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Quién fue la brillante matemática detrás del descubrimiento de Plutón

Hace 90 años, el astrónomo Clyde Tombaugh reunió los datos que probaban la existencia de lo que sería llamado Plutón pero no habría sido posible sin los cálculos de una científica que la historia ha olvidado.

Esa matemática fue Elizabeth Williams, que trabajó para el astrónomo Percival Lowell, quien teorizó por primera vez la existencia de un noveno planeta. Lowell murió antes de que su sucesor, Tombaugh, finalmente viera al escurridizo Plutón, pero ambos hombres confiaron en los cálculos que Williams hizo.

Esos cálculos fueron esenciales para la búsqueda que finalmente resultó en que Tombaugh identificara a Plutón. La lógica que motivaba la búsqueda se basaba en las observaciones de Neptuno y Urano.

Antes de la invención de las calculadoras, los llamados ordenadores humanos hacían todas las matemáticas complejas que los astrónomos requerían, a mano. Para la investigación de Lowell, Williams calculó dónde debía buscar el tamaño de un objeto perdido, todo basado en las discrepancias en las órbitas de Neptuno y Urano.

Clark hizo una presentación sobre Williams y su trabajo en una reunión de la Sociedad Astronómica Americana en Honolulu el mes pasado, basada en su colaboración con el historiador del Observatorio Lowell, Kevin Schindler.

Leer más:

https://www.infobae.com/salud/ciencia/2020/02/18/quien-fue-la-brillante-matematica-detras-del-descubrimiento-de-pluton/

Matemáticas para afrontar los retos de los coches autónomos

Los vehículos autónomos son una de las mayores innovaciones tecnológicas que se esperan, aunque traerán inconvenientes y nuevos retos que la sociedad tendrá que abordar.

La Unión Europea ya está realizando esfuerzos en esta dirección, financiando proyectos como TRUSTONOMY. En este marco, son relevantes algunas herramientas relacionadas con tres áreas de las matemáticas: el análisis de riesgos clásico, y dos líneas de investigación novedosas: el aprendizaje automático adversario y el análisis de riesgos adversarios.

Los algoritmos que controlan los vehículos se basan en modelos de aprendizaje automático profundo, sobre todo en redes neuronales convolutivasrecurrentes y de aprendizaje por refuerzo. A través de estos procesan la información captada por sensores en el coche sobre la escena de tráfico y toman las decisiones pertinentes.

Para evitar incidentes, es preciso crear algoritmos de clasificación robustos frente a ataques, lo que ha dado lugar al campo de investigación relativamente reciente del aprendizaje automático adversario.

También son necesarios modelos de predicción de riesgos que avisen al conductor en situaciones de peligro, cuando este todavía tenga un cierto control sobre el vehículo.

En este periodo de transición será imprescindible disponer de mecanismos de coexistencia entre vehículos autónomos y no autónomos. Cuando todos son autónomos, la coordinación es sencilla: todos ellos se comunicarán y será posible pasar a un modo de coordinación de grupo, utilizando métodos de teoría de juegos cooperativos y sistemas multiagente de aprendizaje por refuerzo.

En un grupo heterogéneo no es posible la comunicación con los vehículos estándar, con lo que los sistemas de vehículos autónomos deberán predecir la evolución de los estándar para tomar las decisiones adecuadas, un problema en el que es idóneo el uso del análisis de riesgos adversarios.

Todas estas herramientas matemáticas serán clave para adecuar la implantación de esta tecnología que, probablemente, cambie el mundo tal y como lo conocemos.

Fuente:

https://elpais.com/elpais/2020/01/30/ciencia/1580409528_027572.html

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