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revista ConCIENCIA. Año 18 Nº 22

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El tema Inteligencia artificial

Del futuro en el presente: entre ciencia y ficción Las historias de ciencia ficción que marcaron la literatura de la segunda mitad del siglo XX cada vez se parecen más a la realidad. O la realidad se parece más a una historia de ficción. En la introducción a un tema apasionante, veremos que todo, todo, puede explicarse con números. Los simuladores A partir de combinaciones numéricas, investigadores suponen cómo serían las cosas, desde el cálculo preciso de variables. Bioinspiración: la inteligencia que copia a la naturaleza Como si fueran parte de la naturaleza, diferentes experiencias muestran cómo las máquinas pueden emular el comportamiento humano.

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Fotoimpresiones.

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Entrevista. Rubens José Mascarenhas de Almeida lee el presente de la actividad científica en el continente, parado contra la corriente.

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Actualidad científica.

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Historias.

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La última.

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Novedades Editoriales

Parece la luna, pero más cerca. En la Puna, las erupciones volcánicas y el viento fueron el cincel y el martillo que le dieron al desierto puneño un paisaje único. Y marciano. e

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Una caja de herramientas para el aprendizaje de la química y un kit para docentes que enseñen biología y genética: dos desarrollos de investigadores de la UNL puestos al servicio de la educación. Para completar el recorrido, desde la UNGS nos cuentan acerca del museo interactivo como espacio de popularización del conocimiento científico. h

El “otro” Maradona y un clásico del inventor: el bastón blanco también es argentino. ú

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staff ConCIENCIA es editada por la Secretaría de Ciencia y Técnica de la Universidad Nacional del Litoral y por la Dirección de Comunicación Institucional, Bv. Pellegrini 2750 S3000ADQ Santa Fe.

Rector Albor Cantard

Teléfono: (0342) 4571100

Romina Kippes

Secretaria de Ciencia y Técnica Érika Hynes Directora de Comunicación Institucional

Editores Secretaría de Ciencia y Técnica Dirección de Comunicación Institucional Directora Romina Kippes

E-mail: conciencia@unl.edu.ar.

Coordinación de diseño Alejandro Gariglio

Revista semestral de distribución gratuita. ISSN: 0328-3992.

Diseño y Diagramación Estefanía Citroni Juan Pablo Soto Escriben en este número Priscila Fernández Leticia Chirinos Pablo Bolcatto Cintia Roland Gladys Carina Antúnez

editorial

Evaluar, para planificar y crecer En 2013 la UNL llevó adelante las últimas etapas de un proceso de evaluación de su función investigación, que culminó en junio de este año con la visita de la comisión de evaluación externa, coordinada por el Dr. Hernán Charreau y conformada por ocho especialistas argentinos y extranjeros. Este trabajo, que dio lugar al informe de evaluación externa, completa el iniciado en 2012 por la propia universidad en la etapa de autoevaluación. El informe externo retoma y refuerza las valoraciones realizadas en la instancia de autoevaluación, poniendo de relieve que el trabajo realizado logró plasmar la realidad de la función I+D en nuestra universidad. Es importante destacar que la evaluación de la investigación se lleva adelante como una de las acciones de desarrollo estratégico de la Universidad, y es por esta razón que la UNL se suma al Programa de Evaluación Institucional (PEI) del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva, obteniendo financiamiento externo para cumplir un objetivo que ya se había planteado en el Plan de Desarrollo Institucional 2010-2019. Los documentos que deja la evaluación de la investigación en la UNL son el punto de partida para muchas decisiones institucionales, que van dando forma a los nuevos proyectos de gestión. Constituyen un primer mapa de la I+D en la universidad, que no pretende ser exhaustivo, sino dar lugar a una permanente valoración y conocimiento de lo que se realiza en I+D. Sobre el modelo del informe de autoevaluación, se proyecta la elaboración de informes bienales más ajustados a las necesidades de la toma de decisión, y la profundización acerca de algunas de las tendencias detectadas. Pero las etapas diagnósticas son útiles en tanto a partir de ellas se realizan las acciones necesarias en pos del desarrollo estratégico de toda la institución. Para ello, en 2014 se presentará un plan de mejoras que contará con el financiamiento del PEI. Sin embargo, la planificación no debe limitarse a completar los requisitos para obtener el financiamiento externo: en el contexto de nuestro PDI, el desafío es pensar entre todos aquello que esperamos de la investigación de la UNL del centenario, y avanzar hacia ese objetivo, asumiendo el compromiso que ello implica desde cada lugar. La generación de conocimientos es una de las funciones sustantivas de nuestra universidad, consagrada en su estatuto. Investigadores e investigadoras, junto a estudiantes de grado y posgrado, que realizan la investigación, y quienes desde la gestión tienen la responsabilidad de diseñar y administrar los instrumentos de políticas para promoverla y consolidarla, en las facultades, los institutos y el área central, forman parte de la comunidad de la UNL que se esfuerza por una investigación de alta calidad, relevante para el desarrollo del sitio y la región.


Investigación y textos Priscila Fernández Colaboración Fernando López

Del futuro en el presente

De niños, las historias que se contaban auguraban un futuro en el que los robots harían la vida cotidiana más fácil, y algunos desconfiados sospechaban que ése sería el fin de la humanidad. Hoy, no hay robots mayordomos en cada casa y las promesas futurísticas parecen decepciones. Sin embargo, la inteligencia artificial y los mundos virtuales son una realidad al punto de naturalizarse.

Robots capaces de llevar adelante cirugías de alta precisión, capturar muestras de materiales en excursiones espaciales o, incluso, aspirar “automáticamente” los pisos de una casa. Lejos quedaron los tiempos en que la promesa de un autómata no era más que una farsa. Por la década de 1780, de gira por Europa se encontraba un extraño dispositivo: un autómata ajedrecista capaz de desafiar y vencer -según dicen- hasta el propio Napoleón Bonaparte. “El Turco”, como se lo conocía, tenía forma humana y estaba dispuesto en una cabina de madera que exhibía mecanismos en su interior. Este misterioso ajedrecista, que movía las piezas del tablero con singular destreza, era visto con sospecha y desconfianza por muchos. Tras años de exhibiciones asombrosas que reportaron cuantiosas ganancias a su dueño, el engaño fue revelado y se conocieron los secretos del Turco. La cabina escondía un espacio apenas suficiente para una persona donde un hábil jugador podía mover sus piezas y, mediante resortes e imanes, los movimientos se replicaban en manos del supuesto autómata. Pareciera que por aquellas épocas, en las que aún no se soñaba siquiera con

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computadoras y mundos virtuales, esconder un humano dentro de un dispositivo mecánico parecía lo más cercano a la inteligencia artificial. “En algún momento las ideas empiezan a circular en la sociedad entonces desde el sector científico-tecnológico alguien dice: ´eso se puede hacer`. Entonces, a partir de ahí se hace y tiene un impacto sobre la cultura que la ha engendrado”, reflexionó Pablo Capanna, filósofo, docente y ensayista de amplio recorrido en la ciencia ficción. A lo largo de la historia es posible leer en relatos correspondientes al sci-fi diferentes actitudes frente al vínculo entre hombre y máquina, así como hacia la tecnología en su conjunto. Para repasar brevemente esta historia, Capanna se remontó a los orígenes norteamericanos del género. “La primera revista que usa el nombre ciencia ficción es una revista de Hugo Gernsback que era una persona vinculada al grupo de Edison. Era francamente partidaria de las nuevas tecnologías de ese momento; incluso hay una vinculación política”, detalló. Se trataba casi de un fanatismo que también aparecía en otros textos, novelas y

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Entonces, cuando los titulares actuales refieren a un posible soldado robótico que estaría desarrollando el gobierno de Estados Unidos o el robot arquero que hasta puede darle pelea a Messi, queda claro que aquellas fantasías que la ciencia ficción anunciaba hace décadas aún tienen lugar en esta cultura. Pero más allá de estas fantasías, ¿cómo puede el hombre desarrollar máquinas inteligentes, generar mundos virtuales y, en fin, llevar adelante los más increíbles desarrollos tecnológicos que hoy forman parte de la vida cotidiana? La computación es una de las claves para entender esto, pero más allá, está la Matemática. Calcular la realidad En pocas palabras, una computadora es una gran calculadora. Entonces, todo lo que realiza una computadora puede reducirse a operaciones matemáticas. “En ingeniería uno quiere diseñar, analizar, sistemas y cosas, es decir, la realidad. Para eso usamos habitualmente la capacidad que tienen las computadoras para hacer muchos cálculos rápidamente”, comenzó a explicar Alberto Cardona, investigador del Centro de Investigaciones en Mecánica Computacional (CIMEC), dependiente de la UNL y el CONICET. Transformar la realidad en algo calculable es posible gracias al uso de modelos. “Por un modelo matemático se entiende, en muchos casos, un conjunto de

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cuentos, en consonancia con un fuerte espíritu voluntarista que ponía el énfasis del progreso en el esfuerzo del hombre. De acuerdo con Capanna, estas producciones literarias apoyaban la tecnocracia: “Una doctrina que rápidamente pasó al olvido y pretendía crear un soviet de ingenieros. Ése era el proyecto y su actitud hacia la tecnología era francamente apologética”. En contraste con esos primeros años del género, la Segunda Guerra Mundial, la bomba atómica y la guerra fría tuvieron sus consecuencias y provocó, en algún sentido, una pérdida de la ingenuidad ante el desarrollo tecnológico. “Apareció dentro de la ciencia ficción otra etapa en su evolución, apareció el temor”, destacó Capanna. Un cuento vino a la memoria del filósofo, “Dulce et Decorum” de Damon Knight. “Dos grandes computadoras: una rusa y una norteamericana, que están empeñadas en una guerra infinita. Viven bajo tierra en una especie de juego de ajedrez interminable, pensando que arriba sigue la guerra. Esa es la mejor expresión del terror que infundían las máquinas cuando en realidad dependen de los hombres que las maneja”, reflexionó. Estas actitudes que aparecen en la producción literaria y que cambian con el tiempo guardan estrecha relación con la realidad y el contexto de la que forman parte. “Hay una interacción constante entre la ficción y la realidad”, subrayó Cappana.

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ecuaciones, de diversa naturaleza, con las cuales se trata de representar algún problema concreto”, definió brevemente Ricardo Toledano, docente e investigador de Matemática de la Facultad de Ingeniería Química (FIQ) de la UNL. Según explicó el matemático, esto puede entenderse con un típico problema de ingenio en el cual, por ejemplo, se pregunta por las edades de un familiar que tiene el doble de la edad que el otro y que al cabo de 30 años, el primero será diez años mayor que el otro. “Si a la edad del primero la llamo X y a la edad del otro Y; entonces la primera parte me dice que X es igual a 2Y mientras que la segunda me dice que X+30 es igual a Y+30+10. Este par de ecuaciones X=2Y y X+30=Y+40 constituye mi modelo matemático, pasé del lenguaje común a ecuaciones que representan al problema dado”, ilustró Toledano. Una vez que el problema está planteado como una ecuación o ecuaciones, es indistinto si se trata de la edad de familiares, la cantidad de habitantes de dos ciudades o el número de caramelos en un frasco porque ya se transformó en una abstracción. Al entender el problema desde sus variables y relacionarlas a través de ecuaciones es posible modelar matemáticamente la realidad. “Eso, en general, da por resultado un sistema de ecuaciones que pueden ser de muy variada complejidad”, contó.

Lograr expresar la complejidad de un problema en ecuaciones requiere de la interacción de matemáticos con profesionales de aquellas disciplinas de las que provienen los problemas de interés. “Se requiere de un trabajo interdisciplinario importante para llegar a entender y modelar matemáticamente un problema”, recalcó. Una vez que está planteado el sistema, sólo resta resolverlo. Según Toledano, se trata de dos etapas, la primera va del problema a las ecuaciones, “ahí es cuando se está en la matemática pura y se trabaja con las variables de manera abstracta”. Una vez que ha sido resuelta la cuestión matemática, comienza la segunda etapa: ver si la solución tiene sentido en el problema concreto. En el ejemplo de las edades, si al resolver el sistema x tiene un valor de -10, entonces o bien hay un error de cálculo o bien el modelo matemático no es correcto, porque no existen edades negativas. Eso obliga a plantear si está bien el modelo e interactuar con otros profesionales. “La matemática nos da, en definitiva, una manera de poder decir algo sobre el problema”, resumió. Gracias a la computación Así como el tiempo dejó atrás a las farsas de los autómatas con personas escondidas en su interior, las salas de calculistas también forman parte del pasado. Salones donde la gente no hace otra cosa que calcular manualmente fueron la clave


algoritmo

resultado preciso para tomar decisiones. “Muchas veces con una aproximación te alcanza para decir algo interesante sobre el problema. Las soluciones precisas o exactas son muy atractivas para un matemático por cuestiones de estética matemática, pero hay que reconocer que forman parte de un mundo idílico”, aclaró el matemático. La clave está, entonces, en desarrollar un modelo que sea lo suficientemente preciso como para poder predecir qué ocurrirá con el problema pero lo suficientemente simplificado como para poder calcularlo. “Hacerlo matemáticamente más fácil amplía el margen de error porque significa hacer muchas simplificaciones (eliminar ecuaciones y relaciones). Va a ser más fácil de calcular pero probablemente el modelo no responda bien a la realidad y, en consecuencia, no se podrán hacer buenas predicciones”, concluyó. El crecimiento permanente de las capacidades de cálculo así como el desarrollo de nuevos métodos y técnicas computacionales permiten hoy a los investigadores desarrollar modelos complejos que intentan recrear condiciones reales y así simular y ensayar escenarios reales. Otros, en cambio, se valen de los sofisticados modelos que describen procesos naturales (como el funcionamiento de una neurona o una colonia de hormigas) para emular sus estrategias y aplicarlas para el desarrollo de algoritmos inteligentes.

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para estudiar, por ejemplo, la trayectoria de cuerpos celestes antes de la aparición de herramientas de cálculo mecánicas. “Lo que hacía un grupo de personas hoy se hace con una calculadora de mano, pero el proceso es el mismo. La computadora permitió hacerlas de más rápida y eficiente y llegar a formular modelos mucho más complejos”, contó Cardona. El desarrollo de la computación cambió mucho los métodos de cálculo, “como se hacía todo a mano, se trataba de simplificar mucho las cosas porque había ecuaciones que no se podían resolver”, coincidió Sergio Idelsohn, fundador del CIMEC. “Esto no nos facilitó las cosas sino que nos las complicó porque ahora podemos resolver problemas mucho más complicados, y cada vez más. Tenemos muchas más posibilidades pero los problemas son más complicados”, reflexionó. Además, resolver una serie de cálculos en una computadora implica, necesariamente, trabajar con aproximaciones. Esto se debe a que un computador sólo reconoce números y, entonces, frente a un al valor de la constante π, la computadora lo procesa, por ejemplo, como 3,1415. Si bien los decimales continúan, la máquina debe truncar los dígitos. “Una computadora no va a encontrar, en la mayoría de las veces, soluciones exactas porque trabaja con aproximaciones y truncaciones de números”, afirmó Toledano. Pero no siempre es necesario tener un

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El diccionario de los conceptos inteligentes Inteligencia artificial: Forma parte de las ciencias de la computación y refiere a la capacidad de razonar de un agente no vivo. Sistemas expertos: Frente a un problema, estos sistemas imitan el comportamiento de un experto en su área. Redes neuronales: Son modelos artificiales inspirados en el funcionamiento del sistema nervioso. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas que colaboran entre sí para producir un estímulo de salida. Computación evolutiva: Se trata de algoritmos que se inspiran en la evolución biológica. Trabajan con poblaciones que evolucionan por azar y estrategias de selección. Lógica borrosa: Emula la forma en que las personas son capaces de razonar y tomar decisiones sobre información incierta. Inteligencia computacional: Es una rama de la inteligencia artificial que incluye a las redes neuronales, la computación evolutiva y la lógica borrosa. Algoritmo de enjambre: Modela el comportamiento colectivo de agentes individuales y su relación con el ambiente. Pueden imita el actuar de las hormigas, las abejas o las bandadas de aves, entre otros. Minería de datos: Son algoritmos capaces de manipular enormes cantidades de información para encontrar allí estructuras y patrones entre los datos.

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Al subir a un avión, escuchar noticias sobre una central nuclear o simplemente al estar cerca de una zona industrial uno quiere pensar que se trata de situaciones seguras en las cuales ya todo está previsto. Los modelos en computadora son una herramienta usada por los ingenieros para hacer previsiones, simular escenarios y poner a prueba estos y otros diseños. Pero, ¿cómo lo hacen?

El representar la realidad a través de variables y ecuaciones es lo que permite a los científicos recrear las condiciones en las que ocurre el problema de interés y experimentar y jugar con todo tipo de situaciones. “En el proceso de modelado hay distintas etapas a seguir para traducir la realidad física a una secuencia de cálculos”, comenzó a explicar Alberto Cardona, investigador del Centro de Investigaciones en Mecánica Computacional (CIMEC), dependiente de la UNL y el CONICET. “Construir un modelo implica llegar a una secuencia precisa de cálculos o algoritmo, cuyo resultado va a aproximar al sistema físico que estás queriendo representar”, continuó el docente de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas (FICH) de la UNL. El proceso puede aplicarse a problemas de cualquier tipo, pero en el caso del CIMEC se refiere a sistemas físicos, y a través de técnicas de modelado se obtiene una secuencia de operaciones algebraicas que expresa su comportamiento. El trabajo combina la mecánica, entendida como el estudio del movimiento de los cuerpos y su evolución en el tiempo bajo la acción de fuerzas, y la informática, entendida como el tratamiento automatizado de la información de una forma útil. “Lo que hacemos es el estudio del movimiento de los cuerpos usando una computadora”, resumió Sergio Idelsohn, investigador y fundador del CIMEC.

“Estudiamos el movimiento del agua bajo acción del viento, la cantidad de agua que se desplaza con una lluvia torrencial, la fuerza que ejerce el aire sobre un avión, la fuerza que hace el mar sobre un barco o la que ejerce el aire contra un edificio”, ejemplificó. Para poder simular esas situaciones, los investigadores deben incorporar a sus cálculos todo lo que conforma el escenario en el que ocurre el movimiento de cuerpos que les interesa. Por ejemplo, para simular el vuelo de un avión, hay que recrear su entorno en el que existen gravedad, vientos, presión atmosférica, temperatura y muchas otras variables que afectan a lo que le ocurre al avión en el aire. Para realizar estos cálculos, los investigadores dividen el fenómeno en múltiples situaciones más simples y las combinan. “Si quisiéramos saber qué pasa en una habitación en caso de un incendio, dividimos idealmente una habitación en cubitos y suponemos un comportamiento muy simple en cada uno de ellos”, ejemplificó Mario Storti, investigador del CIMEC. En este ejemplo, un millón de cubitos podrían representar lo que ocurre en la habitación. Pero además, hay que considerar la evolución del fenómeno en el tiempo. Por ejemplo, el análisis a lo largo de un día, podría llegar a resolverse analizando lo que ocurre en una secuencia de un millón de intervalos una décima de segun-

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Nuevos desafíos

do. “Lo que hacemos, básicamente, es lograr el resultado a un problema complicado por combinación adecuada de resultados para problemas simples, y todo en el menor tiempo posible”, sintetizó. El objetivo final de la investigación es diseñar algoritmos para que los modelos logren representar adecuadamente el problema en estudio, y brinden un resultado significativo en el menor tiempo posible. Paso a paso Desarrollar simulaciones que ayuden a prever escenarios y diseñar estrategias de optimización es un proceso que comienza analizar el problema e identificar qué es lo que requiere una solución. Luego se arma un modelo que, muchas veces, combina desarrollos anteriores pues “realizamos programas generales para modelado, que utilizan técnicas que los hace configurables, es decir que a través de los datos ingresados es posible representar distinto tipo de situaciones”, señaló Cardona. Esta es la instancia en la que entran en juego los conocimientos propios de la disciplina, las tipificaciones físicas existentes, los programas y desarrollos anteriores; todo se conjuga para tratar de calcular lo que ocurre en un problema específico. El dar forma a estos datos no es una tarea automática y requiere de una cierta habilidad que entra en juego. “La tarea del analista es un poco artesanal; se

requiere de iteración y correcciones por prueba y error”, subrayó Cardona. “El analista usa el programa de computación como herramienta, va jugando, cambiando y adaptando los datos hasta encontrar que copia adecuadamente el problema a representar, y se convence de que ese modelo reproduce bien la situación”, relató. De acuerdo a la complejidad del problema, puede haber necesidad de realizar validación con resultados experimentales. “Por ejemplo, se ataca el problema al mismo tiempo numérica y experimentalmente para una situación simplificada; se comparan ambos resultados hasta encontrar una respuesta coincidente, y posteriormente, una vez validado el modelo, se aplica éste para analizar situaciones que no pueden llegar a reproducirse en experiencias”, afirmó Cardona. Nuevos desafíos Esta “receta” de modelado puede tener las más diversas aplicaciones y los resultados de la simulación se presentan en computadora usando diferentes técnicas de representación gráfica. “Si bien los casos son distintos, el punto común es que estamos aplicando siempre la misma metodología y, en esencia, los sistemas son representados por ecuaciones y algoritmos que guardan similaridad”, resumió Cardona.


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Cosechadora de aceitunas

Lo que mueve la necesidad de estas aplicaciones en ingeniería, es resolver problemas concretos que demandan solución. “Muchas veces, se busca modelar situaciones que nunca antes se habían representado”, contó. Un ejemplo de estos nuevos problemas aparece en las micro y nano tecnologías. Al tratarse de un campo nuevo todo está por hacerse. “En estos casos se aplican métodos clásicos que requieren adecuación, pues muchas de las ecuaciones cambian al trabajar en esa escala”, recalcó Cardona. Cuando se modela la realidad en el orden de los nanómetros, se presentan fenómenos distintos de los que ocurren a escala “humana”. Ciertos fenómenos físicos no son relevantes a escala usual, y las fuerzas que generan se ignoran por ser muy pequeñas. “En pequeñas escalas, fuerzas habitualmente ignoradas pasan a ser importantes, y se dejan de lado otras fuerzas que sí son consideradas en las grandes escalas”, resumió. En campos de aplicación tradicionales, el uso de modelos computacionales permite que los ingenieros tengan en cuenta detalles que antes eran despreciados. “Se realizaban simplificaciones para llegar al diseño; con ellas los objetos logrados funcionaban pero se encontraban lejos del óptimo. Todo ello llevaba a diseños muy conservativos e incremento en el costo”, dijo.

Mediante las mejoras logradas en los métodos de cálculo y de fabricación, se logra mejorar el diseño de objetos y procesos. “Efectos que antes se ignoraban, ahora se pueden considerar en el cálculo para obtener mejoras en el rendimiento, en la duración, disminución de peso, economía de materiales o lo que se requiera”, detalló. En tiempo real Desarrollar y aplicar un modelo que simule los efectos de un sismo de gran escala, por ejemplo, es algo que puede ser crucial para salvaguardar vidas. Sin embargo en ese caso particular no sólo se trata de qué tan precisa pueda ser la información sino, fundamentalmente, qué tan rápido es posible disponer de ella. Si el modelo de simulación requiera días de procesamiento esa información por exacta que fuera ya no tendría valor. En este sentido en los últimos años surgió una nueva línea de trabajo que desafía a los especialistas en el campo de la mecánica computacional: el real time, es decir, el desafío de resolverlo en tiempo real. “Es otra forma de ver las cosas. Hasta ahora siempre tratábamos de calcular nuevas cosas de la manera más precisa posible, no importando el tiempo de cálculo que necesitábamos. Estamos enfocando el problema al revés: tenemos que resolver el problema en un tiempo dado;

Utilizar la fuerza del viento para cosechar aceitunas de manera mecánica fue la idea que disparó un desarrollo innovador en el que se aplicó mecánica computacional y cálculo de aerodinamia. La tecnología disponible para realizar una cosecha mecánica de olivares utiliza varas de un material flexible que se mueven y golpean las plantas para sacudirlas y lograr que se desprendan los frutos. Si bien es efectivo, los daños que provoca al olivar pueden afectar tanto a la planta como a la producción. Un fumigador que aplicaba productos con un spray de gotas pensó en aprovechar la fuerza del viento para desprender las aceitunas, lo cual implicaba un desafío tanto de diseño como de cálculo que fue asumido por investigadores del CIMEC. El primer paso para los especialistas era conocer cuánta fuerza debía tener el viento para poder desprender el fruto. “Si se tomaba un ventilador que generaba un viento muy fuerte, ¿la aceituna se iba a caer?”, esa era la pregunta que planteó Mario Storti, investigador del CIMEC y coautor de la patente que se generó con este desarrollo. Para buscar una respuesta existen distintas opciones, una es colocar una planta en un túnel de viento para poner a prueba de modo experimental el problema y obtener información. Sin embargo, los científicos del CIMEC se dedican al cálculo, por lo que su forma de analizarlo es virtual. “Lo primero que hicimos fue un modelo”, contó. De acuerdo con los cálculos, se necesita un viento a tres veces la velocidad del sonido para generar el medio kilo de fuerza que es necesario para desprender la aceituna. Lograr potencias de Mach 3 no es una opción para este tipo de maquinarias. “Entonces, pensamos que en vez de arrancarla por fuerza bruta del viento, podíamos usar el viento para sacudir el árbol”, continuó. “Ideamos la máquina y una vez que la diseñamos, hicimos muchos ensayos en mecánica computacional para poner a prueba la forma del rotor, los ángulos de los álabes y ver su eficiencia aerodinámica”, detalló Storti. Finalmente, se patentó un diseño que utiliza un ventilador muy potente que consume 40hp de energía –similar a la mitad de la potencia del motor de un auto- y genera vientos cercanos a los 200km/hora. Por delante lleva un rotor que divide en dos el chorro de aire y, al girar produce el efecto de sacudida en la planta. “Si bien la cosecha con viento no es totalmente inocua para la planta, los daños son mucho menores”, recalcó. La cosechadora por pulsos de aire es un desarrollo que se realizó en el CIMEC. Los participantes son Norbero Nigro, Mario Storti, Luciano Garelli y Adolfo Schechlman. Además de aceitunas para elaboración de aceite, se está evaluando el desempeño de la máquina para la cosecha de arándanos.

Instantáneas de los jets saliendo por las superficies del rotor

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En el TC2000

Nubes de puntos generadas por fotogrametría

luego, la consigna es cuál es la mejor precisión que podemos obtener en ese tiempo”, explicó Idelsohn. El caso de los terremotos es paradigmático al hablar de tiempo real. Si, por ejemplo, un tsunami comienza a avanzar por el océano, de tardarse más de media hora en saber adónde va a llegar y con qué intensidad, esta información ya no sería de utilidad. “Cuando vas conduciendo y te equivocás, el GPS demora unos dos o tres segundos en ofrecerte una nueva ruta, que puede no ser la mejor pero lo resuelve rápido entregando una alternativa”, ejemplificó el especialista. Esta línea que ya lleva dos años de trabajo involucra a dos grupos de investigación, por un lado al CIMEC en Santa Fe y, por otro, al Centro Internacional de Métodos Numéricos en Ingeniería (CIMNE) de la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC). En menos tiempo La cantidad de tiempo que demanda realizar un cálculo está directamente ligada a la computadora que se use. Si bien ya es posible procesar modelos complejos en “supercomputadoras”, al hablar de real time se pretende poder resolverlos en poco tiempo pero en computadoras comerciales. “La idea es que sea algo accesible”, destacó Idelsohn. Los investigadores pretenden disminuir el tiempo de cálculo, sin incrementar la

capacidad de procesamiento de la computadora. El truco para esto es que parte de los cálculos pueden realizarse previamente. “Puede llevar incluso meses de trabajo el desarrollar un modelo especializado de un tipo de problema dado, que puede luego ser resuelto bajo distintas condiciones”, explicó. Así, por ejemplo, modelar incendios forestales de un tipo dado puede tomar un año de trabajo; sin embargo, una vez listo puede aplicarse para resolver de manera rápida distintos casos particulares de incendio. Al separar el método de solución del problema en dos partes y resolver una de ellas con anterioridad, es posible tener respuestas rápidas. Sin embargo, “si se suman los tiempos de lo que se hizo previamente y lo que se hace después, el tiempo de cálculo total es más largo”, señaló. “Un tipo de cálculo realizado es el análisis de la sensibilidad que tiene el resultado de un problema frente al cambio de algunos parámetros. Ese tipo de análisis implica hacer muchos cálculos con distintos valores de parámetros y para ello es importante el real time”, dijo Idelsohn. “Cuando tengamos modelos en tiempo real, nadie va a querer hacer las cosas como se realizan ahora. Estamos cambiando la forma de pensar de la gente y demostrando que se pueden hacer cosas en real time”, concluyó.

El incremento en la competitividad de la categoría implica que en el Súper TC2000 cobre cada vez más protagonismo la optimización de la performance de los autos. Investigadores del CIMEC estudiaron y realizaron servicios en los últimos años para la puesta a punto de chasis, análisis aerodinámico y amortiguación de diferentes coches. Actualmente Norberto Nigro, uno de los investigadores del CIMEC, coordina el trabajo de ingenieros con el equipo Honda Petrobras del Sport Team. En 2013 la apuesta del equipo se puso en tres Honda Civic, en mano de los pilotos Christian Ledesma, Ricardo Risatti y Damián Fineschi. El primer paso para el desarrollo de los modelos digitales es hacer un relevamiento fotogramétrico del auto. La nube de puntos que se posicionan a partir de las fotos es la que permite identificar las superficies y reproducir el auto digitalmente. A través de este tipo de modelos computacionales los ingenieros están abocados al estudio de la curva del amortiguador del Honda. “El amortiguador es un elemento de la suspensión que de alguna manera es vital para que el auto pise bien”, destacó Nigro. En este sentido, no sólo es necesario que el auto tenga buen agarre, “tiene que cambiar y acomodarse rápido a la pista y ese acomode se logra con el amortiguador”, explicó. El análisis de las curvas de amortiguadores puede hacerse experimentalmente. Para ello se apoyan el tren delantero y el tren trasero sobre balanzas móviles y luego se las hace vibrar a diferentes frecuencias. “El auto reacciona a esas frecuencias modificando su carga y su derivada de carga que es lo que entra a la curva del amortiguador”, contó Nigro. Este ensayo con dos postes es posible de realizar en Argentina, pero no la versión de cuatro puntos de apoyo, en la cual se hace vibrar cada una con una frecuencia independiente. “Utilizando el ensayo a dos postes podemos calibrar el modelo y realizar virtualmente el ensayo a cuatro”, destacó. “De modo experimental, en el taller y en la pista se puede medir el amortiguador, sin embargo al simular se puede ver mucho más. Eso ayuda a entender mejor el auto y de eso se trata”, reflexionó. De este modo, continúa una serie de trabajos en torno al Súper TC2000 que años atrás incluyó el análisis aerodinámico del Volkswagen Bora y la puesta a punto del chasis del Ford Focus.

Honda Civic en el autodromo de Rosario en abril de 2013.


[...] capaz de hacer algo que es propio de los seres humanos [...]

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Bioinspiración […]

¿Qué vuelve a algo inteligente? No a una persona, sino a un dispositivo, sistema o desarrollo. La respuesta puede ser difícil. Para Diego Milone, docente e investigador de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas (FICH), no lo es tanto: “Inteligente es cualquier máquina capaz de hacer algo que es propio de los seres humanos, y

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hacerlo mejor en algún sentido”.

Siglos atrás, cuando no se había acuñado aún el término de inteligencia artificial, se fabricó la primera calculadora mecánica. “Sumar, restar, multiplicar y dividir eran acciones propias del ser humano. Así que si había una máquina que calculaba, era inteligente, aunque hoy nadie diría que una calculadora es inteligente”, ejemplificó Diego Milone, docente e investigador de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas (FICH). El problema está en lo escurridizo del concepto de inteligencia artificial, ya que es algo dinámico que cambia con los años y se va adecuando a las necesidades y desafíos que una sociedad busca resolver. Las fronteras se van expandiendo de modo que problemas que antes se consideraban propios de la inteligencia artificial hoy ya tiene solución. Así, esos desarrollos “inteligentes” fueron incorporados con total naturalidad al entorno por lo que dejan de ser considerados “inteligentes”; mientras que aquellos problemas que aún no se resolvieron, “en los que sigue siendo el ser humano más hábil, más capaz de resolverlos, se consideran los desafíos actuales de la inteligencia artificial”, explicó Milone. Si un teléfono celular hoy puede reconocer el habla lo suficientemente bien como para hacer un marcado automático,

por ejemplo, enseguida se naturaliza y es algo que ya está incorporado a lo que se espera de un teléfono. Pero la inteligencia no sólo se aplica a los dispositivos tecnológicos de punta, también se usa para mejorar cultivos, detectar enfermedades, monitorear fauna silvestre, para nombrar algunas del sinfín de aplicaciones que tienen hoy los desarrollos santafesinos de inteligencia artificial. ¿Cómo se hace? Poder disponer en el presente de aquello que años atrás se soñó que algún día se haría automáticamente requiere de nuevos desarrollos en el ámbito de la computación. En particular, el Centro de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional, más conocido como sinc (i), de la FICH se aboca al reconocimiento y procesamiento de señales. “Combinamos dos grandes bloques, por un lado está la extracción de características y, por otro, la clasificación o reconocimiento propiamente dicho”, detalló. En la primera de estas etapas el objetivo es obtener la información que llega a través de una señal. “Una señal es, básicamente, cualquier conjunto de datos procesables, puede ser un sonido, una imagen o la cantidad de letras ‘a’ por página en un libro”, definió Milone.

El trabajo consiste, entonces, en tomar la señal cruda y filtrarla, limpiarla de ruidos, detectar los bordes, los picos, los máximos y todo lo que ayuda a obtener la información que se encuentra allí escondida. “Procesar señales es pasar del dato bruto a algo que un sistema inteligente pueda manipular”, subrayó el especialista. Lograr ver la señal –sea una imagen, un sonido, un texto o de cualquier otro tipodesde otra perspectiva es lo que permite ver la información que se precisa para resolver un problema concreto. La foto de un rostro, por ejemplo, puede ser una señal pero de toda la información que muestra la fotografía, sólo una parte es significativa para reconocer de quién se trata. Para hacerlo de modo automático, un sistema puede tomar de esa señal cruda diez medidas como puede ser la distancia de los ojos o la longitud de la nariz y utilizar sólo esos valores para tratar de reconocer de quién se trata. Otra opción es procesar la señal para limpiarla del ruido. Un desarrollo ya clásico de los investigadores del sinc (i) es el análisis de alimentación de las vacas a través del reconocimiento de los sonidos masticatorios. Para que esto funcione es importante en primer lugar limpiar el sonido registrado de las vacas y eliminar otros sonidos que pudieron ser

Cómo detectar celo en vacas Leonardo Giovanini, que pertenece al Centro de Investigación y Desarrollo en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional (sinc (i)) de la FICH, destacó que se encuentran ideando un sistema para dar solución a un problema recurrente del campo: el de la detección del celo de las vacas. La idea es la creación de un dispositivo que sirva para detectar eficazmente el celo de las hembras, ya que su receptividad sexual dura un período muy breve y los productores deben aprovecharlo para inseminarlas. “Las vacas manifiestan su celo mediante su conducta en unas seis horas, aunque la disposición para aparearse dura más. Debido a esa brevedad, los criadores detectan sólo el 30 por ciento de los casos, situación que provoca grandes pérdidas económicas”, señaló. El investigador afirmó que durante el celo las vacas se agrupan y son montadas por las que ya pasaron por esa eta-

pa, simulando el apareamiento. Se trata de una conducta muy visual que le sirve al grupo para idear una especie de “detector de celos”. Aprovechando esos movimientos, los investigadores pensaron que una buena idea para la detección del celo sería analizar el comportamiento global de los animales mediante un dispositivo que mida la posición, además de otros datos, como sonidos, temperatura y humedad: “Nos interesa saber cómo se mueven, qué secuencias debemos desentrañar. Las vacas en celo seguramente estarán muy juntas, mientras que las que ya lo hayan pasado estarán cerca y, a veces, a otra altura, porque estarán montando a las demás. Otra solución podría ser detectar la forma de alimentación, que se altera con los cambios hormonales. Son datos que se pueden complementar para tener mejores resultados”, afirmó Giovanini.


el tema

Inteligencia Artificial

captados, como puede ser el canto de un pájaro. “Distinguir la señal del ruido varía en cada aplicación, pero muchas veces comienza con entender el proceso de generación de la señal”, explicó Milone. En el caso del pajarito que canta junto a la vaca, su sonido es muy agudo por lo que al procesar la señal de los sonidos masticatorios, los investigadores pueden dar valor 0 a los sonidos que tienen una frecuencia alta, porque se sabe que no pueden corresponder a la masticación de la vaca. “Si uno sabe cómo es la fuente y las características del sonido que está buscando puede tener indicios de los ruido”, señaló. Existe una diversidad de modos de transformación que permiten cambiar la perspectiva desde la que se mira a la señal y disponer en ese nuevo espacio de la información que se requiere ante un determinado problema. Agregar inteligencia Después del procesamiento continúa la fase de reconocimiento y ahí es precisamente donde entra el concepto de inteligencia. Los primeros enfoques de inteligencia artificial comenzaron a verse en las décadas de 1940 y 1950. Luego, un gran hito para la disciplina fue el surgimiento de los sistemas expertos. La idea era crear un sistema que imite los pasos

que haría una persona especialista en un tema. El procedimiento, a modo de receta, proponía una acción y, en función de la respuesta, indicaba la siguiente emulando a un experto. Esta secuencia armaba un árbol que puede ser muy simple o muy complejo. “Esta fue una tecnología que en algún momento se pensó que iba a modelar la inteligencia humana y llegó un punto en el que se vio que para algunas aplicaciones era muy buena y en otras no”, detalló Milone. Para tratar de superar esas limitaciones comenzaron a surgir otro tipo de inteligencias, que ya no imitaban al experto sino a lo que ocurre en la naturaleza. “Trabajamos en sistemas bioinspirados, eso no quiere decir que modelamos la naturaleza sino que tomamos de ella las ideas de cómo resuelve problemas para utilizarlos en otros”, destacó. Como las neuronas A fines de los 80 y principios de los 90 tuvieron su auge las redes neuronales. “La idea era completamente diferente: hacer un modelo del cerebro, que en ese momento eran unas pocas neuronas, simular así al sistema biológico y dejar que aprenda solo”, explicó. Entonces, uno de los enfoques con redes neuronales es por un lado ingresar datos “crudos” al sistema, por otro indicar las

salidas o resultados correctos y dejar a las neuronas que se conecten y aprendan. Para esto primero es necesario modelar la neurona aunque de un modo muy básico y elemental. Así, las dendritas (donde la neurona recibe los estímulos) se equiparan con el ingreso de datos y los axones (por donde se emite el impulso), con las de salidas. Entonces, si los impulsos llegan a estimular lo suficiente a la neurona como para que se despolarice la membrana, la neurona se excita. Luego, a la salida de una neurona se puede conectar otra y armar la red neuronal. La clave del proceso de aprendizaje de la neurona es valorar qué tan importante –o qué peso- tiene cada entrada. “Armar esa estructura es muy simple, el desafío es encontrar cuáles son los pesos de ponderación. Ahí está el aprendizaje de las redes neuronales”, señaló Milone. En el ejemplo del reconocimiento de imágenes, al utilizar redes neuronales se pueden ingresar las medidas de los rostros a identificar y como dato de salida se le indica al sistema de quién es cada foto. La red deberá establecer las conexiones sinápticas que le permitan determinar qué rasgos son más importantes para reconocer a cada uno de manera que pueda identificar al sujeto en una nueva imagen, por más que esté en un ángulo diferente o con un aspecto distinto.

Modelado de epidemias El Centro de Investigación y Desarrollo en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional (sinc (i)) colabora con diferentes grupos de investigación como, por ejemplo, uno de la Facultad de Ciencias Veterinarias (FCV) que estudia una epidemia que afecta a aves nativas y endémicas. “Están interesados en saber sobre el avance de la larva de la mosca Philornis downsi sobre la especie benteveo”, indicó Leonardo López, integrante del sinc (i). Según agregó, el estudio se centra en conocer la dinámica de reproducción del insecto, que desde hace muchos años causa estragos también en poblaciones de aves de las Islas Galápagos. “Sabiendo esa dinámica, en el futuro podremos saber cómo combatir la mosca”, adelantó López. En la adultez, Philornis downsi es un tipo de mosca que sólo prefiere las frutas, pero en su estado larval es parásito de los pichones. “El gusano se introduce por los orificios nasales de las crías. Cuando crece, cae en el nido y por la noche se alimenta de la sangre de los animales. Este comportamiento es muy difícil de observar, porque de día el gusano se pierde en el material del nido”, lamentó. “El ciclo de vida de la larva desde que se sale del huevo hasta mosca es de 14 días aproximadamente, mientras que los pichones tardan el doble de ese tiempo hasta emplumar. Por eso, sabemos que los animales deben soportar hasta el doble

de la cantidad de habitual de parásitos”, continuó. En este sentido, López contó que crearon un modelo computacional de la dinámica de evolución temporal de los pichones susceptibles a ser infectados, algo que compatibilizarán con modelos de cantidades de larvas que albergan y mortalidad. “Con los modelos pretendemos aproximar situaciones futuras, la correlación que existe entre la cantidad media de larvas soportada por los pichones de una especie y su probabilidad de sobrevivir. Otro aspecto interesante de explorar sería la dinámica de reproducción de la mosca en relación con la red de nidos que conforman a la población de aves, para saber si son unidades aisladas o si en realidad existe algún tipo de comunicación entre ellos más allá de la mosca en sí. Por trabajos de Galápagos sabemos que existe posibilidades de que las aves lleven las larvas de un lugar a otro”, observó. En síntesis, López afirmó que en una primera instancia utilizan modelos clásicos basados en ecuaciones diferenciales ordinarias (ODE, por sus siglas en inglés) y, en una segunda etapa, modelos basados en individuos, que puede entenderse como “una colección de unidades que interactúan entre sí. De esta forma, el comportamiento de cada individuo influye un comportamiento emergente global. Esta estrategia nos permite evaluar un problema a nivel individuo y a nivel población”.

[…]

En la incertidumbre Luego de las redes neuronales surgieron otros tipos de inteligencias; una es la lógica borrosa que tuvo su auge en la década del ´90 y tiene como objetivo modelar todo aquello que no puede pensarse sólo de modo binario, como si o no. De hecho, en la mayoría de las acciones cotidianas, cada persona no cuenta con información certera para tomar una decisión, así decide comprar yerba porque en el envase queda poca, sin importar exactamente cuántos gramos son. “La lógica borrosa trata de emular cómo el cerebro se maneja con la incerteza”, contó Milone. De modo simplificado, el especialista explicó que esta lógica busca convertir las decisiones de 0 ó 1 en otras de números borrosos, es decir, como si se encontraran entre el 0 y el 1. En cada caso, esta incertidumbre refiere a un objeto, lo que la diferencia de la probabilidad, que siempre trabaja muchos objetos o eventos. “La lógica borrosa consiste en trabajar con incertidumbres y lograr que un sistema tome decisiones o haga cosas a partir de entradas que no tienen certeza”, destacó Milone. Otra de las particularidades de la lógica borrosa es el uso de variables lingüísticas, esto quiere decir que se puede programar un sistema en términos como “mucho” o “poco” y no sujeto a valores

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¿Qué vuelve a algo inteligente?

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específicos. “Es posible diseñar lingüísticamente reglas borrosas y así es más fácil para el humano, porque es como el cerebro procesa no toda pero sí mucha de la información”, detalló. Los “lavarropas con fuzzy logic” que aparecieron en el mercado en la década del ´90 eran inteligentes en la medida en que incorporaban un algoritmo basado en lógica borrosa que decidía cuánto jabón echar, el nivel de agua, etc. “Eso era lógica borrosa y estaba implementada con simple sistema electromecánico”, recordó Milone. Evolucionando Plantear los problemas en términos de cromosomas es la alternativa de la computación evolutiva. Se trata de otra alternativa de la inteligencia artificial bioinspirada, que imita la evolución del material genético. “El material genético informático son ceros y unos”, señaló Milone. Codificar un programa como un cromosoma implica pensar que cada uno de sus genes está conformado por una instrucción y sus argumentos. Luego, se arma una población de diferentes individuos con sus respectivos cromosomas. “Los algoritmos evolutivos trabajan con poblaciones, como la evolución darwiniana”, explicó. Una vez que se cuenta con las poblaciones se deja a los algoritmos evolucionando. Esto quiere decir que las soluciones

a las que arriben en primera instancia no van a ser las mejores, y seguramente presenten distintos errores. Al principio se generan individuos al azar, luego se evalúan los resultados, se ordenan los cromosomas y se eligen con distintas estrategias los que van a ser los padres de la próxima generación. “Hay que elegir una estrategia que, favoreciendo a los mejores, no descarte la posibilidad de elegir entre los peores. Se hace una distribución de probabilidad en función de la aptitud de los individuos”, detalló. También se aplican mutaciones en un porcentaje muy bajo. “Se toma un gen al azar y se le cambia un número, si había un 0 se le pone un 1”, ejemplificó. Y se aplican las cruzas de material genético para generar los hijos. Sólo esos operadores básicos son suficientes para que generación tras generación aumente la aptitud promedio de la población hasta llegar a la aparición de un cromosoma que satisface todos los requerimientos del problema. Muchas inteligencias Las redes neuronales, la lógica borrosa y la computación evolutiva son técnicas y disciplinas de inteligencia artificial que en la década de 1990 se combinaron en un conjunto que se conoció como inteligencia computacional.

Desde entonces también surgieron otros modelos: algoritmos de colonias de hormigas, enjambres de partículas, entre muchos más. “La inteligencia artificial es la disciplina madre que incluye todo lo demás”, sintetizó Milone. Todas estas inteligencias se combinan con las estrategias de procesamiento de señales. “Uno no sabe exactamente donde está la parte “inteligente” en el sentido de dónde termina el procesamiento de señales y dónde comienza el reconocimiento, porque se puede hacer un procesamiento de señales tan bueno que por ejemplo, para reconocer rostros, resuelva el problema al extraer alguna medida de la cara que defina directamente la identidad de la persona y en ese sentido la etapa de procesamiento de señales va a contener toda la inteligencia del sistema”, ilustró. Una de las particularidades de las investigaciones en las que participan los investigadores de la FICH es la combinación del trabajo en señales e inteligencia. “Depende cada aplicación nos orientamos más en uno u otro sentido”, explicó. El desarrollo de algoritmos para la identificación de apneas del sueño -que fue llevado adelante por los investigadores del sinc (i) junto con colegas de la UNER y la empresa CardioCom y que le valió en 2012 el premio Sadosky de Oro a Diego Milone- combina las distintas áreas.

Detector de niveles de autismo Otro de los lineamientos fuertes del Centro de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional (sinc (i)) está en el área del reconocimiento del habla, desde el cual surge un abanico de soluciones a diversos problemas. Por ejemplo, la detección de emociones, de mentiras, de índices de alcoholemia o de somnolencia a partir de la voz. Otro trabajo, donde se pueden utilizar metodologías similares, es el reconocimiento de niveles de autismo en niños, un proyecto del que se están ocupando particularmente este año. Según contó Marcelo Albornoz, integrante del equipo de la FICH, en 2013 se lanzó una competencia en Lyon, Francia, donde diferentes grupos de investigadores del mundo tendrán que presentar la mejor solución para la detección del trastorno. “Los organizadores del evento proponen una base de datos de voces de chicos con diferentes tipos de autismo y la dejan disponible para los competidores. Luego, en un corto período de tiempo, cada uno propone una solución y sus resultados se evalúan. La competencia es una forma de generar un conjunto de soluciones para el diagnóstico de un problema nuevo en el área”, apuntó. En este sentido, Albornoz afirmó que, básicamente, un siste-

ma de detección puede conceptualizarse en dos módulos. “En el primero se identifican las características útiles de la señal ‘voz’: frecuencias, tonos, energía y otras cualidades. El segundo es la clasificación en sí, proceso que puede estar basado en modelos estadísticos, de la inteligencia artificial u otros que se puedan sugerir”, aseveró. Para este trabajo, el equipo del sinc (i) basó sus investigaciones en el primer módulo. “Evaluamos cuáles de alrededor de 6 mil características de la voz eran las más importantes para esta tarea, para lo cual aplicamos un algoritmo genético, una técnica que simula la evolución natural y tiene como fin encontrar la mejor solución. De esta manera, logramos reducir en un 60% la cantidad de características, dejando las mejores, mientras que descartamos las que no aportaban información. El resultado de la clasificación fue satisfactorio, superando ampliamente los resultados de referencia”, detalló. La idea es que en un futuro se pueda grabar la voz de un niño y que el médico pueda acceder a un pre-diagnóstico por medio de un software que le ayudará a saber si padece autismo y de qué nivel.

“En la clasificación hay un sistema de inteligencia artificial y también hay una etapa importante de procesamiento de señales”, detalló. Si bien ese desarrollo ya es una realidad, existe una diversidad infinita de desafíos por superar. Por ejemplo, el lograr hablar fluidamente con una máquina es uno de esos grandes retos, que aún hoy parecen un sueño futurista, y que requieren de una precisa combinación de ambas áreas. En este ejemplo, el procesamiento de señales incluyen modelos de oído y del aparato fonador. “Toda la información sobre cómo el ser humano produce un sonido ayuda muchísimo a limpiar y extraer las características que son propias de la voz y separar el ruido”, destacó. Mientras que del lado de la inteligencia artificial, en cambio, se encuentran los modelos del lenguaje, los modos de aprendizaje y la capacidad de adaptarse a nuevos hablantes. Cada algoritmo en particular, cada técnica tiene sus limitaciones particulares pero la inteligencia artificial en sí se está redefiniendo completamente porque una vez que un problema está resuelto e incluso con mejores desempeños que los que tiene el ser humano, ya se hace natural para los usuarios y deja de formar parte de la inteligencia artificial, “Puede estar en un libro de texto para enseñar pero ya no forma parte del interés del área”, resumió. 001010010101011100110111100001000101001001101111000010001010

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La inteligencia que copia a la naturaleza

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Investigación y textos Priscila Fernández

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fotoimpresiones

Una luna en la Puna Las erupciones volcánicas y el viento fueron el cincel y el martillo que le dieron al desierto puneño un paisaje único. Entre los valles de un territorio catamarqueño álgido se conjugan condiciones extremas de una manera singular. En Puruya y Carachi Pampa el viento podría alcanzar los 350 kilómetros por hora, es decir un valor que supera por unos 100 kilómetros por hora a la potencia con la que el huracán Katrina azotó a los Estados Unidos en 2005. A eso se suma que a 4.000 metros de altura la atmósfera es de la mitad de densidad que al nivel del mar. Completa el cuadro la ausencia de agua en el paisaje hiperárido y una gran cantidad de material volcánico fino, “chusca”, como lo llaman los lugareños. Seducidos por un territorio inexplorado

FICHA TÉCNICA Trabajo de campo In situ, los investigadores aplican técnicas mor-

capaz de ofrecer un laboratorio natural para el estudio de condiciones extremas, y hasta extraplanetarias, investigadores de las universidades nacionales del Litoral, San Juan y Salta colaboran para tratar de descifrar algunos de sus misterios. Extremo y ¿marciano? En cualquier playa o costa se pueden ver ondas en la arena generadas por el viento o el agua. Eso mismo hace el viento en dos campos cercanos al límite con Salta: Puruya (con una superficie

de 88 kilómetros cuadrados) y Carachi Pampa (de otros 150 kilómetros cuadrados). Pero sucede en condiciones tan extremas que las ondas de formación eólica –o megaripples, según su denominación técnica- generadas son las más grandes del planeta. Fueron 3.000 años los que le tomó al viento producir este paisaje único en la Tierra. Tal es así que los investigadores comparan lo que ven con las clásicas imágenes de la superficie marciana. “Pero no se trata solamente de una morfología parecida”, indicó el geólogo sanjuanino Juan Pablo Milana, investigador del Conicet y uno de los integrantes del equipo que montó en este desierto un laboratorio de operaciones. El trabajo que lleva adelante in situ indaga sobre la mecánica de transporte y las condiciones meteorológicas asociadas a la construcción de las formas de lecho. “Se apunta a una comprensión de las interrelaciones entre el vulcanismo explosivo reciente, la provisión de abundante material de bajo peso específico y el desarrollo de las megaformas de lecho eólicas regis-

tradas”, explicó Daniela Kröhling quien forma parte del proyecto como geóloga de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas (FICH) de la UNL. Hasta la Pampa La fuerza y violencia del viento no sólo dejó su marca en el suelo catamarqueño sino que también puede ser el responsable de la gran fertilidad de los suelos pampeanos. “El material madre de la llanura pampeana es el loess, un sedimento fino, traído por el viento desde zonas distantes. Se conoce que los suelos productivos de la gran llanura argentina deben en gran parte su fertilidad al aporte de materiales volcaniclásticos en el material madre de dichos suelos”, comentó Kröhling. El tipo de material volcánico existente en la Puna junto con la dirección y la potencia de los vientos plantean la hipótesis de que bajo la superficie de la llanura pampeana se encuentra gran parte del material perdido. En este sentido, uno de los objetivos planteados por los investigadores es calcular el volumen de material exportado de la zona de estudio.

Área de estudio

Bibliografía

Provincia de Catamarca - Argentina

America, v. 37, p. 343–346. doi: 10.1130/G25382A.1.

geomorfológicos de detalle. Además, realizan la

Milana, J.P., Forman, S.,

estratigrafía y sedimentología de las formas de tras para análisis texturales y mineralógicos de laboratorio. También se está adaptando la apa-

largest wind ripples on Earth?: Geology. Geological Society of

fométricas para el levantamiento de perfiles

lecho a partir de excavaciones y toma de mues-

Milana, J.P., 2009, The

y Kröhling, D., 2010. The

Puruya Carachi Pampa

ratología existente con el fin de no sólo medir la

largest wind ripples on earth: REPLY. Forum, Geology. Geological Society of America., p. e219-220. doi: 10.1130/ G31354Y.1

fuerza del viento sino la del “fluido”, a partir de la alta concentración de material sedimentario en saltación y en suspensión. Equipo de investigación La dirección del proyecto –financiado por el CONICET- está a cargo de Juan Pablo Milana de la Universidad Nacional de San Juan. Participan del equipo Daniela Kröhling de la Universidad Nacional del Litoral y CONICET. José Viramonte y Marcelo Arnosio, de la Universidad Nacional de Salta, colaboran con los estudios de base del sustrato volcánico de la región. Fotos: Juan Pablo Milana y Daniela Kröhling

Paisaje de la puna catamarqueña - Foto: Ossian Lindholm


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Megaripples

Estos megaripples alcanzan los 43 metros de longitud de onda, o lo que es lo mismo, de distancia entre cresta y cresta, y el pico más alto registrado llega a los 2,3 metros. Previamente, las ondas de origen eólico más grandes conocidas tenían una longitud de onda de 10 metros y y crestas de apenas 0,6 metros de altura. De acuerdo a dataciones absolutas realizadas en Estados Unidos, los episodios más antiguos que dieron origen a estas megaondas ocurrió hace unos 3.000 años.

Formas acumulativas

Como en otros ambientes de desiertos existen dunas, pero en lugar de estar formadas por arena se trata de dunas de grava, algo nunca antes descripto en el mundo. Es decir que el viento acumuló materiales de 1; 2 y hasta 3 centímetros de diámetro formando dunas que alcanzan decenas de metros de altura.

Formas erosivas

Mientras que los megaripples y las dunas de grava son formas de acumulación de material por la acción del viento, en el paisaje también se distinguen formas erosivas como los yardangs, que son “isletas” de material labrado por la acción del viento con una característica forma de barco.

Paisaje marciano

Según los investigadores, las dunas y los megaripples de Marte tienen los mismos mecanismos de transporte que los del desierto en Carachi Pampa y Puruya, aunque aún no comprenden por qué en Marte esos megaripples son tan grandes. En el planeta rojo, las ondas presentan hasta 80 metros de longitud y crestas de hasta 5 metros, aproximadamente el doble de grandes que las formas puneñas.

Superficie marciana - Fuente: NASA/JPL/University of Arizona

Desierto de Carachi Pampa - Fuente: Google Earth


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Leticia Chirinos

e entrevista

“La cultura del quehacer científico centrado en la acumulación capitalista debe ser combatida”

Creo que la humanidad es capaz de construir algo mucho más rico, profundo, que esto que es el capitalismo.

Ficha personal Nombre Rubens José Mascarenhas de Almeida Formación Licenciado en Historia por la Universidad Estatal del Suroeste de Bahía (UESB), Magister y Doctor en Ciencias Sociales (Política) de la Pontificia Universidad Católica de São Paulo. Ocupación actual Profesor asociado de UESB del Curso de Historia y el Programa de Posgrado en la memoria, coordinador del Grupo de Investigación de la ideología y la lucha de clases (GEILC/MP), investigador en el Museo Pedagógico UESB y el Centro para el Estudio de la ideología y luchas sociales (NEILS/PUCSP) y editor responsable de la Revista Binacional Brasil-Argentina.

Cuando Rubens José Mascarenhas de Almeida comenzó su doctorado en historia, había una palabra “mágica” que explicaba todos los procesos que vivía el mundo: globalización. “En esos años se profetizaba que el imperialismo no existía más, y que la realidad era la globalización. Como para mí eso no decía nada, busqué entender la actualidad y me vi estudiando el viejo imperialismo, para concluir que continuaba más joven que nunca”. Así fue como en la primera década del nuevo milenio, mientras Estados Unidos anunciaba la llegada de una nueva ola tecnológica, desde Brasil, Mascarenhas insistía en que se trataba del conocido imperialismo, que estaba tan vigente como los poemas de Neruda, donde “obesos emperadores” de las multinacionales compraban países, pueblos, mares, policías, diputaciones. Cinco años después, Mascarenhas mantiene su visión crítica del desarrollo mundial pero ahora, como parte de un proyecto binacional con la UNL, analiza el impacto del imperialismo en la producción científica. “Mis estudios actuales no se basan en una investigación aplicada ni en una pesquisa bibliográfica exhaustiva sobre la producción científica en la América Latina, sino que tratan de recuperar elementos de estudios socio-históricos para esbozar un marco interpretativo general, marcadamente histórico-analítico acerca del imperialis-

mo y sus consecuencias en el proceso de producción científica. Como fondo, la lógica propia del mundo capitalista en su actual fase de desarrollo, bajo la óptica del materialismo histórico”, asegura. Con un castellano impecable aunque sin despegarse de su tonada carioca, el destacado historiador sostiene que las relaciones humanas y sociales son parte de una universalidad, un todo que es mayor y que tiene como lógica la acumulación de capital. “No se puede decir que la ciencia es una excepción. Nosotros no dejamos atrás de la puerta de casa nuestras relaciones, nuestras convicciones; las llevamos donde vamos, ¿por qué pensar que la ciencia está fuera de esa lógica?”.

ción capitalista. Y los capitalistas no son filantrópicos, hacen negocios y entienden de finanzas, de mercancías, de lucro, de ganancia. Ellos entienden eso y todo lo hacen pensando en ganar. La ciencia necesita de mucho dinero, de muchos recursos y los grandes empresarios, el gran capital se los da. Ellos lo invierten y la ciencia es una forma de logro económico, no de logro social. Ahora los proyectos científicos están manejados por la iniciativa privada. El propio Estado latinoamericano quiere salir de la condición de inversor en la producción científica y eso lleva a las investigaciones a las manos del capital privado que no tiene ningún interés en la investigación social sino capitalista.

—¿Y cómo afecta la lógica del capital a la ciencia? —La lógica del capital es transformar todas las cosas, todas las relaciones a su imagen y semejanza. La ciencia no es ajena a eso. Por ejemplo, yo tengo una sobrina con una enfermedad rara. ¡Pobres los enfermos que tienen una enfermedad rara porque a los laboratorios no les interesa invertir dinero en esas enfermedades porque no dan lucro! ¿Cuál es realmente el interés de la ciencia hoy? El lucro. Las investigaciones hoy en día están muy marcadas por la producción de tecnología, que es la transformación del conocimiento científico en fuerzas productivas a disposición de la acumula-

—¿Hay una dirección capitalista de la ciencia entonces? —El capital direcciona las investigaciones, y las instituciones como el Estado, las universidades, los laboratorios, los grupos de investigación acaban por crear las condiciones, las reglas, para que se pueda investigar. Entonces, si uno dice: voy a investigar una enfermedad rara, está fuera, no interesa, no tiene recursos para investigar. En Brasil, el 99% de los laboratorios farmacéuticos son extranjeros; los grandes grupos internacionales dan una dirección a las investigaciones en medicina. Es una tela de araña en que los científicos están involucrados y dependen de esas decisiones. Porque ha-


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Socializar el conocimiento y aplicarlo es un valor insustituible, es el valor humano, que es volver a pensar humanamente, cosa que el capitalismo nos destruyó.

Diálogo insólito entre las ciencias

Es parte del desarrollo científico la existencia de miradas contrapuestas a las cosas. Mascarenhas la tiene y la cuenta, sin cansarse “de nadar contra las olas del río”. En diálogo con ConCIENCIA, en un alto de sus actividades que lo trajeron de visita académica a la UNL, expuso su punto de vista: “Creo que la humanidad es capaz de construir algo mucho más rico, profundo, que esto que es el capitalismo”. Una entrevista visceral, con un científico que desafía los molinos de viento.

cer ciencia hoy implica esa relación con el imperialismo. No hay como huir de esa condición sino creando nuevas formas de rompimiento de esa lógica capitalista. —¿La producción científica sólo sirve para reproducir las asimetrías como forma de dominación capitalista? —¡No! Yo pienso que el resultado de todo el proceso de producción científica resulta de la lucha contradictoria de las fuerzas sociales. Como la fuerza del capital es dominante, atiende a los intereses del capital, pero hay lucha en ese proceso. Un ejemplo de eso se dio en Brasil, cuando 20 años después de la diseminación del SIDA, bajo la dominación de los laboratorios farmacéuticos pertenecientes a las grandes corporaciones monopólicas, se quebró la patente de los remedios que componen los cócteles contra el SIDA, en nombre de una acción humanitaria. Los laboratorios farmacéuticos criminalmente ponían precios altísimos que implicaban pocas condiciones nacionales de adquirir los paquetes para los enfermos. La decisión gubernamental fue quebrar la patente y producir genéricos. O sea, que ante la acumulación criminal de los laboratorios farmacéuticos internacionales, se quiebra un aro de la corriente de la acumulación. Claro que fue algo tan chiquitito que no hizo ni cosquillas en las transnacionales del capital, pero fue algo. Otra medida que merece registro es la del actual go-

bierno argentino de repatriar a los científicos que se habían ido al exterior a buscar mejores condiciones de trabajo y reconocimiento por lo que hacían. No puedo negar que hay salidas frente al proceso, pues sería negar la propia dialéctica. —Entonces, Latinoamérica hace intentos por romper lo que usted llama “la tela de araña” que afecta la producción científica. -—Sin duda que sí. Como le dije, en el caso de Brasil, creo que la iniciativa argentina de traer de vuelta sus cerebros científicos fue una contramedida al imperial-capitalismo. Pero ¿por qué se van? Nosotros los latinoamericanos, siguiendo la saña imperial-capitalista nos acostumbramos a la condición de la división internacional del trabajo impuesta desde afuera. Desde la época colonial fuimos insertados en el mercado internacional como exportadores de materias primas y productos primarios. En esa época, la “exclusividad colonial” impedía que los países de América colonial desarrollaran tecnología. Después de la emancipación política continuamos así, pero atados a relaciones más complejas, a través de hilos no tan visibles que los historiadores llamaron neocolonialismo, por las semejanzas esenciales del proceso colonial. Hoy, la trama es aún muy más compleja. La mayor potencia económica de América Latina tiene como mayor fuente de divisas commodities, o sea, la nomen-

El cruce entre la historia y la producción científica no se produjo de manera casual. La Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas de la UNL y el programa de posgrado en Memoria, Lenguaje y Sociedad de la Universidad Estatal del Suroeste de Bahía (UESB), llevan adelante desde hace cuatro años un diálogo pionero entre diferentes disciplinas, que incluye un programa de intercambio de alumnos, profesores y la publicación de una revista Binacional Brasil y Argentina con varios números lanzados. “Tenemos un dialogo con la ciencia experimental, es una experiencia nueva, insólita, y todas las personas con las cuales nosotros hablamos sobre esto nos preguntan cómo hacemos estas cosas”. El punto de encuentro es la preocupación por la humanidad y el valor de la interdisciplinariedad. Con esta visión se desarrollan, entre otras cosas, proyectos de investigación como el que lleva adelante Mascarenhas. “Es un proyecto que apostamos y en el que creemos; es difícil por ser algo nuevo pero estamos apostando a él y vamos a ver los frutos”.

clatura inglesa de productos primarios y materias primas que son vendidos en el mercado bursátil internacional. No interesa al gran capital, nacional o extranjero, mantener buenos científicos en nuestros países, ya que para producir artículos en las condiciones de las demandadas internacionalmente ya tenemos bastante. Por eso, las cabezas pensantes del quehacer científico latinoamericano tienen que salir de sus países para recibir el tratamiento que merecen. Repatriar a los científicos tal vez sería la primera medida para revertir esa condición, pero no puede ser todo. La cultura del quehacer científico centrado en la acumulación capitalista también debe ser combatida. Ojalá los demás gobernantes de América Latina lo entiendan así también. Entonces, esas pequeñas cosas si fueran hechas ampliamente y repetidamente por los gobiernos nacionales podrían disminuir la dependencia de esas condiciones. —¿Y es posible que a través de estas medidas se rompa con la lógica capitalista al menos en lo que hace a la producción científica? —Sólo con estas pequeñas cosas no lo creo. Creo que tenemos que crear una nueva cultura de la producción científica. Los científicos argentinos que volvieron, ¿están desarrollando investigaciones, en qué sentido? ¿En el mismo sentido de la producción científica en cuanto a tecnolo-

gía? ¿Es producción social? Que se produzca para el capital pero también para la sociedad eso es lo más importante, y no he sentido nada de eso. Socializar el conocimiento y aplicarlo es un valor insustituible, es el valor humano, que es volver a pensar humanamente, cosa que el capitalismo nos destruyó. Entonces yo no veo que la producción científica pueda cambiar profundamente si la cultura científica continua de la misma manera, si Argentina con sus repatriados haciendo lo mismo que estaban haciendo. Es la corriente del imperialismo, de la reproducción capitalista. Creo que no vamos a ir muy lejos con esas pequeñas cosas si no cambiamos algo más profundo. —¿Es optimista o pesimista con respecto a ese cambio? —Yo soy profesor de Historia y mis alumnos muchas veces me preguntan si yo pienso que algo va a cambiar. Y respondo como les respondo a ellos: si no lo creyera no estaría acá; yo no estaría nadando contra la corriente, contra las olas del río. Muchos de los que vienen lo hacen para criticar mi posición porque no es la posición hegemónica. Las críticas son muy ácidas con nosotros. Entonces, si no creyera, no tendría sentido lo que hago y lo que pienso sobre el futuro de la sociedad. Creo que la humanidad es capaz de construir algo mucho más rico, mucho más profundo que esto que es el capitalismo.


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Muestra itinerante e interactiva de ciencias: la experiencia de las cajas de herramientas

En una caja caben muchas cosas, y también muchas ideas y propuestas para que chicos de distintas edades aprendan jugando. Es la intención de este grupo de docentes y profesionales provenientes de distintas disciplinas que se reunieron para hacer de este proyecto un proyecto ecléctico y divertido.

Pablo Bolcatto Doctor en Física Director del Proyecto de Extensión pbolcato@fiq.unl.edu.ar

“Muestra itinerante e interactiva de ciencias” es el nombre del Proyecto de Extensión de Interés Social (PEIS) (Res. H.C.S. Nº .515/2010) subsidiado por la Universidad Nacional del Litoral a través de la gestión de la Secretaría de Extensión. Es a su vez, la continuación de otro similar iniciado en 2009 y está coordinado con instrumentos de apoyo a la divulgación de ciencias subsidiados por la Secretaría de Estado de Ciencia, Tecnología e Innovación (SECTEI) de la Provincia de Santa Fe. Por tanto, esta actividad de extensión lleva más de cuatro años de desarrollo continuado habiendo participado, gestado y coordinado numerosos festivales, ferias, actividades áulicas, charlas, conferencias y talleres en instituciones de todos los niveles educativos -desde el preprimario hasta el universitario- y en espacios de acceso libre al público en general. En este sentido, intervino en los tres planos educativos: el formal, el no formal y el informal y la formación profesional de sus integrantes cubren diferentes campos del conocimiento que van desde la Física hasta la Comunicación Visual pasan-

do por la Química, Bioquímica, Biotecnología, Comunicación Social y Sociología. Esta riqueza de visiones y posicionamientos conceptuales ante el hecho científico y comunicacional permitió avanzar en acciones de alfabetización científica, divulgación, difusión, comunicación y popularización de la ciencia, todas ellas en consonancia con el objetivo rector de la Naturalización de la Ciencia, marco conceptual original aportado por este equipo de trabajo. Entre muchos de los productos tangibles de la “Muestra...” se encuentran las denominadas “Cajas de Herramientas” que se dividen en diferentes módulos asociados a las disciplinas fundamentales de las ciencias. Al presente se encuentra terminado el módulo Química y en desarrollo el módulo Física. En el futuro se prevé también plasmar el de Biología, Matemática y otros relacionados con Ciencias Sociales. La intención final es que estas cajas se constituyan en una herramienta robusta, versátil y completa que complemente las actividades áulicas orientadas a la enseñanza de las ciencias


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Las cartillas Las cartillas que acompañan cada caja de herramientas son 11. En cada una de ellas, en lenguaje claro y accesible, se incluyen experimentos y consejos para llevarlos adelante. “Seguir una secuencia de procedimientos es imprescindible para adquirir la conducta y prolijidad que necesita un trabajo experimental, pero tan importante como esto es también que te reserves un lugarcito para innovar, para imaginar y crear una nueva experiencia”, dice el cuadernillo en su introducción, que está incluso acompañada por un fragmento de “Historias y Cronopios y de famas”, de Julio Cortázar. “Eso sí –continúa-, siempre apoyado en los conocimientos suficientes y con la tutela y ayuda de algún profesor, compañero o colega”. Cada una de las cartillas tiene

en niveles educativos iniciales y medios. En particular, el módulo Química de estas cajas se compone de una serie de elementos de uso común en laboratorios de enseñanza, clínicos o científicos. Así, con un erlenmeyer, un vaso de precipitado, cinco tubos de ensayo, tres pipetas pasteur, una gradilla, una probeta, un mortero, un embudo y papeles de filtro, todos ellos de calidad equivalente a los utilizados profesionalmente, se diseñaron once experiencias sencillas que se acompañan con una serie de cartillas explicativas compendiadas en el “Pequeño Manual Ilustrado de las Cajas de Herramientas – Módulo Química” (Derecho de Autor Nro. 5.070.589). Cada ficha, especialmente diseñada para su fácil manipulación y rápido acceso a la información, contiene una clara identificación del tema relativo a la experiencia, los contenidos disciplinares que se abordarán y los objetivos, nivel, grado de dificultad y tiempo estimado del experimento. Se reseñan además los elementos a utilizar de la caja y los insumos efímeros necesarios, las preguntas disparadoras previas

información precisa respecto del nivel de educación al que está dirigido el experimento, el grado de dificultad, el tiempo estimado de realización y las medidas de seguridad que deben tomar los docentes o quienes estén al frente de la actividad. Cada cartilla tiene, además, una clara explicación del paso a paso, preguntas disparadoras “para después de la experiencia” y una explicación que indica las razones por las cuales se llegó a un determinado resultado. Así, se puede encontrar con experimentos titulados “Colores alterados”, “Colores capicúa”, “Carrera de pigmentos”, “Colores en distintas pistas”, “Torre de líquidos”, “Agua contra aceite”, “Líquidos enfrentados”, “Inflador químico”, y “Globos a la cacerola”.

al trabajo de laboratorio, el procedimiento experimental y reflexiones posteriores sobre los fenómenos observados junto con una explicación científica del problema en cuestión. Por supuesto, en las fichas también se indican claramente las normas de seguridad a considerar y la forma de disponer los residuos en un todo de acuerdo con la minimización del impacto ambiental que cada actividad potencialmente tiene. La actividad La implementación de la actividad no se reduce a la simple entrega de las cajas a la institución receptora de la acción de extensión sino que se coordina con las autoridades y docentes a cargo. Así es que maestros de las escuelas primarias Apóstol Martinez de La Guardia y República de Bolivia de barrio Jardín Mayoraz se han capacitado en encuentros tutoriales con los integrantes de proyecto y en un futuro se prevé extender esta capacitación a docentes de la Escuela de Educación Técnica de Helvecia y otras instituciones que lo requieran. Las escuelas mencionadas han mostrado una especial predisposi-

ción a interactuar con el equipo de trabajo desde hace varios años y su selección se basó además en que son receptoras de alumnos con dificultades para el acceso a fuentes de conocimiento y recursos debido a su lejanía (física o sociocultural) de los centros de conocimiento. En síntesis, las cajas de herramientas representan una propuesta integral orientada a acercar el método científico al proceso de enseñanza-aprendizaje utilizando conceptos globales de alfabetización científica e integrándolo a las actividades curriculares propias de cada nivel. Son un vehículo para reactivar la natural curiosidad por aprender de niños y jóvenes, permiten la capacitación de docentes y a la vez abren el juego para que las experiencias puedan ser replicadas en espacios no formales (hogares, clubes de ciencia, etc.). Se espera así progresar en el logro del objetivo final de la naturalización del hecho científico y por tanto, procurar un crecimiento cultural que enriquecerá el desarrollo humano de la sociedad a la que nos toca pertenecer y de la que todos somos sus protagonistas.

Equipo de Trabajo Pablo Bolcatto (Director) Raúl Urteaga (Codirector) María Silvina Reyes Analía Benigni María Luján Capra Carina Bergamini Albana Marchesini Federico Ventosinos Virginia Trevignani Ignacio Riboldi


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a actualidad científica

Con cajas didácticas, llevan la genética a las escuelas agrotécnicas Una novedosa propuesta están desarrollando investigadores de la Facultad de Ciencias Agrarias (UNL). Se trata de cajas didácticas denominadas “Genética en el aula: observando el ADN”. Los destinatarios de este kit son los docentes de escuelas secundarias agrotécnicas de la provincia de Santa Fe.

Cintia Roland Periodista ciroland@fca.unl.edu.ar

Las cajas didácticas, denominadas “Genética en el aula: Observando el ADN”, fueron desarrolladas mediante el financiamiento de un proyecto presentado en 2011 a la SECTEI dentro del programa “Apoyo a la actividad de científicos divulgadores y a la producción de herramientas de divulgación científica y tecnológica”. “El nombre específica de la caja refiere a las actividades educativas a realizar con este material”, indicó el Dr. Pablo Tomas, director de la inciativa, quien comentó que “no obstante pensamos que se pueden desarrollar muchas otras actividades en proyectos futuros, donde ampliemos la oferta de herramientas educativas sobre genética de laboratorio, las cuales también involucran el ADN, pero con otros enfoques”. La idea de generar este material “nace de algunas experiencias y observaciones que nos motivaron a tratar de brindar apoyo a los educadores que abordan la enseñanza de la Biología en las escuelas secundarias. Pensamos, además, que esta puede ser la plataforma a partir de la cual generemos otras articulaciones entre la Universidad y la Escuela Secun-

daria en el área de la genética”, expresó. Por un lado, “los docentes que participamos de esta iniciativa estamos desde hace casi unos 10 años realizando actividades enfocadas en la integración académica y los cursos de ingreso dentro de la UNL. Comenzamos participando de talleres de actualización para docentes de nivel medio y nos encontramos con que hay muchas cosas que se pueden hacer en esta temática y que los docentes de secundaria están receptivos a la incorporación de nuevas herramientas para su labor. Posteriormente, en un viaje a Brasil tuvimos acceso a muchísimo material que utilizan en el país vecino en la realización de actividades de laboratorio en la escuela, lo que nos convenció que era posible acercar de manera enriquecedora las experiencias en el uso de técnicas de laboratorio al docente y, en definitiva, al alumno de nivel medio. Incluso en algunos comercios observamos que se ofrecen juegos didácticos con experiencias de laboratorio donde se extrae ADN, por lo que consideramos que colocar esas experiencias dentro del contexto de la escuela y bajo la supervisión de

un docente puede resultar mucho más provechoso para cualquier interesado en el tema”, señaló Tomas. Por otro lado, “al visualizar el contexto donde se aprovecharían estas herramientas, vimos que algunas escuelas no cuentan con materiales o instalaciones como para desarrollar complejas actividades de laboratorio, mientras que en otras disponen de instalaciones y equipamiento pero no explotan toda su potencialidad en el proceso educativo. En ambos contextos existe como gran limitante el desconocimiento acerca de la sencillez y la practicidad con que cualquier docente de Biología o de Genética puede, a partir de elementos cotidianos, realizar interesantes prácticas de laboratorio con sus alumnos. Actualmente hay una gran variedad de actividades que pueden realizarse en el ámbito del nivel medio. Si bien las técnicas empleadas están optimizadas para la actividad científica y de investigación, muchas de ellas pueden ser adaptadas a las condiciones de un aula o laboratorio de docencia, requiriendo solamente de equipamiento de bajo costo o de fabricación casera,

preparar soluciones con productos de fácil acceso y realizar observaciones muy sencillas”, agregó el docente. La realidad nos indica que en la enseñanza de la Biología muchas veces se abordan temáticas de Genética que necesitan la realización de actividades prácticas para un aprendizaje adecuado. “Esta necesidad es más acentuada para aspectos abstractos o difíciles de visualizar, como por ejemplo la comprensión del concepto de ADN y de sus propiedades, que la hacen la “molécula de la vida”. Para ello la realización de actividades de laboratorio que utilicen elementos de fácil obtención y su asociación con las propiedades físicas, químicas y biológicas del ADN representan una ayuda importante para el docente y una experiencia novedosa e integradora para el alumno”, apuntó. También “consideramos que la implicancia de la enseñanza práctica no concluye en el laboratorio: proporcionar al alumno tales experiencias puede ser utilizado además como plataforma de discusión de otras temáticas asociadas y relacionadas a temas de actualidad, como por


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El equipo Cada uno de los kits dispone de material para realizar las siguientes actividades: - Extracciones de ADN: reactivos, elementos de procesamiento de muestras y protocolos de laboratorio para la realización de un trabajo práctico dirigido por el docente y con participación de los alumnos. - Electroforesis del ADN y proteínas: reactivos, colorantes, cuba electroforética y protocolos de laboratorio como para poder realizar una electroforesis de ADN y de proteínas y su visualización en un trabajo práctico con participación de los alumnos. - Preparados citológicos: materiales para la realización y observación de mitosis y meiosis en vegetales, protocolos y preparados citológicos de muestra para la enseñanza del proceso de división celular y su visualización. - Una guía de actividades y autoevaluación destinada al trabajo con los alumnos, la cual puede ser empleada por el docente como material impreso para el desarrollo de las clases. - Material audiovisual multimedia como complemento de las actividades y como guía para el docente que planifica el desarrollo del experimento en el laboratorio.

ejemplo el Proyecto Genoma Humano, clonación, ingeniería genética y terapia génica. Nuestra intención también es que los establecimientos educativos aprovechen las potencialidades de sus instalaciones actuales o bien proyecten posibles adquisiciones de equipos o adecuaciones de espacios para la realización de las prácticas que consideren de interés”, indicó el especialista. “Lamentablemente, muchos docentes de nivel medio disponen del conocimiento pero no de la experiencia para poder llevar adelante dichas actividades. Si bien las metodologías se encuentran disponibles en Internet o en la biblioteca de la escuela, el desconocimiento de todos los aspectos a tener en cuenta y las posibles dificultades que pueden surgir en la realización de prácticas de laboratorio suelen desalentar a aquellos que pretenden incorporarlas al proceso educativo. Por ello consideramos necesario la realización de talleres dirigidos en los cuales los mismos docentes puedan presenciar las actividades, consultarnos ante cualquier inquietud y experimentar en la realización de las técnicas y en el empleo

del material a desarrollar en el presente proyecto. A futuro pensamos generar una plataforma multimedia de interacción con los docentes interesados en la enseñanza de la genética a través de la web”, finalizó Tomas. ¿Quiénes forman parte del proyecto? En el desarrollo de este proyecto participaron los docentes de la cátedra de Genética de la Facultad de Ciencias Agrarias de la UNL: los ingenieros agrónomos Julio Giavedoni, Juan Marcelo Zabala y Pablo Tomas. Mientras tanto, para la presentación del proyecto el equipo contó con el aval de quien era entonces subsecretaria de Coordinación Pedagógica del Ministerio de Educación de la provincia de Santa Fe, la Profesora Letizia Mengarelli. “En las próximas instancias pensamos incluir a docentes de otras carreras con la idea de enriquecer el proceso de articulación”, dijo Tomas. En tanto, los destinatarios de este kit son los docentes de escuelas secundarias agrotécnicas de la provincia de Santa Fe. Existen actualmente algo más de 30 escuelas agrotécnicas en la provincia agru-

padas en cinco nodos de la provincia. “Dado que es un proyecto pequeño, desde el Ministerio de Educación nos sugirieron llegar primero a esas escuelas y luego evaluar la posibilidad de extender la experiencia a más establecimientos educativos. La idea es realizar talleres en varios sitios de la provincia con la participación de los docentes interesados que enseñan genética o biología en esas escuelas y explicarles en qué consiste el material, cómo lo pueden aprovechar, realizar una experiencia con ellos para responder a sus inquietudes y entregarles los elementos para que lleven a sus establecimientos. Calculamos que a partir del semestre próximo esos mismos docentes son los que estarán en condiciones de realizar las experiencias de laboratorio con sus alumnos”, finalizó. Expectativas “Estamos muy contentos de haber encarado un proyecto que nos motiva y nos propone acercar dos niveles educativos en busca de mejorar la propuesta en el aula. También nos sentimos satisfechos

por todo lo que pudimos elaborar y lo que hemos aprendido durante el proceso, ha sido fructífero para todos. En cuanto a los talleres esperamos poder llegar a los docentes y transmitirles las ideas y oportunidades que vemos en este tipo de iniciativas. Esperamos también que les guste este modo de interactuar y que podamos darle continuidad gracias a nuevos proyectos y la comunicación mediante correos electrónicos, redes sociales y el entorno virtual de la UNL, que es nuestro siguiente desafío. La retroalimentación a partir de las experiencias que tengan los docentes ayudará a mejorar estas instancias de articulación y generar nuevas”, puntualizó Tomas. “Planificamos la elaboración de este kit pensando en que todos los elementos que se entregan pueden ser fácilmente obtenidos o confeccionados por cualquier docente, de modo de reponer los reactivos que se vayan consumiendo durante los prácticos. Y, por otro lado -finalizó-, buscamos desarrollar todas las actividades con reactivos inocuos y de sencilla manipulación, para garantizar la bioseguridad en laboratorio durante las experiencias”.


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a actualidad científica

Los museos interactivos como espacios de popularización de la ciencia Los museos interactivos son una de las modalidades más utilizadas para la divulgación de las ciencias y la popularización del saber. En este caso, abre sus puertas virtuales el Museo Imaginario, de la Universidad Nacional de General Sarmiento.

Prof. Gladys Carina Antúnez Coordinadora del Museo Imaginario Centro Cultural – UNGS imaginario@ungs.edu.ar www.ungs.edu.ar FB / museo.imaginario

El proyecto de creación de un Museo Interactivo de Ciencia, Tecnología y Sociedad nació casi al mismo tiempo que la Universidad Nacional de General Sarmiento (UNGS) y atiende al público desde octubre de 2003. Como parte integrante del Centro Cultural, el Museo tiene como propósito trabajar para el desarrollo de la comunidad, a través del acercamiento al conocimiento científico por medio de la experimentación. Para ello se centra en la presentación de posibilidades de interacción con fenómenos naturales y procesos sociales, y en la generación de experiencias que permitan el contacto con desarrollos tecnológicos, procesos históricos, económicos, físicos, matemáticos y químicos. El Museo Imaginario está ubicado en el conurbano de la provincia de Buenos Aires, y aspira a que la relación y la experiencia con el público se desarrollen sobre la base del protagonismo del visitante, de su papel tanto activo como creativo. Se busca que el público interactúe lúdicamente con los módu-

los (artefactos grandes y otros recursos como imágenes, software, etc.) e intervenga al máximo tocando, moviendo, escuchando, observando, modificando variables, preguntando y respondiendo. Para facilitar y estimular esa interacción se brinda siempre el acompañamiento de un guía-animador científico que promueve y eventualmente orienta la indagación sobre los fenómenos y las problemáticas presentadas. De esta manera, el visitante no sólo interactúa con los elementos o artefactos, sino también con otra persona cuya función es facilitar y estimular esa interacción, la exploración, la experimentación, la curiosidad, la emergencia de nuevos interrogantes. Este es quizá el rasgo más destacado de Imaginario: el intercambio estimulante y motivador, con el guía que no se posiciona en un lugar de saber absoluto, sino de acompañante y “preguntón” más experimentado. El eje central aquí no lo constituyen las respuestas, sino la actitud de reflexión y formulación de interrogantes constantes


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DETALLE DE CANTIDAD DE VISITANTES POR NIVEL EDUCATIVO Período 2010-2012

2010

2011

2012

Informales

481

874

726

Educación Especial

160

98

17

69

801

194

Educación Primaria

1332

1781

1019

Secundaria

1614

1843

2387

38

99

208

Universidad

115

453

1589

Otras instituciones

801

148

279

4610

6097

6419

Visitantes

Educación Inicial

Terciario

Total visitantes

y sistemáticos: lo importante es que las personas se vayan con más preguntas de las que trajeron. Este espíritu de trabajo se halla no sólo en las exposiciones permanentes, talleres (Holocausto-Shoá, Dictadura Argentina, Poliedros, Reciclado, Materiales Granulares) y Laboratorio de Ciencia, sino también en el Programa “Imaginario va a la Escuela” expresado en las actividades de “Valiciencia” e “Imaginario va al Espacio”. El Museo Imaginario cumple en octubre su primera década de trabajo con la comunidad. Muchos aprendizajes se han logrado en este período; por un lado la consolidación de objetivos y metas y, por otro, el repensar líneas de acción que la sociedad demanda a espacios de popularización de la ciencia. El fuerte vínculo con las escuelas como socios en la educación, y el intenso trabajo con estudiantes y graduados de la UNGS fueron algunos de los aciertos. La llegada y articulación de proyectos con y en los barrios, y el trabajo con público familiar son

los desafíos en los que trabajamos hoy y que seguramente darán grandes frutos en un futuro no tan lejano. La escuela va al Museo Las actividades con escuelas realizadas en las instalaciones del Museo se engloban en este programa. Existen más de veinte módulos en las salas temáticas vinculadas a las Ciencias Naturales: Astronomía, Mecánica, Electricidad, Óptica, Fluidos. Además, el Museo cuenta con seis módulos de Sociedad e Historia que representan una novedosa alternativa en el acercamiento a las Ciencias Sociales. Cantidad de visitantes en 2012: 6419 Cantidad de visitantes de 2003 a 2012: 99106 Imaginario va al espacio Consiste en visitas a instituciones durante el atardecer y la noche con telescopios reflectores construidos en el Museo. A partir de una charla con el grupo sobre las características del instrumento y sobre aquello a lo que se puede prestar atención esa

noche en el cielo, se facilita y promueve la observación a través de los telescopios.

proyecto para las escuelas. Estudiantes inscriptos: 66 Estudiantes inscriptos 2005-2012: 9201

Valiciencia Es un proyecto articulado de enseñanza de la ciencia que comprende capacitación a docentes, recursos materiales en valijas didácticas que visitan las escuelas, y docentes guías que implementan las actividades en las escuelas. Los 8 maletines contienen el instrumental apropiado para el desarrollo de la experimentación y el aprendizaje participativo en distintos ámbitos. Visitas con Valiciencia 2012: 17943

Mateadas Científicas Ciclo de charlas mensuales de divulgación científica. Con mate y bizcochitos, en un ámbito participativo, abierto e informal, especialistas de distintas áreas e instituciones proponen temas para el debate y la reflexión. Están destinadas a la comunidad, a los estudiantes, y a toda persona curiosa. Total de asistentes 2012: 333 Total de asistentes 2005-2012: 1913

Programa de Estimulación en Ciencia para Jóvenes (PECiJ) Vigente desde 2005 PECiJ busca incentivar el interés por las ciencias, lograr el acercamiento de los estudiantes secundarios a la continuación de estudios superiores y a la generación de conocimientos científicos. Se articula en dos etapas: talleres de ciencia y pasantías no rentadas, en las que desarrollan un

Profesionalización de los guías Los guías animadores científicos son estudiantes y graduados de la UNGS, de distintas carreras, lo que favorece la interdisciplinariedad. Se desarrolla anualmente un curso para aspirantes a guías. Además se realiza capacitación continua, ofreciendo encuentros organizados internamente, o participando de seminarios y conferencias externas.


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ú la última

GRANDES PERSONALIDADES DE LA CIENCIA

INVENTOS ARGENTINOS

El otro Maradona Ficha personal Esteban Laureano Maradona (1895 – 1995) Médico rural, naturalista, escritor y filántropo argentino Nació en Esperanza, Santa Fe, y murió en Rosario, en la misma provincia. El día de su nacimiento se instituyó como el Día del Médico Rural en nuestro país. Fue postulado al Premio Nóbel de la Paz en tres oportunidades.

El bastón blanco La Argentina conoce de un Maradona hasta su vida más íntima. Pero conoce poco al “otro” Maradona, un médico que dedicó su vida a la salud pública. Esteban Laureano Maradona nació en Esperanza, provincia de Santa Fe, el 4 de julio de 1895. Se graduó en 1926 con diploma de Honor en la Facultad de Medicina de Buenos Aires, siendo discípulo de Bernardo Houssay. El 9 de julio de 1935 su destino quedó sellado cuando, a sus 40 años y mientras viajaba en tren hacia Tucumán a visitar a su hermano, por entonces intendente de San Miguel, se topó con su destino. Viajando ya por lo que en aquel entonces se conocía como Territorio Nacional de Formosa, el tren que lo transportaba realizó una parada en la estación Estanislao del Campo (en aquel entonces denominada Guaycurri), para realizar un transbordo de pasajeros. Allí cerca, en el medio del monte, una parturienta se debatía entre la vida y la muerte. Y hacia allí se dirigió el doctor a pedido de su esposo, un desesperado empleado ferroviario. Maradona atendió el problema salvando a la madre y a su beba. Cuando regresó a la estación, el nuevo tren no lo había esperado. Encontró, en cambio, una multitud de enfermos pidiendo que los atendiera. Durante 50 años atendió a distintos pacientes con diversas enfermedades, y jamás aceptó que le pagaran por sus servicios. Se dedicó además a investigar científicamente la vida y cultura de los pueblos originarios, así como la fauna y flora de la región. Logró que el gobierno le adjudicara algunas tierras fiscales en las cuales fundó la colonia aborigen Juan Bautista Alberdi (oficializada en 1948), les enseñó trabajos agrícolas y a construir casas con ladrillos confeccionados por ellos mismos. Despreció toda forma de poder que sus esfuerzos podrían haberle redituado. Dejó testimonio de todos sus contratiempos, esfuerzos y luchas en su libro A través de la selva. Éste es un estudio antropológico de gran valor sobre la cultura indígena. Realizó también una valiente denuncia de las condiciones de vida de los indígenas y de su explotación en los

ingenios azucareros. Con estas críticas logró que en 1936 las autoridades le dieran su apoyo en un programa de promoción humana y social. Maradona también fundó una escuela rural (en la cual se desempeñó como docente por tres años) que, a pedido de él, recibió el nombre de uno de sus tatarabuelos, José Ignacio Maradona, quien había sido representante por la ciudad de San Juan ante la Junta Grande (18101811) y responsable de que en 1811 se sancionara el decreto que extinguía el tributo que pagaban los indios a la Corona de España. Este decreto y otros relacionados con libertades otorgadas a los indios por los gobiernos patrios se mencionan en la obra de Esteban Maradona “A través de la selva”, donde se sugiere que aún no han sido puestos en práctica. Fue tres veces propuesto para el Premio Nobel, obtuvo el Diploma de Honor Internacional de Medicina para la Paz otorgado por las Naciones Unidas y es Ciudadano Ilustre de Rosario. En 1986, con 90 años de edad, enfermó y debió trasladarse a la ciudad de Rosario, donde vivía su sobrino. Llegó en un estado calamitoso, por lo que debió internarse inmediatamente en un hospital. Ya de alta, se quedó a vivir con la familia de su sobrino, de donde no se mudaría más. En sus últimos años recibiría muchos homenajes y distinciones y no aceptaría ningún tipo de pensión vitalicia. Murió de vejez a los 99 años, el 14 de enero de 1995 en Rosario, pero sus restos se guardan en la ciudad de Santa Fe, en el panteón de su familia Maradona-Villalba. En su vida escribió libros científicos de antropología, flora y fauna. Renunció a todo tipo de honorarios y premios materiales, viviendo con suma humildad y colaborando con su dinero y tiempo con aquellos que más lo necesitaban. Dueño de una personalidad única, tan avasallante como retraída, la existencia del “médico rural”, como a él le gustaba calificarse, casi se ha convertido en una leyenda. El 4 de julio, día de su nacimiento, ha sido declarado por ley Día Nacional del Médico Rural.

En la lista de inventos que forman parte del ingenio argentino se encuentra el Bastón Blanco, elemento utilizado para identificar a personas no videntes y que inclusive tiene un día de conmemoración, el 15 de octubre, oportunidad en que se busca sensibilizar a la sociedad acerca de los obstáculos que a diario enfrentan los ciegos o disminuidos visuales en su circulación por la vía pública. Según cuenta la historia, en el año 1921, José Mario Fallótico vio a un ciego esperando por ayuda para cruzar una calle de Buenos Aires, pero nadie se percataba. Como comentó el propio Fallótico, pensó entonces en crear algo que fuese una herramienta y al mismo tiempo un símbolo para avisar que la persona necesita ayuda. José Mario Fallótico vivía en San Vicente, provincia de Santa Fe, aunque la anécdota que lo llevó a la fama tuvo lugar en Buenos Aires, ciudad en la que vivió una parte de su vida. Fue cuando, mientras volvía a su casa desde su trabajo, se detuvo junto al cordón de una vereda para cruzar y alguien le tocó el brazo suavemente. Fallótico se volvió y se encontró con un hombre joven, de anteojos negros, que extendía sus manos hacia delante como en un extraño sonambulismo. Al principio no llegó a entender, pero sólo dos palabras dirigidas a él por aquel hombre lo hicieron caer en la cuenta: -¿Me cruza? Fallótico ayudó al no vidente a trasponer la avenida, y le pidió sus datos. “Déjeme su dirección; y mañana recibirá algo que, en lo sucesivo, le evitara estos plantones en la calle”, le dijo. Había nacido la idea de un bastón blanco, y convertirlo en un objeto que individualice instantáneamente al ciego. Al día siguiente, el no vidente recibió el primer bastón blanco, y por la tarde Fallótico llevó la idea de popularizar el invento al entonces director de la Biblioteca Argentina para ciegos, Agustín Rebuffo. Posteriormente, numerosos visitantes llevarían la idea a otros países, y ésta se popularizaría a nivel mundial, al punto de convertirse en un símbolo que identifica a quienes padecen algún problema de videncia. Entre sus promotores, figura el tenor y medico hepatólogo Mexicano, Alfonso Ortiz Tirado, quien volvía con la idea a su país, donde impuso a las autoridades sobre la novedad argentina, y pidió que se estableciera su obligatoriedad. El Bastón Blanco es un instrumento que identifica a los ciegos y deficientes visuales y les permite desplazarse en forma autónoma. Sus peculiares características de diseño y técnica de manejo facilitan el rastreo y detección oportuna de obstáculos que se encuentran a ras del suelo. Fuentes: http://www.region-litoral.com.ar http://www.portalplanetasedna.com.ar


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BIODIGESTORES. UNA PROPUESTA SUSTENTABLE

$50.00 ISBN 987-987-657-794-6 AUTOR: GROPPELLI, EDUARDO GIAMPAOLI, ORLANDO 1RA EDICIÓN 2012 COLECCIÓN: CÁTEDRA BIODIGESTORES PÁGINAS 160

En la presente edición se hace referencia a la sucesión de ambientes ocurridos en la cuenca del río Uruguay en el último período de la historia geológica, deducida a partir de investigaciones geológicas y geomorfológicas llevadas a cabo íntegramente por los autores. La obra intenta descifrar la historia evolutiva de los últimos millones de años de una importante región prácticamente desconocida. Asimismo, aporta numerosos datos de campo complementados con resultados de laboratorio y gabinete generados durante más de diez años en el marco de proyectos financiados por la UNL y el CONICET; brinda, además, resultados de investigaciones realizadas en las distintas áreas de la cuenca. Por ello, se considera que la obra será de utilidad para acompañar la toma de decisiones de administradores territoriales, planificadores, operadores de vías de comunicación y demás agentes del área estatal o privada de los países que forman parte de la cuenca, en lo que respecta a su conocimiento, manejo y preservación.

El contenido de este libro está orientado a introducir al usuario de Internet en la temática de la Web 2.0, el fenómeno tecno-social que nos permite ser usuarios activos en la Web, publicar y gestionar información de manera on line sin necesidad de conocimientos técnicos específicos. Como su nombre lo indica el libro constituye una guía que le permitirá acercarse de manera didáctica a la Web 2.0 o también llamada “Web social”. De manera horizontal brinda beneficios a todo tipo de usuarios, desde estudiantes y profesionales hasta comercios y empresas. En cada capítulo encontrará la explicación de cuáles son las principales herramientas y sus aplicaciones, y cómo funcionan, con ejemplos que ilustran su utilidad y que están destinados a exponer el potencial de cada una de ellas en distintos ámbitos. Estas páginas pueden representar para el lector, un punto de partida para su ingreso al vertiginoso y creciente mundo de la Web 2.0.

Los residuos son el resultado de nuestra necesidad de producir y consumir alimentos. En la actualidad la población humana supera los 6.000 millones de personas y genera una cantidad de residuos sin precedentes. La biodigestión anaeróbica permite lograr que la energía contenida en los residuos orgánicos -energía de alta entropía, degradada y con poca utilidad en ese estado- pueda ser transformada y liberada en un combustible gaseoso -metano (CH4) biológico- como energía de alta calidad, que puede utilizarse para generar energía eléctrica, vapor, agua caliente, en sistemas de cogeneración de alta eficiencia. Esta tecnología tiene la particularidad que puede aplicarse con éxito a distintas escalas. De esta manera, utilizando biogás se contribuye a reducir el cambio climático en favor de la sustentabilidad del planeta.

De la revista •ConCIENCIA es una revista de divulgación científica de periodicidad semestral. Su objetivo es difundir desarrollos científicos de investigadores de la UNL a la comunidad en general. •ConCIENCIA publica contribuciones en la sección “Aportes científicos”. Los escritos enviados deberán plantear estudios de casos, hipótesis o resultados de investigación o experiencias. También pueden ser nuevas versiones, especialmente redactadas para la divulgación, de artículos científicos que hayan sido publicados en revistas del país o del exterior. •Pueden abarcar distintas áreas del conocimiento, pero en todos los casos tener una referencia concreta a problemas actuales. De la evaluación •Los artículos enviados serán evaluados integrantes del Consejo Asesor de la revista y/o enviados a expertos de la UNL o de otras instituciones. Se evaluará: interés social; pertenencia a la revista; adecuación del lenguaje al público masivo; adecuación a las secciones de la revista. De los trabajos •La extensión máxima será de 1.300 palabras (el Consejo Asesor se reserva el derecho de considerar la publicación de trabajos que sobrepasen estos límites o de sugerir modificaciones en su extensión). •Los títulos no podrán tener más de 8 palabras y deben sintetizar el espíritu del trabajo. •Los trabajos deberán tener una exposición clara de la hipótesis, los datos obtenidos y la discusión de los resultados, en un lenguaje accesible para un público masivo, no necesariamente experto en la materia. •Las referencias a autores se realizarán incluidas en el texto con indicación del apellido del o los autores seguido del año de publicación entre paréntesis. Al final del artículo se consignará una lista completa de referencia o Bibliografía, según el siguiente formato: 1) Apellido del autor o autores 2) Título completo del libro y/o artículo o publicación 3) Volumen y Número de publicación 4) Páginas que abarca el artículo o capítulo 5) Ciudad de publicación 6) Editorial 7) Año de publicación. •Puede incluirse un breve glosario, en el caso de que existan vocablos/fenómenos/fórmulas de difícil comprensión para un público no entendido. En este caso, debe enviarse al final del texto, en el mismo formato. Pueden incluirse hasta 6 términos. De las fotografías e ilustraciones •Las imágenes escaneadas en formato jpg podrán insertarse directamente en el texto y se enviarán adjuntas en archivos separados (mínimo de resolución para fotos: 300 dpi; mínimo de resolución para ilustraciones a lápiz o tinta: 600 dpi). Si son imágenes de cámara digital, deben presentar alta calidad de resolución. No se aceptarán diapositivas. En caso de tener títulos o leyendas explicativas estos se ubicarán debajo de cada imagen y tendrán una numeración correlativa. •Las tablas podrán incluirse también en el texto; en caso de ser complejas deberán incluirse también por separado en formato de Excel (.xls). Del autor •El autor deberá detallar su dirección postal, teléfono, fax, dirección de correo electrónico y su disciplina de formación, función, cargo docente o de investigación en la institución en la que se desempeña. •Los datos serán consignados en la “ficha personal” que encabeza los artículos. •Podrán presentar trabajos investigadores del sistema científico nacional e internacional, aunque ConCIENCIA dará preferencia a investigadores de la UNL, pudiendo incluir –si se considera oportuno– artículos de investigadores del sistema científico nacional. Dónde presentar Los trabajos deben enviarse a: Consejo Asesor Revista Conciencia - Dirección de Comunicación Institucional - UNL - Bv. Pellegrini 2750 - Santa Fe (3000); o por e-mail como attachment a la dirección: conciencia@unl.edu.ar.


Conciencia Nº 22 Inteligencia Artificial  
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