Hace 10 años, un microscopio robótico automatizado podía rastrear células individuales durante horas, días o incluso meses. Ahora, un neurocientífico de la Universidad de California en San Francisco e investigadores de Google se han asociado para crear un sistema que automatice la catalogación de células y el estudio del tejido cerebral.
¿Cómo? a través de Deep learning, un tipo de aprendizaje automático que involucra algoritmos que pueden analizar datos, reconocer patrones y realizar predicciones.
El equipo encargado de este estudio ha desarrollado una red neuronal y la ha entrenado a través de imágenes de células con y sin etiquetas fluorescentes. Esta técnica de etiquetado nos permite conocer fácilmente dónde termina el cuerpo de una neurona y dónde comienzan sus axones y dendritas. Sin embargo, esta técnica tiene grandes inconvenientes, puede consumir mucho tiempo y llegar a matar las células que se intentan estudiar.
Hasta el momento, los algoritmos pueden distinguir células vivas de células muertas, y diferenciar partes de una célula sin la ayuda de etiquetas fluorescentes. Más allá de simplemente ahorrar tiempo, automatizar el proceso de análisis de muestras podría acelerar el descubrimiento de nuevos fármacos.
Por su parte, Philip Nelson, director de ingeniería de Google Accelerated Science, reconoció que: “Queremos utilizar nuestra pasión por el aprendizaje automático para resolver grandes problemas. Esta colaboración con Gladstone constituye una excelente oportunidad para que apliquemos nuestros conocimientos sobre inteligencia artificial para contribuir al beneficio social”. Además, Google ha abierto el conjunto de datos y el modelo, lo que significa que los laboratorios pequeños con menos recursos también podrán usar esta tecnología.
Margaret Sutherland, directora del programa en NINDS, declaró por su parte que este enfoque tiene “el potencial de revolucionar la investigación biomédica”. Igualmente, el Dr. Finkbeiner, director del Centro de Sistemas y Terapéutica en Gladstone en San Francisco y responsable de este estudio, reconoció que todos los días se crean cientos de imágenes, mucho más de las que se pueden ver o analizar, y añade: “Los métodos de deep learning pueden descubrir mucha más información de la que se puede ver simplemente con nuestros ojos”.
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Mientras la NASA se centra en explorar la Luna, Marte y el sistema solar en beneficio de la humanidad, la Dirección de Misiones de Tecnología Espacial (STMD) de la agencia está cambiando la forma en que prioriza el desarrollo tecnológico. Como parte de este esfuerzo de refinamiento, la NASA está pidiendo a la comunidad aeroespacial estadounidense comentarios sobre casi 190 necesidades (o deficiencias) de tecnología espacial nacional que ha identificado para futuros esfuerzos científicos y de exploración espacial.
Un trabajo del Instituto de Análisis Económico (IAE-CSIC) analiza la edad, género, formación y procedencia de los autores de más de 700 grandes hallazgos científicos desde 1600 hasta la actualidad
El International Science Council (ISC), organización no gubernamental creada en 2018, promueve la ciencia como bien público global, respaldando la universalidad del conocimiento científico. A través de una política científica, busca mejorar la publicación académica en la era digital, basándose en 8 principios para la publicación científica, que incluyen acceso abierto, revisión rigurosa y garantía de acceso para futuras generaciones.
Después de exponerlos a un proceso químico se encontró que el cobre y el níquel inhibieron con éxito el crecimiento de "Bacillus cereus" y "Staphylococcus aureus", bacterias con cepas resistentes a los antibióticos y relacionadas con enfermedades de transmisión alimentaria (toxiinfecciones). El hallazgo permitiría pensar en nuevos tratamientos farmacológicos o en la elaboración de empaques especiales que protejan productos como carnes y verduras.
El bosón W es, junto al Z, una de las partículas responsables de la mediación que tiene lugar en la interacción nuclear débil, que es una de las cuatro fuerzas fundamentales de la naturaleza junto a la interacción electromagnética, la gravedad y la interacción nuclear fuerte. Los físicos suelen colocar a este mismo nivel el campo de Higgs, que es otra interacción fundamental que explica cómo las partículas adquieren su masa, pero para facilitar su comprensión los textos suelen recoger como fuerzas fundamentales las cuatro que acabo de mencionar.
No es ningún secreto que GPT-5, la nueva versión de la inteligencia artificial de OpenAI, está en desarrollo y que podría ver la luz en los próximos meses. De hecho, Sam Altman, CEO de la compañía, ha confirmado esto en diferentes ocasiones, y si bien intenta evitar dar detalles sobre qué ventajas tendrá la nueva IA frente a GPT-4, hay muchos rumores procedentes de fuentes fiables, así como declaraciones de otros ejecutivos, que ya han revelado algunas mejoras que tendría el modelo de lenguaje que alimenta a ChatGPT.