bitácora de uno

Un par de entradas más abajo comenté que venía a Madrid Arvid Carlson, un premio nobel de 83 añitos, a dar una charlas sobre sus investigaciones acerca de la sinapsis neuronal.

Hice lo que pude para enterarme de qué iba todo aquello, pero lo que más me impresionó fue otra cosa.

La charla que dio duró una hora y media y fue a la hora de comer, después de entrevistas con la prensa y diversas personas, y el consiguiente cansancio, pero al tío le brillaban los ojillos contando sus cosas, sus descubrimientos y las nuevas líneas de investigación para seguir descubriendo.

Eso es lo que quiero para mi para este año 2007 que entra y si sigo así con 83 años… ¡¡de puta madre!!

“… para lugar oscuro y echarle mierda por encima.”

Sacado del libro El Hacker y las Hormigas de Rudy Rucker.

«Como una sátira de Silicon Valley y una peculiar ojeada al futuro de la realidad virtual, El hacker y las hormigas resulta ser maravillosa. Rucker es uno de los escritores de ciencia ficción más ingeniosos, y esta novela muestra su considerable talento en toda su extensión.» San Francisco Chronicle

El próximo lunes 11 de diciembre el Hospital Ramón y Cajal de Madrid celebra su lección conmemorativa de la Concesión de Premio Nobel a Santiago Ramón y Cajal. Será a las 13:30 en el salón de actos de la planta cero.

¿Quién fue Ramón y Cajal?
Hay quien dice que uno de los mejores cinco científicos de todos los tiempos. Estamos hablando de un personaje de finales del siglo XIX y principios del XX, con una capacidad de trabajo asombrosa y que realizó importantes descubrimientos con unos medios realmente modestos. Mantuvo contacto con las sociedades científicas de Francia, Inglaterra, Alemania y Estados Unidos y fue investido y galardonado por un sin número de universidades. Esto no era lo importante, ya lo decía y lo demostraba él, sino que se adelantó muchos años a su época gracias a su tesón y a una intuición prodigiosa.

Descubrió la unidad celular del sistema nervioso gracias a un microscopio, que se costeó, de estos que vienen ahora con el Quimicefa para los niños. Según algunos, la labor investigadora y científica de Don Santiago, equivale a cincuenta años de resultados mundiales de la época. Además tuvo que luchar contra el descreimiento y la burla tanto dentro de nuestras fronteras como fuera.

Cita de la Segunda República:
Cuando corrió la noticia del Nobel, que a Cajal no le convencía mucho, España descubrió de pronto que tenía un sabio. No un científico, sino el científico por antonomasia, por no decir el único. Cajal es víctima de la curiosidad nacional: le ponen su nombre hasta a las gaseosas y enferma del estómago por culpa de los banquetes. Tendrán que pasar varios años para que su vida se sosiegue, recupere su vocación académica y forje una escuela que continúe sus enseñanzas.

La charla de título “The role of the synapse in dopaminergic transmission” la presentará el Dr. Justo García de Yébenes y la impartirá el premio Nobel Arvid Carlsson. Este premio del 2000 a la investigación sobre la sinapsis hace rememorar el Nobel de Medicina concedido en el año 1906 a Santiago Ramón y Cajal por demostrar que las neuronas eran células individuales que establecían contactos funcionales en las zonas especializadas de la sinapsis.

Cita del El Pais:
Tenemos hoy día una idea de la sinapsis mucho más sofisticada que la de Cajal, y ello se debe tanto a la labor de nuestros predecesores, que alumbraron el camino, como a la de investigadores como Carlsson.

Este lunes tenemos la oportunidad de tomar consciencia de lo importante de la ciencia como forma de solidaria de avance conjunto, aunque a veces no nos lo parezca.

Enlaces:

Agenda del Evento y PDF.
Ramón y Cajal en la página de los premios Nobel.

En la anterior entrada ya mencionaba que quizás determinados elementos correlacionan en Menéame a la hora que una noticia pase a portada, pero me ha parecido que merecía la pena una entrada sólo para este tema.

Esto de que correlacionan (algunos dicen “correlan” pero me suena a patada a la RAE) quiere decir que el número de noticias que pasan a portada en función de - por ejemplo - quiénes la proponen o la aparición de la palabra “sexo” en su título o no, no se distribuye de manera completamente aleatoria. Existen variables que importan o influyen en el resultado que en este caso es “pasar a portada” y podemos aprender de situaciones para aplicar lo aprendido en otras nuevas.

Podríamos deducir si una noticia va a pasar o no a portada en función de lo aprendido analizando los datos de los miles de noticias que han pasado por allí. Esto no tiene nada de malo que sea así; es normal que esto ocurra como ocurre en muchos asuntos. Lo que me parece interesante es analizarlo.

La aplicación de Técnicas de Aprendizaje Automático tiene buenos resultados cuando se tienen datos y estoy seguro que en la base de datos de Menéame hay muchos registros y muchos campos o variables.

Ejemplos de aplicaciones de Aprendizaje Automático con éxito son:

• Correlación de Eventos en monitores de red o sistemas: Son capaces de aprender y con el tiempo identificar los problemas reales detrás de los eventos recibidos. Por ejemplo un montón de eventos de “no puedo hacer ping a X” puede ser debido a que se ha ido la luz y se han caído todos tus servidores.
• Sugerencias de Carrito de la Compra: Amazon aprende de lo que piden los usuarios y sugiere por gustos parecidos y aprende eso de “parecido”.
• LastFM o Pandora. No sé si realmente utiliza aprendizaje automático pero tiene toda la pinta. Si no lo conocéis es una manera cojonuda de aprender música. En Pandora elijes un artista, Iron Maiden por ejemplo (guiño a Pau) y te busca canciones de artistas parecidos basándose en lo que pide y aprueba otra gente.
• Spam en los Lectores de correo: Según marcas correo como spam el sistema aprende y es capaz de detectar nuevas formas.
• Bioinformática, búsqueda de aplicaciones o genes en cadenas del genoma, diagnóstico de enfermedades,etc.

Tom Mitchell es uno de los padres de estas técnicas y hay un libro suyo al respecto muy recomendable y llamado Machine Learning.

Parece un buen trabajo de tesis (académica o “en plan a tu bola”) el analizar la base de datos de noticias de Menéame con datos como:

• Hora en que entra la noticia.
• Tiempo en pasar a portada.
• Texto de Cabecera.
• Texto de Sinopis.
• Número de caracteres.
• Idioma de Destino.
• Primeros usuarios en votar.

Y sacar conclusiones mediante aprendizaje automático como por ejemplo:

• Distribución de probabilidades de pasar a portada por Hora del Día, Día de la Semana, Idioma, Usuario de Envío, Número de palabras, etc..
• Palabras más repetidas en los casos de éxito en pasar a portada.
• Si mejoran o no tus posibilidades si en el destino hay una foto o un video.

Si alguien quiere le puedo poner en contacto con gente que domina la Inteligencia Artificial y podrían dirigirles. También habría que ver si les interesa a los que tienen esos datos en Menéame…

¿Alguien se anima por aquello del comienzo de año?