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Así registran en vivo el COVID-19 los satélites espaciales

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Un esfuerzo conjunto están realizando la NASA, la Agencia Espacial Europea (ESA) y la Agencia de Exploración Aeroespacial de Japón (JAXA), al volcar toda su capacidad de observación satelital al servicio del monitoreo de la pandemia de coronavirus.

Las tres agencias lanzaron un panel interactivo en tiempo real que entrega datos útiles sobre cómo el COVID-19 afecta al planeta en la dimensión económica y ambiental.

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La herramienta explora indicadores ambientales y económicos basados ​​en datos de detección remota, e investigue cómo las medidas de distanciamiento social y las cuarentenas regionales han afectado el aire, la suelo y el agua en la Tierra.

Gracias a ella, pueden explorarse países y regiones de todo el mundo para ver cómo los indicadores en cada ubicación específica van cambiando en el tiempo.

Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

Thomas Zurbuchen, administrador asociado de la Dirección de Misión Científica de la NASA, comentó que “la pandemia no solo estaba dejando una cifra asombrosa de sufrimiento humano. Teníamos un impacto global que podíamos documentar desde el espacio».

«Las tres agencias espaciales se dieron cuenta de que si pudiéramos combinar fuerzas, podríamos aportar un conjunto más poderoso de herramientas analíticas para soportar esta crisis en rápido movimiento», apuntó.

A continuación, los indicadores considerados por el panel:

  • Sitios de importación y producción
  • Aeropuertos
  • Puertos
  • Estado de minerales
  • Actividades de construcción
  • Luces nocturnas
  • Población
  • Calidad del aire
  • Gases de efecto invernadero
  • Mapas regionales de la calidad del agua
  • Serie temporal de calidad del agua
Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es Senior Editor y Head of Content en Digital Trends en Español, donde lidera la estrategia editorial, SEO…
¿Qué ocurre cuando fallan los detectores de IA?
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La inteligencia artificial se ha vuelto notablemente buena creando rostros humanos falsos. Tan buenos, de hecho, que los viejos trucos en los que la gente confiaba —contar dedos, detectar pendientes deformados o buscar fondos distorsionados— están quedando rápidamente obsoletos. Según un nuevo estudio destacado por la BBC, la próxima línea de defensa puede que no sea en absoluto un mejor detector de IA. Podría ser simplemente un humano mejor entrenado.

Investigadores de la Universidad de Aberdeen, trabajando junto a la Universidad Nacional de Australia, descubrieron que las personas pueden mejorar drásticamente su capacidad para distinguir rostros generados por IA de rostros reales tras un periodo relativamente corto de formación estructurada. En lugar de buscar fallos visuales evidentes, se enseñó a los participantes a reconocer patrones sutiles que los generadores de imágenes modernos aún tienen dificultades para replicar de forma consistente.

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La mayoría de los robots domésticos hoy en día tienen algo en común: son ruidosos, rígidos e inconfundiblemente robóticos. Ya sea una aspiradora chocando con muebles o un dron zumbando por encima, están diseñados para realizar tareas – no necesariamente para que la gente se sienta cómoda. Los investigadores en Japón creen que hay una forma mejor, y empieza por inspirarse en criaturas animadas en lugar de en máquinas industriales.

Un equipo de investigación liderado por Mingyang Xu en la Universidad Keio, en colaboración con instituciones como el MIT Media Lab, ha presentado un prototipo de robot compañero flotante que planea silenciosamente por el aire en lugar de rodar por el suelo. En lugar de parecer otro aparato, el robot se asemeja a una diminuta criatura flotante, inspirándose en personajes como Campanilla, Mew de Pokémon y los Sprites Soot de Studio Ghibli.

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Roberto Serrano, profesor de economía matemática en Brown University, tomó una decisión humanitaria tras el tiroteo de diciembre de 2025 que dejó dos estudiantes muertos y nueve heridos en el campus: convertir sus exámenes a formato "take-home" (para hacer en casa) para reducir el estrés en alumnos traumatizados. Era la primera vez en sus 34 años de carrera que el catedrático de la Harrison S. Kravis University Professorship in Economics adoptaba este método en la prestigiosa Ivy League.

Lo que siguió fue un experimento involuntario que revelaría una de las mayores crisis de integridad académica en la historia de las universidades de élite estadounidenses.

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