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Ant Rozetsky, Unsplash.
El mapa más antiguo de las estrellas compilado por el antiguo astrónomo griego Hiparco alrededor del año 129 a. C. era conocido por referencias en trabajos posteriores, pero ahora los investigadores han descubierto pasajes en un manuscrito antiguo que es “el más autorizado hasta la fecha”.
Los escritos en el pergamino, conocidos como Codex Climaci Rescriptus, se habían desechado y el manuscrito fue reutilizado durante siglos. Para la investigación, los expertos del Centro Nacional de Investigación Científica de Francia (CNRS) utilizaron técnicas de imágenes para mirar hacia atrás en el tiempo y dar con “una gran cantidad de información astronómica antigua”.
Los científicos también utilizaron la precisión de las medidas de Hipparchus y descubrieron que se alinean con el diseño de las estrellas en el 129 a. C., aunque solo son legibles las coordenadas de la constelación Corona Borealis.
El Instituto de Investigación del Acuario de la Bahía de Monterey (MBARI) junto a otras instituciones de investigación está aprovechando el poder de la inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático para avanzar en los estudios sobre el océano, y es por ello que cuentan con FathomNet.
FathomNet es una base de datos de imágenes de código abierto que utiliza algoritmos de procesamiento de datos de generación avanzada para “ayudar a procesar la acumulación de datos visuales”. Con este mecanismo de análisis podrán estudiar imágenes submarinas y la salud de los océanos.
“Un gran océano necesita grandes datos. Los investigadores están recopilando grandes cantidades de datos visuales para observar la vida en el océano. ¿Cómo podemos procesar toda esta información sin automatización? El aprendizaje automático proporciona un camino a seguir, sin embargo, estos enfoques se basan en conjuntos de datos masivos para el entrenamiento. FathomNet ha sido construido para llenar este vacío”, dijo Kakani Katija, ingeniero principal de MBARI.
Un grupo de arqueólogos que excavó la Iglesia de San Nicolás en Demre, Turquía, descubrió los pisos de mosaico de piedra originales donde el santo, que se cree que fue la inspiración para Papá Noel / Santa Claus, habría estado durante la misa, y donde su tumba se encuentra por primera vez dentro de la casa de adoración.
Sobre el hallazgo, Osman Eravşar, jefe de la junta provincial de preservación del patrimonio cultural en Antalya, dijo que “este es un descubrimiento extremadamente importante, el primer hallazgo de ese período”. Vale recordar que los arqueólogos identificaron la iglesia del siglo VII u VIII como el lugar de descanso final de San Nicolás en 2017; desde entonces excavaciones han estado en curso.
Según explicaron los expertos, el sitio estaba destinado a ser el lugar de descanso final de San Nicolás, pero los cruzados retiraron sus huesos y los transportaron a Bari, Italia, en el año 1087. La Iglesia de San Nicolás, que está decorada con frescos del santo, es Patrimonio de la Humanidad por la UNESCO desde 1982.
Aunque Instagram es considerada como una de las redes sociales más dañinas por promover ideales corporales irreales, un nuevo estudio sugiere que amigos y seres queridos “tienen más culpa” que las celebridades con respecto a la insatisfacción que puede sentir una persona que navega en la app.
“Las plataformas de redes sociales centradas en la imagen brindan oportunidades ilimitadas para que los usuarios hagan comparaciones negativas e internalicen los ideales de apariencia, lo que a su vez conduce a resultados de imagen corporal más negativos” aseguró el profesor Viren Swami de la Universidad Anglia Ruskin, quien es autor del estudio.
La investigación sugiere que interactuar con las redes sociales “reduce la satisfacción con la apariencia, independientemente de quién publique el contenido”. Asimismo, los hallazgos sostienen que cualquier forma de participación en las redes sociales se relaciona “significativamente con una menor satisfacción con la apariencia”.
Meta anunció el “primer sistema de traducción de voz impulsado por IA para un lenguaje no escrito”, de acuerdo una publicación de blog de la compañía, que también detalló que el sistema tradujo con éxito el idioma taiwanés Hokkien, un idioma principalmente oral que se habla en Taiwán.
El sistema fue desarrollado como parte del proyecto de inteligencia artificial de Meta llamado Universal Speech Translator (UST). De acuerdo a Meta, “se enfoca en desarrollar sistemas de IA que brinden traducción de voz a voz en tiempo real en todos los idiomas, incluso principalmente en los hablados”.
La compañía de Mark Zuckerberg aseguró que uno de sus objetivos principales es traducir más idiomas que carecen de un sistema de escritura formal y, además, quiere crear una herramienta para que las personas puedan usar el nuevo sistema de inteligencia artificial para traducir más idiomas.