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Comparan la potencia de un auto con la de un tanque, un avión, un cohete…

¿Cuántos caballos de fuerza tiene tu automóvil? Para los amantes de los autos la potencia de un modelo —medido en caballos de fuerza— es un factor más que importante.

Y es, de hecho, uno de los elementos que resaltan los fabricantes automotrices en las especificaciones de sus vehículos.

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También es uno de los aspectos que revisan los medios de prensa especializados en autos, que publican periódicamente listas con los modelos más potentes del mundo.

Pero lo que hizo Álvaro Gracia Montoya y su canal de YouTube, MetaBall Studios, fue mucho más allá.

Realizó una infografía móvil, con animaciones en 3D, donde compara los caballos de fuerza de algunos de los vehículos más imponentes que han construido los seres humanos: un tanque, un bólido de Fórmula 1, un portaaviones, un avión caza a reacción, un transbordador espacial, un cohete…

HORSEPOWER Comparison ► ALL VEHICLES ???? (ft. Reigarw Comparisons)

“En la descripción del video están todas las referencias usadas para calcular la potencia en caballos de cada uno de los modelos, una cifra que no siempre es intuitiva en vehículos tan grandes como un portaaviones o el avión espía SR 71 Blackbird”, destaca el sitio Gizmodo.

Experto en animaciones

El canal MetaBall Studios se especializa en efectuar producciones animadas que ayudan a realizar análisis y comparaciones. Desde el tamaño de los diversos meteoritos conocidos hasta la cantidad de basura que produce un individuo.

En abril de 2020 publicó un video en el que analizaba el tamaño de 36 vehículos, equipos de transporte, naves y robots comandados por humanos.

“Este video muestra algunas de los vehículos ficticios a escala real. En algunos casos no hay información oficial, así que fueron creados de forma estimada con el menor margen de error posible”, señaló en aquel entonces el responsable de MetaBall Studios.

Captura de pantalla/ YouTube Metaball Studios
Alejandro Manriquez
Ex escritor de Digital Trends en Español
Google ayuda a detectar el cáncer de mama con ayuda de la IA
google ia deteccion temprana cancer de mama angiola harry sjcalew 1lm unsplash

Cada 19 de octubre se conmemora el Día Internacional de lucha contra el Cáncer de Mama, con el objetivo de concientizar acerca de esta enfermedad. En este contexto, Google difundió cómo trabaja en proyectos que combinan el poder de la inteligencia artificial (IA) con el conocimiento de los profesionales de la salud para crear herramientas de diagnóstico precisas y accesibles. Las investigaciones llevadas a cabo en varios diagnósticos detectaron una reducción del 9.4% de los falsos negativos y del 5.7% de los falsos positivos.
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer de mama es uno de los más comunes, siendo el 99% de los casos en mujeres. Asimismo, la Organización Panamericana de la Salud (OPS) afirma que el tratamiento puede ser altamente efectivo cuando la enfermedad se detecta a tiempo.
En este escenario, Adriana Noreña, vicepresidenta de Google para Hispanoamérica, reflexionó: “Como subrayé en mi participación en el Women 20 de Río de Janeiro, la inteligencia artificial tiene la capacidad de procesar y analizar enormes cantidades de datos en poco tiempo, identificar patrones complejos y aprender de forma contínua a través de sus algoritmos para mejorar su precisión, lo cual la convierte en una gran aliada para los profesionales de la salud”. Y agregó: “es crucial que haya cada vez más mujeres involucradas en el desarrollo de esta tecnología. Al incorporar nuestra perspectiva desde el momento cero, podemos garantizar que la IA no solo sea técnicamente avanzada, sino también nos permitirá crear soluciones íntimamente relacionadas con nuestro género, así como más equitativas y efectivas”.
En línea con estos esfuerzos por mejorar la detección temprana, entre 2016 y 2018, Google comenzó a implementar el uso del aprendizaje profundo -deep learning-, una de las áreas donde la IA emplea redes neuronales artificiales para aprender de grandes conjuntos de datos para realizar tareas complejas, con el fin de asistir a los médicos en la detección de la metástasis. Esta herramienta de análisis de nódulos linfáticos (Lymph Node Assistant -LYNA, por sus siglas en inglés-), es entrenada por medio de imágenes médicas, como radiografías, tomografías o imágenes patológicas, y clasificadas previamente por expertos, para que la IA pueda identificar los macro y micro patrones de la enfermedad. Así, LYNA tiene la capacidad de detectar la localización de la metástasis que, en muchos casos, es casi imperceptible al ojo humano, permitiendo que los médicos puedan acelerar el proceso de diagnóstico y, en consecuencia, adelantar el inicio del tratamiento. 
En 2021, Google Health realizó una investigación clínica junto con Northwestern Medicine para explorar cómo la IA podría acelerar el diagnóstico del cáncer de mama, optimizando el proceso desde la mamografía inicial hasta el diagnóstico final. Comenzaron la investigación recopilando imágenes mamográficas de alta calidad provenientes de diversos pacientes, las cuales fueron clasificadas por expertos en salud para entrenar el modelo de IA ante la detección de cáncer, la identificación de características tumorales, entre otros aspectos.
Posteriormente, el modelo se probó en un entorno clínico real, donde las personas que se sometían a mamografías podían optar por que sus resultados fueran analizados por la IA junto con la evaluación de los radiólogos. Estos arrojaron datos alentadores: se redujeron los falsos negativos en un 9.4% y los falsos positivos en un 5.7%, en comparación con la práctica clínica estándar. Además, la IA demostró su capacidad de analizar una mamografía en menos de dos minutos, lo que permite obtener resultados más rápidos para las pacientes, acelerar tanto el diagnóstico como el tratamiento, al mismo tiempo que reduce los costos asociados a la atención y los tratamientos tardíos.

Premios Nobel: Hallazgos en beneficio de la salud
La semana pasada, Geoffrey Hinton, ex investigador de Google, fue galardonado junto a John Hopfield con el Premio Nobel de Física 2024 por sus descubrimientos en el campo del aprendizaje automático con redes neuronales artificiales (ANN por sus siglas en inglés), que sentaron las bases para el reconocimiento a través de la IA de patrones en imágenes, lenguajes y en información clínica que hoy se utiliza en el campo de la salud y en otras disciplinas.
Como se describe en este documento emitido por el comité del premio Nobel, este descubrimiento fue clave en el desarrollo de la herramienta para la predicción de las estructuras de cualquier proteína en tres dimensiones denominado AlphaFold, motivo por el cual dos científicos de Google DeepMind, Demis Hassabis y John Jumper, obtuvieron también este año el Premio Nobel de Química. AlphaFold fue abierta por Google a la comunidad científica de forma gratuita y ya fue utilizado por más de dos millones de investigadores de más de 190 países.

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Stranger Things traería de regreso a un personaje de la temporada 1
Oficial Jim Hopper

Los fanáticos de Stranger Things están esperando con ansias el desenlace de la serie con la última temporada, sin embargo, para este epilogo es necesario volver un poco al pasado, y por eso la producción del programa está haciendo un casting para buscar a un personaje de la temporada 1.

El sitio Knight Edge Media informa que hay una convocatoria de casting para el papel de Sara, la hija de Hopper. El personaje ya había fallecido cuando conocemos a Hopper en la primera temporada. Sin embargo, la convocatoria de casting busca una actriz infantil que se parezca a la actriz original Elle Graham.
El personaje es retratado como una niña de 5 años, blanca, rubia y ojos azules/grises. Sara es la hija de Hopper vista en flashbacks. DEBE COINCIDIR CON EL MIEMBRO DEL ELENCO DE LA TEMPORADA 1, ELLE GRAHAM... CO-ESTRELLA

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Cómo manejar un auto con cambio manual
Cómo manejar un auto con cambio manual.

Pisar el pedal de embrague y pasar las marchas de forma manual es una técnica que está en plena retirada, pero si vives en Latinoamérica, o si alguna vez viajas a Europa, verás que la mayoría de los modelos cuentan con transmisión manual, a diferencia de lo que ocurre en los EE.UU.

Créenos cuando te decimos que el asunto es aún mucho más interesante: por ejemplo, los vehículos manuales son más fáciles de mantener, y ayudan a la eficiencia del combustible debido al nivel directo de control que tenemos sobre ellos. Esto último también hace que sea muchísimo más divertido el manejarlos.

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