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¿Cuáles animales se echan flatulencias y cuáles no? Nuevo libro revela este oloroso enigma

Ciencia

Por: pijamasurf - 04/05/2018

Un esfuerzo científico colaborativo para entender el fascinante mundo de la flatulencia animal

La flatulencia animal ha sido un tema que ha cobrado cierta relevancia en los últimos años, particularmente por esa especulación de que las vacas y sus gases podrían ser uno de los principales contribuyentes al cambio climático. Pero surgen otras preguntas, como la interrogante sobre el poder fétido de las flatulencias de las ballenas o los elefantes, o si las serpientes despiden gases odoríferos... ¿y por dónde?

Después del éxito de un hashtag de Twitter, #DoesItFart, la investigadora Daniella Rabaiotti y Nick Caruso han creado el libro Does it fart?, ilustrado por Ethan Kocak. El libro responde a las incontenibles dudas sobre los hábitos flatulentos del reino animal e utiliza esta curiosidad para explorar la naturaleza biológica de la flatulencia, los procesos digestivos y las bacterias que producen estos gases. Así que los pedos -es imposible no referirse al término vulgarmente usado- son el gancho para explorar cosas más profundas. 

Aprendemos que un tipo de pez (un tipo de carpa con dientes, ciprinodóntido) no sólo produce gases, sino que se infla y llega al punto en el que si no logra liberar el aire muere de un estallido. Sabemos, por los autores, que los chimpancés se echan flatulencias especialmente altisonantes cuando comen higos. Que los tapires los hacen con bastante amplitud. Nadie sabe si las arañas lo hacen -nadie nunca escuchó una ventosidad arácnida- pero sí se sabe que los ostiones, las almejas y los pepinos de mar, no. Las serpientes, las cucarachas, las termitas y las abejas sí se echan gases. Las tortugas se echan gases por el trasero, pero también respiran por allí. Algunos peces lo hacen e incluso su vida depende de ello, pero no los pájaros, animales celestiales que no tienen este hábito (aunque esto no quita que su excremento sea un serio problema en ciudades como Roma).

Evidentemente el tono del libro es ligero, ayuda a liberar el estúpido tabú que existe en torno a este tema y es, además, un excelente regalo para un niño con curiosidad científica.

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Desarrollan la primera máquina que lee el pensamiento del ser humano

Ciencia

Por: pijamasurf - 04/05/2018

Su funcionamiento implica el entrenamiento de la máquina para aprender cómo funciona el cerebro humano –principalmente el flujo sanguíneo– y la habilidad para escanearlo utilizando fMRI –imágenes de resonancia magnética funcional– con la intención de registrar tanto el flujo sanguíneo como las ondas cerebrales

La teoría de la cibernética ayudó a explicar no sólo el funcionamiento de la tecnología, sino también de muchas conductas intra e interpersonales de los humanos. Por ejemplo, esta teoría permitió desarrollar otra en función de la terapia sistémica familiar con la intención de enfrentar diversas crisis familiares en psicoterapia. De hecho, fue dicha teoría la que permitió definir los límites entre las máquinas y el ser humano, y se estableció que la diferencia entre ambos era el raciocinio: la capacidad de percibir, comprender, analizar y decidir ante diversos estímulos tanto del medio ambiente como de nuestro interior.

Ahora y conforme los avances tecnológicos, se ha establecido que el delicado límite entre las máquinas y el alma humana reside en la personalidad, las emociones y el raciocinio. Sin embargo, la ficción ha comenzado ya a describir la realidad –como sucedió en la película Her (2013)–: científicos de informática en Japón han desarrollado un sistema de inteligencia artificial –AI– capaz de visualizar los pensamientos humanos. Se trata de una tecnología que puede observar el pensamiento humano y convertirlo en imágenes.

Su funcionamiento implica el entrenamiento de la máquina para aprender cómo funciona el cerebro humano –principalmente el flujo sanguíneo– y la habilidad para escanearlo utilizando fMRI –imágenes de resonancia magnética funcional– con la intención de registrar tanto el flujo sanguíneo como las ondas cerebrales. A partir de ahí, el sistema usa esa información para descifrar el pensamiento del individuo y eventualmente "bajarla" a un formato de imagen mediante un sistema neuronal complejo –como sucede con la decodificación humana–. Para lograr que la proyección visual tenga un parecido completo con el pensamiento del individuo, los científicos hicieron uso de múltiples capas de DNN –redes neuronales profundas– y de DGN –red de generadores profundos– para asegurar imágenes precisas. Todo esto se realiza en tiempo real.

En palabras de los científicos Gouhua Shen, Tomoyasu Horikawa, Kei Majima y Yukiyasu Kamitani:

Los patrones de las imágenes de resonancia magnética funcional –fMRI– han sido capaces de brindar una visualización del contenido perceptual humano. Sin embargo [este análisis] se ha limitado tan sólo a la reconstrucción con imágenes de poca calidad (Miyawaki et al., 2008; Wen et al., 2016) o con el emparejamiento de modelos (Naselaris et al., 2009; Nishimoto et al., 2011). El reciente trabajo mostró que la actividad cortical visual puede ser decodificada –o traducida– en características jerárquicas de DNN para la misma imagen input, proveyendo una manera de usar esta información de características visuales jerárquicas (Horikawa y Kamitani, 2017). Aquí se presenta un método de reconstrucción de imágenes novedoso, en el cual los valores del pixel de una imagen se optimizaron para realizar su DNN similar a la actividad humana de decodificación en múltiples capas. Hemos encontrado que las imágenes eran similares a las imágenes de estímulo [las que provocaron un pensamiento] –ambas imágenes con formas naturales y artificiales– y que poseían un contenido visual subjetivo durante la producción de las imágenes. Mientras que nuestro modelo sólo fue realizado con imágenes naturales, nuestro método generalizó exitosamente la reconstrucción de formas artificiales, indicando que nuestro modelo realmente ‘reconstruye’ o ‘regenera’ imágenes de la actividad cerebral –y no sólo emparejando modelos–. […] Los resultados sugieren que la información visual jerárquica en el cerebro puede combinarse efectivamente con la reconstrucción perceptual de imágenes subjetivas.

La aplicación de esta tecnología es vasta, por lo cual muchos de los actuales entrepreneurs en tecnología más poderosos del mundo están promoviendo la idea de prestar atención al uso que se le da a estos nuevos descubrimientos, al menos hasta crear una base ética que regule la utilización de los avances tecnológicos.