Queda un mes para Naukas Bilbao

A pesar de que hace ya unos meses que no he publicado en la web de Naukas a mi pesar, no he dejado de colaborar con ellos, y el próximo mes decenas de blogueros de ciencia acudiremos a la cuarta edición de Naukas Bilbao.

Para quien no lo conozca, se trata de un encuentro en el que la mayoría de divulgadores de la plataforma de divulgación científica Naukas impartimos breves charlas de 10 minutos. La temática de las charlas las elegimos nosotros para intentar hablar de lo que mejor sabemos. Es un evento abierto al público y gratuito hasta completar el aforo. Previsiblemente también habrá un streaming online para los que no se puedan desplazar.

Como ya viene siendo habitual, se celebrará en el Paraninfo de la Universidad del País Vasco en Bilbao, concretamente el 26 y 27 de septiembre.

He acudido a las 4 ediciones, y he hablado en las dos últimas (sobre vulnerabilidades WiFi y sobre los neumáticos de Formula1).  En esta ocasión, impartiré una charla titulada ¿Cómo funciona el coche de Google? Y no voy a adelantar más.

No hace falta que repita que es un gran evento tanto para los divulgadores como para el propio público. A mí me sorprendió conocer el pasado año a varios grupos de personas que habían reservado ese fin de semana para venir desde Cataluña, Madrid, Valencia...

A pesar de que ya he probado otros eventos de desvirtualización de la blogosfera, Naukas Bilbao sigue siendo uno de los que más me apetece por las siguientes razones:

- calidad de charlas y diversidad de temas

- amenidad y entretenimiento 

- punto de encuentro de divulgadores y gente que nos leemos solo por Twitter.

- lo bien que se come en Bilbao

Como novedad este año, se va a volver apostar por el formato Naukas Kids, donde algunos divulgadores enseñarán ciencia de manera divertida a los más jóvenes.

Si queréis saber más del tema, no dejéis de leer el siguiente enlace y nos vemos en Bilbao!

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¿Qué es el bitrate?

Probablemente a muchos de los que escuchéis la versión gratuita de Spotify hayáis escuchado el spot diciendo que la mejor manera de escuchar música en este programa es en 320 kbps, lo cual se consigue haciéndose usuario premium. Ese número representa el bitrate, ¿pero qué es eso?

Bitrate puede ser de un sonido o un vídeo, y es la tasa de datos que se transmite por segundo (bit rate). Es decir, lo que anuncia Spotify es que haciéndote premium vas a conseguir canciones que reproducen 320 kilobits por segundo. Si no lo eres, se escucha a 160 kbps. A más alto sea el bitrate, más alta es la calidad de la canción. El bitrate promedio de un archivo MP3 suele ser de 128 kbps. A más calidad, mayor tamaño de archivo, tal y como demuestra la siguiente tabla (cortesía de esta web).

Esto ocurre porque el MP3 no reproduce el sonido original real, sino que debido a su compresión pierde cierta información (recordemos que el MP3 es un tipo de formato de sonido que fue principalmente desarrollado y patentado en el Instituto Fraunhofer). Este formato y esta compresión ha permitido que muchas webs tengan archivos MP3 alojados en ellas.

Esto del bitrate también tiene mucho marketing y lucha con la competencia tras él. Por ejemplo, iTunes trabaja con el formato AAC con un bitrate de 256 kpbs. Personalmente, yo no tengo nada de oído para distinguir entre estas calidades de audio, pero probablemente alguien más entrenado sí que distinga. 

Eso sí, lo que no tiene ni pies ni cabeza es un mito magufo que circula por internet de que la música a 432 Hz es mejor. Si no conocíais el rumor o queréis ver cómo se puede desmontar, os sugiero ver el siguiente vídeo.

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¿La robótica se está convirtiendo en estadística?

En los últimos años, el campo de la robótica ha experimentado un gran avance. En el pasado, los ingenios robóticos se limitaban a permanecer en el suelo y a realizar las mismas actividades una y otra vez. Pero desde hace unos años, han habido grandes hitos de la robótica en la exploración espacial, la cirugía médica, los servicios a personas, entretenimiento y aplicaciones militares.

Ejemplos difícilmente imaginables hasta hace bien poco son robots guías de museos, u otros como el Nursebot, que se ocupan de asistir a las personas mayores en varias actividades diarias. Y una de las mayores novedades es que todos estos robots tienen que enfrentarse a la incertidumbre. Por ejemplo, un robot que se mueva por los almacenes tiene que entender dónde están colocados los distintos contenedores. Es un problema muy parecido al modelo guía de museo, pero su problema se ve acrecentado por los obstáculos móviles (la gente).

El robot de asistencia en geriatría encuentra problemas a la hora de entender a “sus pacientes”, los cuales pueden tener dificultades para expresarse y no saber explicar claramente sus dolencias o sentimientos.

En resumen, el entorno de muchos de estos robots es muy cambiante, y solo cuentan con los sensores para entenderlos. Pero los sensores no son tan buenos, ni mucho menos.

Por esa razón, la tendencia que surgió a finales de la década de los 90 fue la robótica probabilística, la cual se ocupa de una única idea clave: representar la información de manera probabilística. Concretamente, los modelos de la realidad en esta rama de la ciencia están representadas por distribuciones de probabilidad que describen la dependencia de unas variables en función de otras en términos de probabilidad.

La navegación de los robots según esta metodología permite predecir distintos estados que se puedan dar en la realidad y realizar un control robusto que lo supere. La robótica probabilística está fuertemente relacionada con la inteligencia artificial (la cual ha realizado grandes avances últimamente) y subramas como la visión artificial y el lenguaje. Pero además, esta nueva moda científica no podría haberse dado hasta que la teoría de la probabilidad, estadística e investigación operativa no hubieran llegado al punto de madurez que han llegado.

El texto que acabáis de leer es una traducción libre (y no del texto completo) del famoso artículo científico que supuso la eclosión de esta ciencia. Está escrito por Sebastian Thrun y se titula Is robotics going statistics? (2006).

¿A qué viene todo esto? Sebastian Thrun actualmente lidera el proyecto del Google Driverless Car, el cual según ya han anunciado será un coche sin pedales ni volante. Han realizado miles de km de prueba con este coche, y parece que en Inglaterra se permitirá la circulación de este tipo de vehículosel próximo año. Y la ciencia que domina los algoritmos de control de este vehículo es la robótica probabilistica (nombre que no me gusta nada y que todavía en la lengua castellana no se escucha mucho).

No quiero ni puedo entrar en detalles técnicos de como funciona el coche de Google y otras alternativas de fabricantes que están desarrollando el suyo. Simplemente quiero dejar claro el cambio de planteamiento en el campo de la robótica. Por mayoría aplastante, vencen los modelos determinísticos, los cuales son los que todos estamos acostumbrados a ver. Es decir, a aplicar x Newtons de fuerza para avanzar y metros, etc. Pero cuando los robots se introducen en ambientes tan distintos al de una fábrica, o una línea de fabricación donde todos los tiempos y espacios están marcados, este modelo ya no sirve y hay que acudir a otro. La robótica probabilística realmente es mucho más potente que el anterior.

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