // find thumbnail
pageYScroll = window.pageYOffset || document.documentElement.scrollTop,
rect = thumbnail.getBoundingClientRect();
return {x:rect.left, y:rect.top + pageYScroll, w:rect.width};
}
};
// PhotoSwipe opened from URL
if(fromURL) {
if(options.galleryPIDs) {
// parse real index when custom PIDs are used
// http://photoswipe.com/documentation/faq.html#custom-pid-in-url
for(var j = 0; j < items.length; j++) {
if(items[j].pid == index) {
options.index = j;
break;
}
}
} else {
// in URL indexes start from 1
options.index = parseInt(index, 10) – 1;
}
} else {
options.index = parseInt(index, 10);
}
// exit if index not found
if( isNaN(options.index) ) {
return;
}
if(disableAnimation) {
options.showAnimationDuration = 0;
}
// Pass data to PhotoSwipe and initialize it
gallery = new PhotoSwipe( pswpElement, PhotoSwipeUI_Default, items, options);
gallery.init();
};
// loop through all gallery elements and bind events
var galleryElements = document.querySelectorAll( gallerySelector );
for(var i = 0, l = galleryElements.length; i < l; i++) {
galleryElements[i].setAttribute('data-pswp-uid', i+1);
galleryElements[i].onclick = onThumbnailsClick;
}
// Parse URL and open gallery if it contains #&pid=3&gid=1
var hashData = photoswipeParseHash();
if(hashData.pid && hashData.gid) {
openPhotoSwipe( hashData.pid , galleryElements[ hashData.gid – 1 ], true, true );
}
};
// execute above function
initPhotoSwipeFromDOM('.my-gallery');
// ======================================
// FIN SCRIPTS PHOTOSWIPE
// ======================================
ESTOCOLMO (AP) — John Hopfield y Geoffrey Hinton ganaron el premio Nobel en Física por descubrimientos e inventos que sentaron las bases del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, según anunció el martes el comité del Nobel.
“Los dos laureados de este año con el Nobel en Física han utilizado herramientas de la física para desarrollar métodos que son la base del potente aprendizaje automático actual”, indicó el comité en una nota de prensa.
Hopfield realiza su investigación en la Universidad de Princeton, mientras que Hinton trabaja en la Universidad de Toronto.
Ellen Moons, miembro del comité del Nobel en la Real Academia Sueca de Ciencias, dijo que los dos galardonados “utilizaron conceptos fundamentales de la física estadística para diseñar redes neuronales artificiales que funcionan como recuerdos asociativos y encuentran patrones en grandes lotes de datos”.
Esas redes, señaló, se han utilizado para avanzar la investigación en física y “también se han convertido en parte de nuestra vida cotidiana, por ejemplo en el reconocimiento facial y la traducción de idiomas”.
Hinton predijo que la IA terminaría teniendo una “enorme influencia” en la civilización y supondrá mejoras en productividad y atención médica.
“Sería comparable con la Revolución Industrial”, dijo en la llamada con reporteros y miembros de la Real Academia Sueca de Ciencias.
“En lugar de superar a la gente en fuerza física, superará a la gente en capacidad intelectual. No tenemos experiencia de cómo es tener cosas más inteligentes que nosotros. Y será maravilloso en muchos aspectos”, dijo Hinton. “Pero también debemos preocuparnos por una serie de posibles malas consecuencias, en especial la amenaza de que estas cosas se salgan de control”.
Aunque el comité reconoció la ciencia que hay detrás del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, Moons también mencionó su lado negativo, señalando que “si bien el aprendizaje automático tiene enormes beneficios, su rápido desarrollo también ha planteado temores sobre nuestro futuro. De forma colectiva, los humanos tienen la responsabilidad de utilizar esta nueva tecnología de una forma segura y ética en mayor beneficio de la humanidad”.
Hinton comparte esas preocupaciones. Abandonó un puesto en Google para poder hablar más libremente sobre los peligros de la tecnología que ayudó a crear.
El martes dijo estar conmocionado por el reconocimiento.
“Estoy estupefacto. no tenía ni idea de que esto iba a pasar”, dijo cuando le contactó el comité del Nobel por teléfono.
Hinton, que ahora tiene 76 años, ayudó a desarrollar una técnica conocida como retropropagación que ha sido crucial para entrenar las máquinas para “aprender”.
Su equipo en la Universidad de Toronto impresionó después a sus colegas al utilizar una red neuronal para ganar la prestigiosa competición ImageNet de reconocimiento de imágenes en 2012. Esa victoria dio pie a la proliferación de imitaciones, lo que produjo el auge de la IA moderna.
Hinton y otros científicos de IA Yoshua Bengio y Yann LeCun ganaron el principal premio de computación, el premio Turing, en 2019.
“Durante mucho tiempo, la gente pensó que lo que estábamos haciendo nosotros tres era una tontería”, dijo Hinton a The Associated Press en 2019. “Pensaban que estábamos equivocados y que lo que estábamos haciendo era algo muy sorprendente para que personas aparentemente inteligentes perdieran su tiempo. Mi mensaje a los jóvenes investigadores es, no se desalienten si todo el mundo les dice que lo que están haciendo es tonto”.
Hopfield, de 91 años, creó una memoria asociativa que puede almacenar y reconstruir imágenes y otras clases de patrones en datos, según el comité del Nobel. Hinton utilizó la red de Hopfield como base para una nueva red que utiliza un método diferente, conocida como la máquina Boltzmann, que según explicó el comité puede aprender a reconocer elementos característicos en una clase de datos determinada.
Tres científicos ganaron el Nobel de Física del año pasado por ofrecer el primer atisbo de una fracción de segundo al vertiginoso mundo de los electrones, un campo que algún día podría mejorar los dispositivos electrónicos o los diagnósticos médicos.
El premio de 2023 fue para la física franco-sueca Anne L’Huillier, el científico francés Pierre Agostini y Ferenc Krausz, nacido en Hungría, por su trabajo con la parte diminuta de cada átomo que gira en torno a su núcleo, y que es fundamental casi para cualquier cosa: la química, la física, nuestros cuerpos y nuestros dispositivos.
Los seis días de anuncios del Nobel comenzaron el lunes, cuando los estadunidenses Victor Ambros y Gary Ruvkun ganaron el premio de Medicina por su descubrimiento de fragmentos diminutos de material genético que sirven como interruptores dentro de las células y ayudan a controlar lo que hacen las células y cómo lo hacen.
Si los científicos pueden aprender cómo funcionan y cómo manipularlos, algún día podrían llevar a potentes tratamientos para enfermedades como el cáncer.
El premio de Física incluye 11 millones de coronas suecas (1 millón de dólares) en metálico, que proceden del legado dejado por el creador del certamen, el inventor sueco Alfred Nobel. Se ha concedido en 117 ocasiones. Los laureados están invitados a recibir sus premios en ceremonias el 10 de diciembre, el aniversario e la muerte de Nobel.
Los anuncios de este año continuarán con el galardón de Química el miércoles y el de Literatura el jueves. El Nobel de la Paz se anunciará el viernes, y el de Economía el 14 de octubre.
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$(‘.scroll’).jscroll({
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loadingHtml: ‘Cargando mas noticias… 
‘,
nextSelector: ‘.boton-ver-mas’,
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window._taboola = window._taboola || [];
_taboola.push({
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container: ‘taboola-mobile-below-article-thumbnails’,
placement: ‘Mobile Below Article Thumbnails’,
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// Obtener todos los elementos con clase .col-md-12
var colElements = document.querySelectorAll(‘.col-md-12’);
// Iterar sobre cada elemento
colElements.forEach(function(element) {
// Verificar si tiene un hijo inmediato con clase .titulo-region
var tituloRegion = element.querySelector(‘.titulo-region’);
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// Agregar la clase .is-sticky al elemento padre
element.classList.add(‘is-sticky’);
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// Obtener el elemento article dentro de .fila-especial-v2 .p50
var articleElement = document.querySelector(‘.home .fila-especial-v2 .p50 article’);
// Obtener el texto del elemento .z-foto .bajada p
var bajadaText = articleElement.querySelector(‘.z-foto .bajada p’).textContent;
// Crear un nuevo elemento para mostrar el texto obtenido
var textoElement = document.createElement(‘p’);
textoElement.textContent = bajadaText;
// Obtener el elemento .z-txt .titulo dentro del article
var tituloElement = articleElement.querySelector(‘.z-txt .titulo’);
// Insertar el nuevo elemento al final del article
articleElement.appendChild(textoElement);
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