Category: Analysis

Source: The Conversation – (in Spanish) – By Anabel Forte Deltell, Doctora en Matemáticas y profesora en la Universidad de Valencia, Departamento de Estadística e Investigación Operativa, Universitat de València

“El miedo es el camino hacia el Lado Oscuro. El miedo lleva a la ira, la ira lleva al odio, el odio lleva al sufrimiento”.

Esta frase del maestro Yoda se repite una y otra vez en mi mente estos últimos días. Aunque yo le daría un giro y diría que la oscuridad también nos lleva al miedo. Porque cuando hay oscuridad no vemos nada y esa incertidumbre nos asusta.

Pero más allá de la broma, varios acontecimientos recientes han abierto la puerta a una reflexión profunda sobre el miedo que la inteligencia artificial comienza a despertar dentro y fuera de la comunidad matemática.

Por un lado, el reciente anuncio por parte de OpenAI sobre la resolución de uno de los siete problemas del milenio (todavía pendiente de validación por parte de la comunidad experta). Por otro lado, las declaraciones realizadas por Jacob Coxon, ex trabajador de OpenAI y Anthropic, sobre como la IA podría acabar con la humanidad antes de 2030.

A primera vista, puede parecer que se trata de dos cuestiones completamente diferentes. Sin embargo, ambas comparten una inquietud sobre como la
capacidad de estos sistemas esta avanzando mucho más deprisa que la nuestra para comprenderlos y supervisarlos. Esto nos deja en una oscuridad que, efectivamente, da miedo.

La oscuridad en matemáticas

Si nos centramos puramente en la cuestión matemática, es indudable que la IA puede ser una herramienta excelente en la resolución de problemas complejos. Sin embargo, como bien indican en la declaración A Severe Misalignment of AI in Mathematics un destacado grupo de matemáticos y matemáticas (algunos de ellos galardonados con la medalla Fields, uno de los mayores reconocimientos en esta disciplina), el problema está en el desajuste entre los objetivos de las empresas tecnológicas tras estos algoritmos y los de la comunidad matemática.

Para una empresa, resolver un gran problema funciona como demostración de capacidad tecnológica, instrumento publicitario y ventaja frente a sus competidores. Para nuestra disciplina, en cambio, lo importante no es solo la respuesta sino que la forma de llegar a esos resultados tenga sentido. En matemáticas necesitamos comprender por qué funciona, relacionar los resultados con los conocimientos ya existentes (dando crédito a quienes los desarrollaron) y, tras comprender todo esto profundamente, trasmitir el conocimiento a otras personas.

La probabilidad como ejemplo

Para explicarlo, me gusta usar un ejemplo del campo de la probabilidad. Si preguntamos cuál es la probabilidad de sacar un 1 en un dado equilibrado de seis caras, la gente lo tiene claro: 1 de 6, un sexto, un 16.6 % aproximadamente.

Hoy puede parecer evidente hasta para una clase de primaria, pero para que este conocimiento haya llegado a ser parte de nuestro ADN se ha tenido que dar un proceso histórico muy largo. En el Siglo XVII, Blaise Pascal y Pierre de Fermat intercambiaron varias cartas para resolver algunos problemas sobre juegos de azar. Sus cartas sirvieron para sentar las bases de la teoría de la probabilidad y con ello, a muchas discusiones, libros, etc. Años más tarde, Pierre Simone Laplace usó todos esos conocimientos para determinar la llamada fórmula clásica de la probabilidad que relaciona los casos favorables (el 1, solo un caso) con los casos posibles (las 6 posibles caras del dado).

Pero solo después de varios siglos más de discusiones, de enseñar esto primero en las universidades y después en las aulas escolares, el conocimiento acabó formando parte de nuestra vida cotidiana, lo que supone uno de los propósitos esenciales de las matemáticas.

Sin embargo, no debemos perder de vista una cuestión clave incluso dentro de este ejemplo: lo que lo hace un problema matemático es el razonamiento, la comprensión de lo que está pasando.

Para que el resultado de 1/6 sea correcto, es necesario haber partido de la premisa de que el dado es equilibrado, todas sus caras tienen la misma probabilidad de salir.

Sin embargo, puede que si entrenamos a una IA para que nos de una respuesta a esta pregunta también nos diga 1/6. Pero posiblemente lo haga porque sus datos de entrenamiento así lo dicen, no porque haya razonado correctamente que el dado está equilibrado, o porque conozca la base de la teoría de la probabilidad… o puede que sí.

Lo inquietante es no poder saberlo. La IA puede generar un resultado correcto pero no siempre nos proporciona las ideas claves que permiten comprenderlo, simplificarlo y establecer su relación con otros problemas abiertos.

Perder las fuentes de conocimiento

Y aquí de nuevo aparece el desajuste. Porque si en la carrera por la tecnología perdemos las fuentes de conocimiento de las que beben los resultados y no conseguimos entender el razonamiento que ha dirigido el resultado, nos estaremos alejando del fin último de las matemáticas. Además de que supone un riesgo para el reconocimiento de la creatividad y el talento (que siempre llevan a más creatividad y talento).

En el caso concreto del problema supuestamente resuelto por OpenAI, es especialmente sangrante que nadie mencionase que las ideas claves para llegar a la solución venían del trabajo, con lápiz y papel, de dos matemáticos españoles, Diego Córdoba y Luis Martínez-Zoroa,, teniendo que corregir las referencias días más tarde.

Pero no solo se trata de no identificar qué datos que alimentan el conocimiento de estas IAs: también hablamos de su opacidad interna con redes neuronales profundas que contienen ingentes cantidades de parámetros. Realizan operaciones matemáticas simples, sí, pero tantas que somos incapaces de reconstruir el razonamiento que hay detrás.

Viejos conocidos para la estadística

Las distintas caras de la opacidad no son algo nuevo. En el mundo de la estadística, el problema recurrente de los sesgos en los datos de entrenamiento, que no podemos anticipar por la opacidad sobre su procedencia, es bien conocido y convierte los resultados poco menos que en armas contra la población más vulnerable. Así lo explica la matemática estadounidense Cathy O’Neil en “Armas de destrucción matemática”.

Se ha vuelto muy común utilizar redes neuronales profundas como herramienta para entender o predecir una enfermedad, el clima, determinar si se va a dar un préstamo o no a una determinada persona, etc.

En todos estos casos, la respuesta de la red suele ser cerrada: tiene la enfermedad o no; la temperatura media estimada para el próximo año; le doy el préstamo o no. Pero esa respuesta no contiene una explicación “humana” que pueda ayudarnos a mejorar nuestra comprensión de la enfermedad a dar recomendaciones claras para frenar el aumento de la temperatura o a saber que aspectos tengo que mejorar para que me concedan ese préstamo.

Tanto nos preocupa este tema en el campo, que ya se han empezado a trabajar en métodos de IA explicable (XAI) que nos permitan poner algo de luz, pero son todavía métodos preliminares que no consiguen desentrañar el proceso seguido por la red neuronal sino que usan los resultados de esta para intentar dar una explicación comprensible de su comportamiento. Y la cosa no parece mejorar porque el problema avanza mucho más rápido y con muchos más recursos que las soluciones.

Los agentes rebeldes

Y en ese rápido y opaco avance una de las cosas que más miedo parece dar son los famosos agentes de IA que “hablan entre ellos, mienten y manipulan para no ser apagados”. Agentes que pueden “escaparse” del sistema y causar el caos que nos lleve a la extinción.

La IA ha sido optimizada para resolver una tarea. Y, si en ese proceso aprende que mintiendo puede sortear una restricción que le impedía resolverla, no va a valorar, a no ser que la programemos para ello, si eso es “bueno” o “malo”. Lo hará y punto.

Cuanta más autonomía, capacidad de planificación, acceso a herramientas o comunicación entre sistemas existan más graves podrían ser las consecuencias de una instrucción (humana) ambigua o directamente mal intencionada. Cuanto menos reglas le demos a la máquina, cuanto más “libertad” y más herramientas tengan, más fácil será que se conviertan en armas al servicio de quién sabe quién (o de todos sabemos quien).

Así que, no sé si a las matemáticas, pero es normal que a los seres humanos, con todo este ruido mediático, la IA nos de miedo. Pero el miedo no tiene porque llevarnos directamente al lado Oscuro como decía Yoda: también podemos usarlo como una señal de alarma que nos invite a detenernos, hacer preguntas y tratar de encender la luz.

Anabel Forte Deltell no recibe salario, ni ejerce labores de consultoría, ni posee acciones, ni recibe financiación de ninguna compañía u organización que pueda obtener beneficio de este artículo, y ha declarado carecer de vínculos relevantes más allá del cargo académico citado.

– ref. El miedo al lado oscuro de la IA en la comunidad matemática – https://theconversation.com/el-miedo-al-lado-oscuro-de-la-ia-en-la-comunidad-matematica-292151

Source: The Conversation – (in Spanish) – By Claudio Açaí Bracho-Estévanez, Investigador postdoctoral en ecología, Universidad de Córdoba; Universidad de Cádiz

Antes de que una planta pueda desarrollarse, su semilla tiene que llegar a un lugar adecuado. Por eso, la dispersión de semillas es clave para determinar dónde encontramos las poblaciones de plantas silvestres.

En las especies que producen frutos carnosos, las aves frugívoras juegan un papel esencial: al consumir frutos, ingieren también sus simientes, que posteriormente expulsan en otro lugar. Esto facilita su germinación y crecimiento lejos de la planta madre.

Es cierto que la mayoría de estas semillas no llegan muy lejos. Sin embargo, una pequeña fracción es transportada a distancias considerablemente largas (superiores al kilómetro), y son precisamente estos eventos de dispersión los que tienen consecuencias importantes para la colonización de nuevos hábitats, la conectividad entre poblaciones separadas geográficamente o la expansión de las áreas de distribución de las plantas.

Semillas viajeras

Las aves migratorias son capaces de facilitar la dispersión de semillas a distancias aún mayores. Durante sus desplazamientos entre las áreas de reproducción y de invernada llegan a recorrer miles de kilómetros. Así pues, una semilla que permanezca en su aparato digestivo durante parte de ese trayecto podría ser transportada muy lejos de la planta madre donde fue ingerida.

En 2016, investigadores de la Estación Biológica de Doñana aportaron una de las primeras evidencias empíricas directas de dispersión de semillas a grandes distancias por aves frugívoras migratorias. Las encontraron en aves capturadas por halcones cerca de las islas Canarias, después de haber cruzado parte del océano Atlántico. Algunas de estas aves habrían recorrido cientos de kilómetros desde las poblaciones de plantas más cercanas que producían las semillas ingeridas.

Sin embargo, aún quedaban por determinar cuestiones clave cómo hasta qué distancia pueden ser dispersadas las semillas durante la migración y si hay características de las plantas que favorecen viajes más largos en el interior de las aves migratorias.

Cuán lejos pueden ser dispersadas durante la migración

En un reciente estudio liderado desde la Universidad de Cádiz, utilizamos dispositivos GPS para seguir a zorzales comunes (Turdus philomelos) durante su migración en Europa. De este modo, conseguimos rastrear los desplazamientos de las aves a una escala y resolución sin precedentes, con individuos migrando desde Cádiz hasta Noruega, Finlandia o Rusia. Además, combinamos esta información con datos empíricos sobre el momento de consumo de frutos, la hora de inicio y la velocidad de sus vuelos migratorios, así como el tiempo de retención de las semillas en su aparato digestivo. Con todos estos elementos, desarrollamos modelos matemáticos que simulan distancias de dispersión para 31 especies de plantas con frutos carnosos.

Si conocemos cuándo ingiere un ave los frutos, cuánto tiempo permanecen sus simientes en el tracto digestivo y cuán lejos se desplaza durante ese intervalo, podemos estimar a qué distancia se produciría la deposición de semillas.

Nuestros resultados confirman que las aves migratorias que se alimentan de frutos facilitan distancias de dispersión muy superiores a las producidas durante movimientos no migratorios. Según la especie de planta, el recorrido medio estimado facilitado por los vuelos migratorios alcanzaría de 9 a 45 kilómetros, con distancias máximas que superarían los 500 kilómetros.

Las semillas pequeñas llegan más lejos

La migración de aves como zorzales, currucas, o petirrojos puede desempeñar un papel clave en la redistribución de plantas con frutos carnosos, transportando las semillas a regiones que, de otro modo, quedarían fuera del alcance de las plantas.

Sin embargo, no todas las especies vegetales tienen la misma capacidad de aprovechar este mecanismo de dispersión a larga distancia, ya que las semillas más pequeñas permanecen más tiempo en el tracto digestivo de las aves frugívoras. Esto tiene consecuencias directas sobre la distancia potencial de dispersión: cuanto más tiempo permanece una semilla en el ave, más tiempo tiene para ser transportada durante el vuelo migratorio.

Por ello, las especies con semillas pequeñas pueden ser diseminadas más lejos que las que tienen semillas grandes. Por ejemplo, en el caso del tejo (Taxus baccata) solo el 0,1 % de las semillas sería dispersado a más de 50 kilómetros, mientras que, en el madroño (Arbutus unedo), el mismo porcentaje llegaría a superar los 138 km.

Este mecanismo de dispersión cobra especial relevancia en un contexto de rápido cambio climático, en el que algunas especies necesitan alcanzar nuevos lugares adecuados para evitar la extinción.

Las aves frugívoras migratorias favorecerían la redistribución de aquellas plantas cuya fructificación coincide con el periodo de migración hacia latitudes más frías. Además, como hemos apuntado, la distancia que recorre una semilla depende de atributos como su tamaño, por lo que no todas las especies de plantas serían igual de capaces de aprovechar los vuelos a larga distancia de sus portadores.

Juan P. González Varo ha recibido financiación del Ministerio de Ciencia e Innovación.

Claudio Açaí Bracho-Estévanez no recibe salario, ni ejerce labores de consultoría, ni posee acciones, ni recibe financiación de ninguna compañía u organización que pueda obtener beneficio de este artículo, y ha declarado carecer de vínculos relevantes más allá del cargo académico citado.

– ref. Pequeñas aves migratorias que plantan semillas a más de 500 kilómetros de distancia – https://theconversation.com/pequenas-aves-migratorias-que-plantan-semillas-a-mas-de-500-kilometros-de-distancia-289824

Source: The Conversation – (in Spanish) – By Alfredo Rodríguez Muñoz, Catedrático de Psicología Social y de las Organizaciones, Universidad Complutense de Madrid

Son las nueve de la mañana. El jefe entra en la reunión y anuncia que ha dormido cuatro horas. Terminó una presentación de madrugada y antes de desayunar ya estaba contestando correos. Lo cuenta con orgullo. Alguien comenta que no sabe cómo aguanta, pero nadie pregunta cómo van a aguantar los demás.

Durante años, la cultura empresarial ha admirado esa figura: la del directivo que parece no necesitar descanso. Su cansancio funciona como una credencial. El mensaje implícito es claro: tiene demasiadas responsabilidades como para permitirse parar.
Así, dormir poco deja de ser una circunstancia y se convierte en una virtud profesional. Confundimos disponibilidad con compromiso y horas despiertos con capacidad para dirigir. Pero tener responsabilidades sobre otras personas hace especialmente importante en qué condiciones llegamos para ejercerlas.

Incluso en el entorno político internacional, en julio de este año saltó a las primeras planas de todos los medios del mundo la noticia de que la primera ministra japonesa Sanae Takaichi afirma dormir diariamente “entre 0 y 3 horas”.

El sueño puede ser una experiencia privada, pero sus consecuencias pueden alcanzar a todo un equipo. Aparecen en el tono de una respuesta, en la disposición para escuchar o en la forma de corregir un error. El descanso forma parte de la infraestructura biológica del liderazgo: ayuda a sostener las capacidades que permiten ejercerlo. Liderar bien puede empezar en la almohada, mucho antes de entrar en una reunión.

Aléjese de su jefe si ha pasado una mala noche

Solemos concebir el liderazgo como una cualidad estable. Hay jefes cercanos, otros autoritarios, otros inspiradores. Sin embargo, una misma persona puede escuchar con paciencia un martes y reaccionar con hostilidad el miércoles. Su experiencia no ha cambiado. Lo que puede haber cambiado es cómo ha dormido.

La investigación científica ayuda a comprender esta variabilidad, e indica que la privación de sueño reduce las emociones positivas y puede aumentar los niveles de ansiedad. El cansancio no es neutro: altera el filtro emocional desde el que interpretamos lo que sucede a nuestro alrededor y condiciona nuestras respuestas.

Esto importa porque buena parte de dirigir consiste en gestionar situaciones incómodas. Escuchar una discrepancia, contener una reacción o elegir las palabras adecuadas exige algo más que conocer las técnicas de liderazgo. Entre sentir irritación y descargarla sobre alguien existe un margen de control que el descanso puede ayudar a sostener.

Una mala noche del jefe puede convertirse en un mal día para su equipo. El investigador estadounidense Christopher Barnes y sus colaboradores encontraron que, tras dormir peor, los superiores tendían a mostrar más conductas hostiles hacia sus trabajadores. Ese trato se relacionaba con una menor implicación del equipo.

Cuando el cansancio apaga el carisma

El agotamiento también socava una cualidad más intangible pero crucial para la gestión de equipos: la capacidad de inspiración. Se puede dominar la materia técnica y contar con argumentos sólidos para defender un proyecto, pero transmitir entusiasmo requiere una energía emocional que no se improvisa.

El cansancio también puede restar carisma. La investigación muestra que quienes han dormido menos resultan menos carismáticos y tienen más dificultades para generar las emociones que intentan transmitir. Pero el efecto también aparece al otro lado: quienes han descansado poco tienden a percibir al líder como menos carismático. La capacidad de inspirar depende, por tanto, del descanso de quien habla pero también de quien escucha.

Estos hallazgos revelan que la capacidad de inspirar no depende únicamente de la brillantez del líder, sino del estado de descanso de ambas partes. Una organización que somete a su plantilla a jornadas agotadoras está destruyendo, por vía doble, la conexión emocional que después exige a sus cuadros directivos.

Cuando desconectar parece falta de compromiso

El problema no concluye al término de la jornada laboral. Quien presume de dormir poco lanza una señal sobre qué sacrificios se valoran en su empresa.

Cuando un superior transmite explícitamente que el sueño es prescindible frente al trabajo, sus subordinados tienden a informar de una peor calidad del descanso. No es necesario exigir por escrito contestar correos de madrugada: elogiar públicamente a quien lo hace puede transformar una conducta excepcional en una expectativa implícita. Si la disponibilidad nocturna se evalúa como una muestra de lealtad, desconectar empieza a percibirse como un riesgo para la carrera profesional.

En este punto, el descanso deja de ser una elección meramente individual para convertirse en un factor condicionado por la cultura corporativa. Un taller sobre higiene del sueño o una charla de bienestar pierden credibilidad si los plazos fijados por la dirección obligan a prolongar sistemáticamente la jornada. Los trabajadores reciben ambos mensajes, pero el que condiciona su futuro profesional probablemente termine pesando más.

El líder REM: descansar y dejar descansar

Frente a este modelo agotado cabe reivindicar la figura del “líder REM”: alguien que entiende que el descanso sostiene la capacidad de trabajar bien y protege tanto el suyo como el de su equipo. Lo demuestra al repartir tareas, negociar plazos y dejar claro que un mensaje fuera de horario puede esperar.

Alguien que permite que la jornada tenga un final y que desconectar no se interprete como falta de compromiso.

Esa coherencia importa más que cualquier declaración de intenciones. Programar un correo para las ocho de la mañana sirve de poco si cumplir el encargo obliga a trabajar hasta las tres de la madrugada. Proteger el sueño exige revisar cuánto trabajo se pide y qué tiempo se concede para hacerlo.

Mejorar el descanso de todos

A estas medidas pueden sumarse iniciativas que ayuden a mejorar el descanso. Ya existen programas de sueño en el ámbito laboral con resultados prometedores. En un estudio de nuestro equipo, observamos que, tras participar en uno de estos programas, los trabajadores dormían más tiempo y presentaban menos síntomas de insomnio y ansiedad. Proteger el descanso también implica ofrecer herramientas para mejorarlo.

Dormir bien no garantiza por sí solo ser un buen directivo. Sin embargo, glorificar la falta de sueño ignora que las capacidades cognitivas y emocionales más complejas que exigimos a la dirección requieren de un cerebro descansado para sostenerse.

Antes de admirar a un líder porque presume de dormir cuatro horas, convendría analizar de qué manera trabaja durante las veinte restantes y qué coste psicológico están pagando las personas que dependen de él. Porque el cansancio puede ser suyo, pero el coste se reparte entre todos.

Alfredo Rodríguez Muñoz no recibe salario, ni ejerce labores de consultoría, ni posee acciones, ni recibe financiación de ninguna compañía u organización que pueda obtener beneficio de este artículo, y ha declarado carecer de vínculos relevantes más allá del cargo académico citado.

– ref. Si su jefe presume de dormir poco, puede que la factura de su cansancio acabe pagándola usted – https://theconversation.com/si-su-jefe-presume-de-dormir-poco-puede-que-la-factura-de-su-cansancio-acabe-pagandola-usted-291521

Source: The Conversation – (in Spanish) – By Laura Sáez Ortuño, Profesora Dept. Empresa, Universitat de Barcelona, Universitat de Barcelona

Cada año, miles de startups reciben millones de euros en financiación. Sin embargo, la mayoría nunca llegará a convertirse en una gran empresa. Algunas fracasan en pocos meses, otras sobreviven durante años antes de desaparecer. Solo unas pocas alcanzan valoraciones extraordinarias y entran en el exclusivo club de los unicornios: las empresas emergentes valoradas en más de mil millones de dólares.

Para los inversores, identificar cuáles serán esas excepciones es uno de los mayores desafíos del mundo empresarial. ¿Y si una nueva generación de algoritmos pudiera ayudar a hacerlo?

Nuestra investigación explora cómo la inteligencia artificial cuántica puede mejorar la predicción del éxito empresarial cuando la información disponible es incompleta o incierta. Lo más sorprendente es que el método funciona incluso en los ordenadores cuánticos actuales, que todavía cometen numerosos errores.

El problema de predecir el éxito

Analizar una startup es muy diferente a analizar una gran empresa cotizada.

Las compañías consolidadas generan años de datos financieros, históricos de ventas y métricas de rendimiento. Las startups suelen operar en mercados nuevos, cuentan con poca información disponible y dependen en gran medida de factores difíciles de medir como la calidad del equipo fundador, la capacidad de innovación o el potencial de crecimiento.

Por eso, las decisiones de inversión suelen incorporar las evaluaciones de expertos. Estas valoraciones aportan conocimiento especializado, pero también contienen incertidumbre. Dos especialistas pueden coincidir en que un proyecto es prometedor y, al mismo tiempo, discrepar sobre sus posibilidades reales de éxito.

Enseñar a una máquina a trabajar con información incierta sigue siendo un reto.

Cuando el ruido se convierte en información

La computación cuántica suele describirse como una tecnología capaz de realizar determinados cálculos de forma mucho más eficiente que los ordenadores convencionales.

A diferencia de los ordenadores clásicos, que utilizan bits con valores 0 o 1, los ordenadores cuánticos trabajan con cúbits, capaces de representar múltiples estados simultáneamente. Esta característica permite construir modelos matemáticos más ricos para analizar relaciones complejas entre datos.

Sin embargo, existe un inconveniente importante: los ordenadores cuánticos actuales son extremadamente ruidosos, es decir, sufren fácilmente de interferencias por cambios en la temperatura, el campo magnético o vibraciones que alteran los datos. Entonces, los errores aparecen constantemente durante los cálculos y limitan muchas de sus aplicaciones.

Lejos de considerar ese ruido como un obstáculo, nuestro trabajo plantea una idea diferente: aprovecharlo.

Desarrollamos un modelo que permite al ordenador tener en cuenta las dudas y diferencias presentes en las evaluaciones de los expertos. En lugar de obligar al sistema a tomar decisiones rígidas a partir de información imperfecta, permite introducir distintos grados de confianza en los datos disponibles.

Probando la idea con ‘startups’ reales

Para comprobar si el enfoque funcionaba, utilizamos datos reales de Capital Cell, una plataforma de inversión especializada en startups innovadoras y proyectos de ciencias de la vida.

El estudio analizó evaluaciones realizadas por expertos sobre distintos proyectos empresariales antes de que estos buscaran financiación. Las puntuaciones incluían aspectos como el grado de innovación, la calidad del modelo de negocio o la fortaleza del equipo emprendedor. A partir de esa información, el sistema intentó identificar qué empresas presentaban mayores probabilidades de obtener buenos resultados en el futuro.

Los resultados mostraron que el sistema cometía menos errores cuando tenía en cuenta esa incertidumbre. ¿Qué ocurre si enseñamos a un ordenador cuántico a trabajar con ella en lugar de intentar eliminarla?

La sorpresa llegó con el ‘hardware’ cuántico

La parte más llamativa del estudio apareció cuando probamos el sistema en un ordenador cuántico real.

Las pruebas se realizaron en Quantum Blue, un procesador cuántico superconductivo integrado en la infraestructura MareNostrum Ona del Barcelona Supercomputing Center.

Como ocurre con todos los ordenadores cuánticos actuales, la máquina cometió numerosos errores durante los cálculos. Aun así, la calidad de las predicciones apenas cambió. En otras palabras, el algoritmo resultó mucho más resistente a los errores de lo que normalmente cabría esperar en la computación cuántica actual.

Este resultado sugiere que algunas aplicaciones empresariales podrían beneficiarse de la computación cuántica antes de que existan máquinas perfectas y libres de errores.

¿Desaparecerán los inversores?

La respuesta corta es no. Los resultados no indican que un ordenador cuántico vaya a sustituir el criterio humano. De hecho, las variables más relevantes siguen siendo sorprendentemente intuitivas: la opinión de los expertos, la calidad del proyecto o determinados indicadores de negocio.

Lo que cambia es la capacidad para combinar toda esa información y detectar patrones que pueden pasar desapercibidos cuando los datos son ambiguos o contradictorios.

La tecnología no reemplaza la experiencia humana. La amplifica.

Una revolución más cercana de lo que parece

Cuando se habla de computación cuántica suelen mencionarse aplicaciones futuristas, como el descubrimiento de nuevos medicamentos o la simulación de materiales imposibles.

Sin embargo, sus primeras transformaciones podrían llegar por una vía mucho más discreta: la mejora de la toma de decisiones.

Elegir inversiones, evaluar riesgos o identificar oportunidades empresariales son problemas donde la incertidumbre es inevitable. Precisamente ahí es donde nuestros resultados apuntan a que la inteligencia artificial cuántica puede aportar valor.

Quizá la primera gran revolución de la computación cuántica no consista en resolver problemas imposibles, sino en ayudarnos a responder una pregunta mucho más cotidiana: cuál es la próxima gran idea que merece una oportunidad.

Las personas firmantes no son asalariadas, ni consultoras, ni poseen acciones, ni reciben financiación de ninguna compañía u organización que pueda obtener beneficio de este artículo, y han declarado carecer de vínculos relevantes más allá del cargo académico citado anteriormente.

– ref. ¿Podría la computación cuántica ayudar a predecir el éxito de una ‘startup’? – https://theconversation.com/podria-la-computacion-cuantica-ayudar-a-predecir-el-exito-de-una-startup-289543

Source: The Conversation – (in Spanish) – By Mª Isabel Amor Almedina, Profesora Titular Universitaria. Departamento de Educación, Universidad de Córdoba

Cada fin de semana, miles de estudiantes universitarios consumen alcohol como parte de su vida social. En una etapa de cambios profundos (a menudo, abandonar el hogar familiar, ampliar su círculo social, adquirir mayor autonomía y afrontar nuevas exigencias académicas y personales), el alcohol suele estar presente en buena parte de las actividades de ocio hasta convertirse, en ocasiones, en un elemento casi habitual de la vida universitaria.

¿Es una decisión personal? ¿Beben alcohol los universitarios porque quieren o es algo más complejo? Nuestro estudio analizó los factores asociados al consumo de alcohol y otras sustancias psicoactivas en una muestra de 924 estudiantes. Los resultados indican que estas conductas no dependen únicamente de la voluntad de cada persona, sino de la interacción entre factores personales, familiares y sociales.

Qué variables influyen

Variables como el sexo, el nivel socioeconómico o el contexto familiar aparecen relacionadas con diferentes patrones de consumo.

Por ejemplo, los hombres presentan una mayor frecuencia y niveles más elevados de ingesta, así como una mayor participación en actividades de ocio vinculadas a estas sustancias. Además, los estudiantes de familias con menores ingresos presentan mayores niveles de consumo de alcohol. En cambio, los estudiantes de niveles socioeconómicos más altos consumen menos, aunque participan con mayor frecuencia en actividades y contextos de ocio y socialización en los que el alcohol y otras sustancias están más presentes.

También encontramos diferencias relacionadas con la formación de los progenitores. Un mayor nivel educativo de las madres se asocia con una menor tendencia de los jóvenes a entender el alcohol como una forma de relacionarse socialmente. En cambio, la mayor formación de los padres no tiene este efecto, sino casi el inverso.

El peso del grupo

El entorno social también puede favorecer el consumo. Cuando los jóvenes perciben que el alcohol ayuda a divertirse, desinhibirse, sentirse aceptados, reducir el estrés o relacionarse mejor con los demás, la bebida puede adquirir una función que va más allá de sus efectos físicos y se percibe como una manera de relacionarse e integrarse.

A veces, no se bebe para emborracharse, sino para encajar y formar parte del grupo. Cuando el alcohol forma parte habitual de las reuniones y celebraciones, rechazarlo puede hacer que algunos jóvenes se sientan diferentes o fuera del grupo. De este modo, beber puede convertirse en una forma de participar en la vida social y sentirse parte del grupo, aunque se conozcan los riesgos asociados al consumo.

Más allá de las consecuencias negativas

Por esta razón las campañas centradas exclusivamente en informar sobre los riesgos del alcohol suelen tener un impacto limitado. La mayoría de los estudiantes conoce las consecuencias negativas para la salud, pero esa información no siempre basta para modificar la conducta cuando el entorno social transmite el mensaje contrario.

Además, la influencia familiar sigue siendo importante. Comprender esta diversidad ayuda a evitar explicaciones simplistas y favorece el diseño de estrategias preventivas más adaptadas a la realidad del alumnado.

La universidad también puede prevenir

Las estrategias preventivas más eficaces deberían promover competencias personales y sociales como la gestión emocional, el pensamiento crítico, la toma de decisiones o la capacidad para afrontar la presión del grupo.

Impulsar programas estables de promoción de la salud y ofrecer alternativas de ocio saludable puede contribuir a crear entornos universitarios más protectores y favorecer estilos de vida más saludables.

Comprender para actuar

Reconocer esta complejidad no significa restar responsabilidad individual, sino entender que las soluciones también deben ser colectivas. Si queremos reducir las conductas de riesgo en la universidad, no basta con pedir a los jóvenes que tomen mejores decisiones. También debemos construir entornos que favorezcan esas decisiones y situar la promoción de la salud como una prioridad dentro de la educación superior.

Porque cambiar esta realidad no depende solo de que los jóvenes decidan consumir menos, sino de que todos asumamos que el bienestar también se aprende, se promueve y se construye.

Mª Isabel Amor Almedina no recibe salario, ni ejerce labores de consultoría, ni posee acciones, ni recibe financiación de ninguna compañía u organización que pueda obtener beneficio de este artículo, y ha declarado carecer de vínculos relevantes más allá del cargo académico citado.

– ref. Beber para encajar: por qué el consumo de alcohol juvenil no solo depende de una decisión personal – https://theconversation.com/beber-para-encajar-por-que-el-consumo-de-alcohol-juvenil-no-solo-depende-de-una-decision-personal-285655

Source: The Conversation – (in Spanish) – By Rosa García-Periago, Profesora de Literatura Inglesa, Universidad de Murcia

“Es una verdad universalmente reconocida que un hombre soltero en posesión de una gran fortuna necesita una esposa”. Pocas frases de la literatura son tan famosas como el comienzo de Orgullo y prejuicio. Pero La otra hermana Bennet, la nueva serie de la BBC (que en España emite Movistar), ha decidido sustituirla por otra muy distinta: “Es un hecho triste de la vida que, si una joven tiene la desgracia de venir al mundo sin perspectivas de futuro, más le vale hacer todo lo posible por ser hermosa”.

No es un simple cambio de estilo. Con esa frase, la serie deja claro que no quiere limitarse a volver a contar una historia conocida. Quiere invitarnos a leer desde otra perspectiva.

En realidad, la serie adapta el libro homónimo de Janice Hadlow, una novela que imagina la vida de Mary Bennet, una de las hermanas a la sombra de Lizzy (protagonista de la obra de Austen). Ese detalle resulta revelador. Antes de llegar a la televisión, alguien sintió la necesidad de volver a Orgullo y prejuicio para contar otra historia.

Pero, por supuesto, Hadlow no es la única.

Un clásico que se sigue reinterpretando

Orgullo y prejuicio es una novela que ha dado lugar a multitud de reescrituras de ficción. Numerosos escritores y escritoras han vuelto al universo creado por Jane Austen para imaginar precuelas, secuelas, trasladar sus historias a otros contextos como al Pakistán contemporáneo o explorar personajes que aparecían en los márgenes del relato original.

Todos estos textos parten de una misma idea: un clásico nunca es un texto cerrado. Cada generación puede volver a él y formular nuevas preguntas.

Llama la atención que muchas de las reescrituras más recientes de Orgullo y prejuicio tienden a dar voz a personajes que apenas ocupaban unas páginas en la novela original. Entre ellos destacan, sobre todo, personajes femeninos como Anne de Bourgh (la hija de Lady Catherine de Bourgh, idealmente destinada a casarse con el protagonista, Mr. Darcy), Charlotte Lucas (la amiga pragmática de Lizzy Bennet que decide que un matrimonio conveniente es mejor que nada) y, por supuesto, Mary Bennet. En todos estos casos, la idea es similar: mirar una historia que creíamos conocer desde otro lugar.

¿Y si Mary Bennet siempre hubiera sido algo más?

La otra hermana Bennet resulta especialmente interesante porque elige como protagonista a Mary Bennet, probablemente uno de los personajes menos comprendidos de Orgullo y prejuicio.

Durante generaciones, a Mary, que buscaba leer y cultivar el intelecto, se la ha recordado como la hermana pedante, poco agraciada y que desafina. Se mostraba como un personaje cómico que contrastaba con la ingeniosa Lizzy o la bella Jane. Incluso las adaptaciones cinematográficas promovían esta imagen de Mary.

Quizá por eso tantos escritores han querido darle una segunda vida. Ha viajado por Inglaterra y se ha visto envuelta en peligros y escándalos políticos, ha sido espía del gobierno británico e incluso la han imaginado enamorada del enigmático Víctor Frankenstein y entablando una amistad muy extraña con la criatura.

Janice Hadlow lleva esa idea un paso más allá. Su novela plantea una pregunta sencilla pero muy interesante: ¿y si Mary no fuera realmente un personaje cómico, como se nos ha hecho creer, sino alguien a quien nunca habíamos mirado desde la perspectiva adecuada?

Esta reescritura no cambia los acontecimientos fundamentales de Orgullo y prejuicio. Lo que cambia es nuestra posición como lectores. Multitud de escenas adquieren un nuevo significado cuando observamos la historia desde la experiencia de Mary.

Ese cambio de perspectiva también transforma nuestra lectura de los demás personajes. Elizabeth “Lizzy” Bennet es mucho más que una heroína ingeniosa que ha conquistado a generaciones de lectores. Es también una persona capaz de ignorar o malinterpretar a quien tiene más cerca. La serie no destruye nuestra imagen de Elizabeth, sino que la hace más compleja.

Los clásicos no cambian, nuestra lectura sí

Normalmente pensamos que los clásicos son inmutables y que son los nuevos trabajos los que los alteran. Sin embargo, no es tan sencillo. La relación funciona en ambas direcciones.

Cada nueva historia que se basa en una anterior, también altera, inevitablemente, nuestra lectura de esa obra. Pero ¿por qué ciertas historias vuelven una y otra a ser reescritas? La investigadora Erin Sullivan señala que los clásicos que son permanentemente reescritos actúan como un “barómetro” de los cambios culturales: regresar a ellos permite observar no sólo qué sigue igual sino, sobre todo, qué ha cambiado en la sociedad que los vuelve a leer.

Uno de esos cambios tiene que ver con la relación que tenemos con el canon. Los clásicos no sólo deben verse como obras que haya que conservar intactas, sino también como textos con los que podemos dialogar, e incluso discrepar. Es interesante volver a esas historias conocidas desde puntos de vista que antes quedaban fuera. Así, las experiencias de quienes han sido relegados por razones de clase, raza, género o sexualidad adquieren una nueva visibilidad que no tenían en los relatos originales. Las reescrituras permiten preguntarnos quién tenía voz en una historia y quién no.

Pero para que una reescritura funcione hace falta algo más que un clásico conocido. También hace falta que la obra ofrezca posibilidades que se puedan volver a explorar: personajes secundarios con historias apenas divulgadas, situaciones con otras interpretaciones posibles o silencios que nos permitan imaginar qué sucedía fuera del texto original.

Es lo que ocurre en Ancho mar de los Sargazos, en el que Jean Rhys vuelve a la novela Jane Eyre para contar la historia de Bertha Mason; en Penélope y las doce criadas, donde Margaret Atwood cuenta la Odisea desde la perspectiva de Penélope; y en James, en el que Percival Everett reescribe Las aventuras de Huckleberry Finn desde la perspectiva de Jim, el esclavo fugitivo de la novela original. No son simplemente versiones nuevas de historias antiguas: son también una manera de preguntarnos qué otros relatos estaban incluidos en ellas y nunca vimos.

Después de leer o ver La otra hermana Bennet es prácticamente imposible volver a Orgullo y prejuicio sin prestar más atención a Mary. Obviamente, la novela de Austen no ha cambiado, pero nuestra lectura sí.

Quizá por eso resulta tan significativo que la serie empiece cambiando una de las frases más conocidas de la literatura. No pretende reemplazar las palabras de Austen ni sugerir que su comienzo era incompleto. Lo que hace es recordarnos que incluso una frase que creíamos definitiva puede abrir la puerta a nuevas lecturas.
“Es una verdad universalmente reconocida que un hombre soltero en posesión de una gran fortuna necesita una esposa” seguirá siendo el comienzo de Orgullo y prejuicio. Pero, después de acompañar a Mary Bennet en su propia historia, resulta inevitable preguntarse qué estaba ocurriendo mientras seguíamos a Lizzy.

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Este artículo es fruto del Proyecto 22623/PI/24 “Film And Fiction: Adaptation And Rewriting (Cine y Ficción: Adaptación y Reescritura),” concedido por la Fundación Séneca.

– ref. Volver a Jane Austen: cómo la serie ‘La otra hermana Bennet’ cambia nuestra lectura de ‘Orgullo y prejuicio’ – https://theconversation.com/volver-a-jane-austen-como-la-serie-la-otra-hermana-bennet-cambia-nuestra-lectura-de-orgullo-y-prejuicio-290475

Source: The Conversation – (in Spanish) – By Raúl Rivas González, Catedrático de Microbiología. Miembro de la Sociedad Española de Microbiología, Universidad de Salamanca

En los países desarrollados, mantener una alimentación sana es un reto para la sociedad moderna, entre otras cosas porque la falta de tiempo suele empujarnos a echar mano de los ultraprocesados. Una alternativa en auge es practicar lo que se conoce como batch cooking, es decir, cocinar en lote, durante una sola sesión, lo que consumiremos a lo largo de toda la semana.

Aunque esta práctica ha sido popularizada en la última década, como una tendencia urbana impulsada por la aceleración de los ritmos de vida, la búsqueda de eficiencia temporal y la gestión del presupuesto familiar, hunde sus raíces históricas en las técnicas de conservación masiva tradicionales y en la logística de raciones del meal prep industrial del siglo XX. Éste se refería a la estandarización, producción en cadena y empaquetado de porciones individuales de comida, diseñadas para ser almacenadas, transportadas y consumidas de forma rápida.

El modelo nació de la logística militar durante la Segunda Guerra Mundial, periodo en el que alimentar a millones de soldados requirió transformar la cocina tradicional en una ciencia de distribución cuantitativa e incluir las famosas raciones de campo. Con ellas, los ejércitos lograron ofrecer menús calculados al milímetro en términos de calorías, grasas y proteínas, sellados en recipientes impermeables o latas que no requerían refrigeración.

Esta novedad impulsó avances técnicos cruciales en la industria alimentaria, entre los que destacaron el sellado al vacío, la congelación rápida, la liofilización y el ensamblaje en cadena. Avances que ahora se aplican a las cocinas de fábricas, hospitales y comedores escolares.

Sí se puede enfriar comida en la nevera

Si bien es cierto que el batch cooking puede ahorrar tiempo y dinero, esta práctica de cocinar en lote para toda la semana plantea serios desafíos en materia de inocuidad alimentaria cuando no se controlan con rigor las diversas variables microbiológicas. El principal factor de riesgo tiene que ver con la permanencia prolongada de los alimentos dentro de la zona de peligro térmico, situada entre 5 °C y 60 °C. Este rango favorece la germinación de esporas y la proliferación acelerada de bacterias supervivientes al procesado térmico inicial.

Al cocinar grandes volúmenes, las endoesporas de bacterias como Bacillus cereus, común en arroz y pasta, pueden sobrevivir al cocinado inicial y germinar durante un enfriamiento lento a temperatura ambiente, dando lugar a nuevas bacterias que liberan toxinas resistentes al calor. Estas toxinas no se destruyen con un recalentado posterior y pueden causar graves problemas de salud.

¿Cómo lo evitamos? Eligiendo envases adecuados. Los protocolos de organismos oficiales como la Autoridad Europea de Seguridad Alimentaria (EFSA) y la Administración de Alimentos y Medicamentos estadounidense (FDA), aconsejan fragmentar los guisos en recipientes poco profundos que permitan acelerar la transferencia de calor entre el exterior y la comida. Así se garantiza un enfriamiento que baje de 60 °C a menos de 10 °C en menos de dos horas.

La temperatura de una cocina ronda entre 20 °C y 25 °C, un rango insuficiente para que la comida baje de los 10 °C por sí sola, lo que hace necesario el traslado al frigorífico o el uso de un baño de agua con hielo. La idea de que nunca debemos guardar alimentos calientes en la nevera proviene del riesgo que supone introducir ollas grandes con comida caliente, cuya masa térmica eleva la temperatura interna de la nevera y rompe la cadena de frío del resto de los alimentos.

No obstante, se puede introducir comida caliente en la nevera si repartimos la preparación en recipientes poco profundos, porque reduce la carga de calor a un nivel que el electrodoméstico gestiona con seguridad. Para lograr un enfriamiento rápido, conviene reposar la comida antes en esos envases llanos un máximo de 30 minutos sobre la encimera para liberar el vapor más denso, o bien reposar sobre una bandeja con hielo si tenemos más prisa. Tan pronto como disminuya la condensación visible, el recipiente debe pasar al frigorífico para completar el descenso desde 60 °C hasta menos de 10 °C en un lapso inferior a dos horas.

En el interior de la nevera es fundamental dejar espacio entre recipientes para permitir la libre circulación del frío, además de mantener la tapa entreabierta durante el proceso para dejar escapar el calor residual sin exponer la comida a contaminantes, cerrándola por completo una vez fría.

El tiempo total desde que termina la cocción hasta alcanzar una temperatura inferior a 10 °C no debe exceder las dos horas, plazo que baja a solo una hora si la temperatura ambiental supera los 30 °C.

Procediendo de esta manera evitamos también que haga de las suyas Clostridium perfringens, una bacteria que se asocia comúnmente a platos a base de carnes cocinadas, productos cárnicos cocidos, salsas de carnes, estofados, albóndigas, etc. producidos en grandes cantidades y refrigeradas en condiciones no adecuadas.

Hasta 4 días en la nevera

A medida que los alimentos cocinados pasan días en la nevera, el principal riesgo lo representa Listeria monocytogenes, un patógeno psicrótrofo capaz de multiplicarse lentamente incluso a temperaturas de refrigeración, convirtiendo las preparaciones guardadas durante más de cuatro o cinco días en un peligro significativo.

Por eso conviene limitar la conservación en refrigeración (≤ 4 °C) a un máximo de 3 a 4 días. Y congelar a -18 °C para períodos superiores. Además, es recomendable someter cada ración individual a un único recalentamiento uniforme que alcance al menos 74 °C en su centro térmico antes del consumo, porque esta temperatura es el estándar internacional de inocuidad alimentaria que garantiza la destrucción térmica instantánea de bacterias patógenas en su forma vegetativa, como Listeria monocytogenes, Salmonella, Escherichia coli y Campylobacter.

Las patatas en nevera cambian sus propiedades

Más allá del peligro microbiológico, el batch cooking tiene singularidades químicas y organolépticas de gran relevancia. Por ejemplo, el almacenamiento y posterior recalentamiento de carnes cocinadas desencadena la degradación lipídica conocida como warmed-over flavor (sabor a recalentado), que genera notas desagradables a rancio, cartón o viejo, debido a la oxidación de los ácidos grasos insaturados catalizada por el calor y el hierro libre.

También los platos que contienen patata cambian de textura en nevera. El cambio deriva de las transformaciones fisicoquímicas de los carbohidratos y la arquitectura celular del tubérculo. Durante la cocción, la gelatinización provoca que los gránulos de almidón absorban agua y aumenten de volumen, otorgando la consistencia blanda inicial. Al enfriar el plato mediante el batch cooking, los polímeros de amilosa y amilopectina experimentan una retrogradación, y el tejido se vuelve firme, harinoso o gomoso.

Esta reestructuración hace que se expulse la humedad atrapada. Como consecuencia se reseca la pulpa interna, la superficie exterior se humedece y se desestabiliza las salsas de los guisos con patata. La congelación intensifica el deterioro, porque la formación de cristales de hielo fractura las paredes celulares, provocando el colapso estructural y la aparición de una masa pastosa al descongelar.

Raúl Rivas González no recibe salario, ni ejerce labores de consultoría, ni posee acciones, ni recibe financiación de ninguna compañía u organización que pueda obtener beneficio de este artículo, y ha declarado carecer de vínculos relevantes más allá del cargo académico citado.

– ref. Tápers seguros: cómo evitar los microbios cuando hacemos ‘batch cooking’ – https://theconversation.com/tapers-seguros-como-evitar-los-microbios-cuando-hacemos-batch-cooking-273129