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martes

LOS FÍSICOS DE PARTÍCULAS DESCONCIERTAN UNA NUEVA DUALIDAD

Se ha encontrado un vínculo oculto entre dos resultados de colisión de partículas aparentemente no relacionados. Es el último ejemplo de una misteriosa red de conexiones matemáticas entre teorías dispares de la física.

Por KATIE MCCORMICK via, QUANTA MAGAZINE

La nueva “dualidad antípoda” invierte los términos utilizados para calcular un proceso de dispersión de partículas para obtener los términos de otro, de forma similar a invertir las coordenadas de los puntos de una esfera.

El año pasado, el físico de partículas Lance Dixon estaba preparando una conferencia cuando notó una sorprendente similitud entre dos fórmulas que planeaba incluir en sus diapositivas.

Las fórmulas, llamadas amplitudes de dispersión, dan las probabilidades de los posibles resultados de las colisiones de partículas. Una de las amplitudes de dispersión representaba la probabilidad de que dos partículas de gluones chocaran y produjeran cuatro gluones; el otro dio la probabilidad de que dos gluones chocaran para producir un gluón y una partícula de Higgs.

“Me estaba confundiendo un poco porque se veían un poco similares”, dijo Dixon, quien es profesor en la Universidad de Stanford, “y luego me di cuenta de que los números eran básicamente los mismos, solo que el [orden] se había invertido. ”

Compartió su observación con sus colaboradores a través de Zoom. Sin saber por qué las dos amplitudes de dispersión deberían corresponder, el grupo pensó que tal vez era una coincidencia. Comenzaron a calcular las dos amplitudes a niveles de precisión progresivamente más altos (cuanto mayor era la precisión, más términos tenían que comparar). Al final de la llamada, después de haber calculado miles de términos que seguían coincidiendo, los físicos estaban bastante seguros de que estaban tratando con una nueva dualidad: una conexión oculta entre dos fenómenos diferentes que no podía explicarse con nuestra comprensión actual de la física.

Ahora, la dualidad antípoda , como la llaman los investigadores, se ha confirmado para cálculos de alta precisión que involucran 93 millones de términos. Si bien esta dualidad surge en una teoría simplificada de gluones y otras partículas que no describe del todo nuestro universo, hay pistas de que una dualidad similar podría tener lugar en el mundo real. Los investigadores esperan que investigar el extraño hallazgo pueda ayudarlos a establecer nuevas conexiones entre aspectos aparentemente no relacionados de la física de partículas.

“Este es un descubrimiento magnífico porque es totalmente inesperado”, dijo Anastasia Volovich , física de partículas de la Universidad de Brown, “y todavía no hay una explicación de por qué debería ser cierto”.

El ADN de la dispersión de partículas

Dixon y su equipo descubrieron la dualidad antípoda mediante el uso de un "código" especial para calcular las amplitudes de dispersión de manera más eficiente que con los métodos tradicionales. Por lo general, para calcular la probabilidad de que dos gluones de alta energía se dispersen para producir cuatro gluones de menor energía, por ejemplo, debe considerar todas las vías posibles que podrían producir este resultado. Conoces el principio y el final de la historia (dos gluones se convierten en cuatro), pero también necesitas conocer el medio, incluidas todas las partículas que pueden aparecer y desaparecer temporalmente, gracias a la incertidumbre cuántica. Tradicionalmente, debe sumar la probabilidad de cada evento medio posible, tomándolos uno a la vez.

“Este es un descubrimiento magnífico porque es totalmente inesperado y todavía no hay una explicación de por qué debería ser cierto”.
Anastasia Volovich, Universidad de Brown

En 2010, estos engorrosos cálculos fueron eludidos por cuatro investigadores, incluido Volovich, que encontraron un atajo. Se dieron cuenta de que muchas de las expresiones complicadas en un cálculo de amplitud podrían eliminarse reorganizando todo en una nueva estructura. Los seis elementos básicos de la nueva estructura, llamados "letras", son variables que representan combinaciones de la energía y el momento de cada partícula. Las seis letras forman palabras, y las palabras se combinan para formar términos en cada amplitud de dispersión.

Dixon compara este nuevo esquema con el código genético, en el que cuatro componentes químicos se combinan para formar los genes en una cadena de ADN. Al igual que el código genético, el "ADN de la dispersión de partículas", como él lo llama, tiene reglas sobre qué combinaciones de palabras se permiten. Algunas de estas reglas se derivan de principios físicos o matemáticos conocidos, pero otras parecen arbitrarias. La única forma de descubrir algunas de las reglas es buscando patrones ocultos en los largos cálculos.

Una vez encontradas, estas reglas inescrutables han ayudado a los físicos de partículas a calcular amplitudes de dispersión con niveles de precisión mucho más altos de lo que podrían lograr con el enfoque tradicional. La reestructuración también permitió a Dixon y sus colaboradores detectar la conexión oculta entre las dos amplitudes de dispersión aparentemente no relacionadas.

Mapa de antípodas

En el corazón de la dualidad está el “mapa de las antípodas”. En geometría, un mapa de antípodas toma un punto en una esfera e invierte las coordenadas, enviándote directamente a través del centro de la esfera a un punto en el otro lado. Es el equivalente matemático de cavar un hoyo desde Chile hasta China.

En amplitudes de dispersión, el mapa de antípodas que encontró Dixon es un poco más abstracto. Invierte el orden de las letras utilizadas para calcular la amplitud. Aplique este mapa de antípodas a todos los términos en la amplitud de dispersión de dos gluones que se convierten en cuatro y (después de un simple cambio de variables) esto produce la amplitud de dos gluones que se convierten en un gluón más un bosón de Higgs.

             "Los físicos podrían estar arañando
                la superficie de una estructura 
        teórica global en la que se manifiestan
            Nn estas sorprendentes conexiones."

En la analogía del ADN de Dixon, la dualidad es como leer una secuencia genética hacia atrás y darse cuenta de que codifica una proteína totalmente nueva que no está relacionada con la codificada por la secuencia original.

“Todos estábamos convencidos de que el mapa de las antípodas era inútil. … No parecía tener ningún significado físico ni hacer nada significativo”, dijo Matt von Hippel , especialista en amplitud del Instituto Niels Bohr en Copenhague, que no participó en la investigación. “Y ahora existe esta dualidad totalmente inexplicable usándolo, que es bastante salvaje”.

No es nuestro mundo

Ahora hay dos grandes preguntas. Primero, ¿por qué existe la dualidad? Y segundo, ¿se encontrará una conexión similar en el mundo real?

Las 17 partículas elementales conocidas que componen nuestro mundo se rigen por un conjunto de ecuaciones llamado Modelo Estándar de física de partículas . De acuerdo con el Modelo Estándar, dos gluones, las partículas sin masa que unen los núcleos atómicos, interactúan fácilmente entre sí para duplicar su propio número, convirtiéndose en cuatro gluones. Sin embargo, para producir un gluón y una partícula de Higgs, los gluones que chocan primero deben transformarse en un quark y un antiquark; estos luego se transforman en un gluón y un Higgs a través de una fuerza diferente a la que gobierna las interacciones mutuas de los gluones.

Estos dos procesos de dispersión son tan diferentes, uno de los cuales involucra un sector completamente diferente del Modelo Estándar, que una dualidad entre ellos sería muy sorprendente.

Pero la dualidad antípoda también es inesperada incluso en el modelo simplificado de física de partículas que estaban estudiando Dixon y sus colegas. Su modelo de juguete gobierna gluones ficticios con simetrías adicionales, lo que permite cálculos más precisos de las amplitudes de dispersión. La dualidad vincula un proceso de dispersión que involucra estos gluones y uno que requiere una interacción externa con partículas descritas por una teoría diferente.

Dixon cree que tiene una pista muy tenue sobre el origen de la dualidad.

Recuerde esas reglas inexplicables encontradas por Volovich y sus colegas que dictan qué combinaciones de palabras se permiten en una amplitud dispersa. Algunas de las reglas parecen restringir arbitrariamente qué letras pueden aparecer una al lado de la otra en la amplitud de dos gluones a gluones más Higgs. Pero asigna esas reglas al otro lado de la dualidad, y se transforman en un conjunto de reglas bien establecidas que aseguran la causalidad, garantizando que las interacciones entre las partículas entrantes ocurran antes de que aparezcan las partículas salientes.

Para Dixon, este es un pequeño indicio de una conexión física más profunda entre las dos amplitudes y una razón para pensar que algo similar podría ocurrir en el modelo estándar. “Pero es bastante débil”, dijo. “Es, como, información de segunda mano”.

Ya se han encontrado otras dualidades entre fenómenos físicos dispares. La correspondencia AdS-CFT, por ejemplo, en la que un mundo teórico sin gravedad es dual a un mundo con gravedad, ha alimentado miles de trabajos de investigación desde su descubrimiento en 1997. Pero esta dualidad también existe solo para un mundo gravitatorio con una geometría deformada diferente a la del universo real. Aún así, para muchos físicos, el hecho de que las dualidades múltiples casi se mantengan en nuestro mundo sugiere que podrían estar arañando la superficie de una estructura teórica que lo abarca todo en la que se manifiestan estas sorprendentes conexiones. “Creo que todos son parte de la historia”, dijo Dixon.


LA VISIÓN DE UN BIOQUÍMICO SOBRE EL ORIGEN DE LA VIDA REPLANTEA EL CÁNCER Y EL ENVEJECIMIENTO

El bioquímico Nick Lane cree que la vida evolucionó primero en los respiraderos hidrotermales donde aparecieron los precursores del metabolismo antes que la información genética. Sus ideas podrían llevarnos a pensar de manera diferente sobre el envejecimiento y el cáncer.

Por Viviane Calier , Vía QUANTA MAGAZINE

A diferencia de muchos otros investigadores que estudian el origen de la vida, Nick Lane, profesor de bioquímica evolutiva en el University College London, sugiere que alguna forma de metabolismo primitivo puede haber surgido en los respiraderos hidrotermales de aguas profundas antes de la aparición de la información genética.

Todas las células vivas se alimentan a sí mismas mediante la persuasión de electrones energéticos de un lado de una membrana al otro. Los mecanismos basados ​​en membranas para lograr esto son, en cierto sentido, una característica de la vida tan universal como el código genético. Pero a diferencia del código genético, estos mecanismos no son los mismos en todas partes: las dos categorías más simples de células, bacterias y arqueas, tienen membranas y complejos de proteínas para producir energía que son química y estructuralmente diferentes. Esas diferencias hacen que sea difícil adivinar cómo las primeras células satisfacían sus necesidades energéticas.

Este misterio llevó a Nick Lane , profesor de bioquímica evolutiva en el University College London, a una hipótesis poco ortodoxa sobre el origen de la vida. ¿Qué pasaría si la vida surgiera en un entorno geológico donde los gradientes electroquímicos a través de diminutas barreras ocurrieran de forma natural, apoyando una forma primitiva de metabolismo mientras las células como las conocemos evolucionaron? Se sugirió un lugar donde esto podría ser posible: respiraderos hidrotermales alcalinos en el lecho marino profundo, dentro de formaciones rocosas altamente porosas que son casi como esponjas mineralizadas.

Lane ha explorado esta idea provocativa en una variedad de artículos periodísticos , y la ha tocado en algunos de sus libros, como The Vital Question , donde escribió: “El metabolismo del carbono y la energía son impulsados ​​por gradientes de protones, exactamente lo que sucede con las fuentes de ventilación. proporcionada de forma gratuita.” Describe la idea con más detalle para el público en general en su último libro, Transformer: The Deep Chemistry of Life and Death . En su opinión, el metabolismo es fundamental para la vida, y la información genética surge naturalmente de él y no al revés. Lane cree que las implicaciones de esta inversión tocan casi todos los grandes misterios de la biología, incluida la naturaleza del cáncer y el envejecimiento.

Dentro del material inorgánico poroso alrededor de los respiraderos hidrotermales profundos, las moléculas orgánicas podrían haberse organizado en entidades similares a células que se hicieron más de sí mismas. “Es una forma muy tosca de crecimiento, pero es realista en ese sentido”, dijo Lane.
Philipp Ammon para la revista Quanta

La teoría de Lane sigue siendo sólo una entre muchas en el escaso campo de los estudios sobre el origen de la vida. Muchos, si no la mayoría de los científicos, defienden las teorías de que la vida comenzó con mezclas autorreplicantes de ARN y otras moléculas , y que surgió en o cerca de la superficie de la Tierra, alimentada por la luz solar. Los estudios de los respiraderos hidrotermales como crisoles para la vida se han disparado en las últimas décadas, pero algunos de ellos favorecen los respiraderos volcánicos en agua dulce , no los respiraderos profundos en el lecho marino. Aún así, aunque la explicación de Lane no responde a todas las preguntas sobre cómo comenzó la vida, aborda las difíciles sobre cómo podría haber ocurrido la síntesis de proteínas y otras biomoléculas esenciales que consumen mucha energía.

La investigación sobre cómo la necesidad de energía ha influido y limitado la evolución de la vida siempre ha sido un tema central de la carrera de Lane como científico, con más de 100 artículos en revistas revisadas por pares en su haber, y como escritor científico. Lane recibió el Premio de la Sociedad Bioquímica de 2015 por sus contribuciones a las ciencias de la vida, y en 2016 la Royal Society de Londres le otorgó el Premio Michael Faraday a la excelencia en la comunicación de la ciencia al público.

Quanta habló recientemente con Lane en su casa de Londres a través de una videoconferencia. La entrevista ha sido condensada y editada para mayor claridad.

Su libro argumenta que el flujo de energía y materia estructura la evolución de la vida y es cómo el metabolismo “ conjura la existencia de los genes. ¿ Cuál es la razón más convincente para pensar que el metabolismo, y no la información genética, evolucionó primero?

La visión purista de "la información primero" es el mundo del ARN, donde algún proceso en el medio ambiente produce nucleótidos, y los nucleótidos pasan por un proceso que los une en cadenas de polímeros. Luego tenemos una población de ARN, y ellos inventan todo, porque son capaces tanto de catalizar reacciones como de copiarse a sí mismos. Pero entonces, ¿cómo inventaron los ARN todo el metabolismo, las células, la estructura espacial, etc.? Los genes en realidad no hacen eso incluso hoy. Las células provienen de las células, y los genes las acompañan. Entonces, ¿por qué los genes lo harían desde el principio?

¿Y cómo lo harían? Digamos que hay 10 pasos en un camino bioquímico, y cualquier paso por sí solo no es de mucha utilidad. Cada producto en un camino tendría que ser útil para que evolucione, lo cual no es el caso. Parece tan difícil evolucionar incluso en un solo camino.

Este prototipo de reactor hidrotermal fue construido por Lane y su equipo para probar sus ideas sobre cómo los precursores de las reacciones metabólicas podrían haber surgido dentro de los respiraderos hidrotermales. 

¿Cuál es la alternativa?

La alternativa es que estas cosas sucedan espontáneamente en condiciones favorables, y que obtenga cantidades muy pequeñas de interconversión de un intermedio al siguiente intermedio a lo largo de todo el camino. No sería mucho y no sería muy rápido en comparación con las reacciones catalizadas por enzimas, pero estaría allí. Luego, cuando surge un gen en una etapa posterior, puede catalizar cualquiera de esos pasos, lo que tenderá a acelerar todo el camino.

Eso hace que el problema sea mucho más fácil. Pero también hace esta desconcertante predicción de que toda la química en este camino tiene que ser favorecida. Y luego dices eso para otro camino y otro, y se convierte en una proposición cada vez más aterradora de que el núcleo de la bioquímica resulta estar favorecido termodinámicamente en ausencia de genes.

Hace seis o siete años, esta no era una posición fácil de sostener, porque realmente no había pruebas para ello. Pero desde entonces, se ha demostrado que al menos tres o cuatro de estas vías ocurren espontáneamente y en niveles bajos en el laboratorio. No todas las vías están completas, pero ocurren pasos intermedios. Empieza a parecer que no es una posición irrazonable decir que los genes surgieron en un mundo en el que ya teníamos un protometabolismo bastante sofisticado.

Hablemos de cómo podría haber evolucionado el protometabolismo en los respiraderos hidrotermales de aguas profundas. ¿Qué tiene el entorno de ventilación que le hace pensar que favoreció el comienzo de lo que llamamos el ciclo de Krebs, el proceso metabólico que obtiene energía de los carbohidratos, las grasas y las proteínas?

Comencemos con lo que comienza la vida: hidrógeno y dióxido de carbono, que no reaccionan muy fácilmente. ¿Cómo les hace reaccionar la vida? Como vemos en las mitocondrias y en ciertas bacterias, la vida usa una carga eléctrica en la membrana para transferir electrones del hidrógeno a las proteínas de azufre de hierro como la ferredoxina. Estos pequeños grupos de iones de hierro e iones de azufre en el corazón de las proteínas antiguas son como pequeños minerales. Obtienes estos minerales en los respiraderos hidrotermales, y también obtienes dióxido de carbono e hidrógeno, e incluso hay barreras delgadas en la roca porosa con una carga eléctrica sobre ellas.

La pregunta es: ¿Esta estructura en las ventilaciones impulsa efectivamente la reacción entre el dióxido de carbono y el hidrógeno? Y la respuesta que estamos encontrando en el último año o dos en el laboratorio es sí, realmente lo hace. No obtenemos mucho, pero estamos obteniendo más a medida que comenzamos a optimizar nuestro proceso, y lo que estamos viendo producidos son intermedios del ciclo de Krebs. Y si pones algo de nitrógeno, obtienes los mismos aminoácidos que usa la vida.

“Los cánceres no son causados ​​simplemente por una mutación genéticamente determinista que obliga a las células a seguir creciendo sin parar”, dijo Lane. “El metabolismo también es importante, ya que proporciona un entorno propicio para el crecimiento”. 

Así que esta química se favorece termodinámicamente. Son solo estos primeros pasos los que son recalcitrantes, pero las cargas eléctricas en el respiradero hidrotermal parecen bajar la barrera de ese primer paso, por lo que el resto puede suceder. En efecto, lo que tienes es un flujo continuo de fluidos hidrotermales que pasan por esta reacción electroquímica, convirtiendo los gases en el medio ambiente en moléculas más orgánicas, que puedes imaginar acurrucándose en los poros similares a células, estructurándose en entidades similares a células y haciendo más de ellos mismos. Es una forma muy tosca de crecimiento, pero es realista en ese sentido.

Pero entonces, ¿cómo se independizaron estas primeras protocélulas de los gradientes de protones que obtuvieron gratis en las fuentes hidrotermales?

Mucho de esto sigue siendo especulativo, pero la respuesta parece ser que necesitas genes para ser independiente. Entonces, esta es una pregunta fundamental: ¿dónde y cuándo entran los genes?

Hemos demostrado que teóricamente, si introduces secuencias aleatorias de ARN y asumes que los nucleótidos allí pueden polimerizarse, obtienes pequeñas cadenas de nucleótidos. Digamos siete u ocho letras aleatorias de largo, sin ninguna información codificada allí en absoluto. Hay dos maneras en que esto ahora realmente puede ayudarte. Una es que actúa como una plantilla para más ARN: es capaz de crear una plantilla de una copia exacta de la misma secuencia, incluso si esa secuencia no tiene información. Pero lo segundo que puede hacer en principio es actuar como molde para los aminoácidos. Hay patrones de interacciones biofísicas no específicas entre los aminoácidos y las letras en el ARN: es más probable que los aminoácidos hidrofóbicos interactúen con las bases hidrofóbicas.

Así que tienes una secuencia aleatoria de ARN que genera un péptido no aleatorio. Y ese péptido no aleatorio podría, por casualidad, tener alguna función en una protocélula en crecimiento. Podría hacer que la célula crezca mejor o empeore; podría ayudar al ARN a replicarse; podría unirse a los cofactores. Luego tienes la selección de ese péptido y la secuencia de ARN que lo originó. Aunque es un sistema muy rudimentario, esto significa que acabamos de entrar en el mundo de los genes, la información y la selección natural.

Acabamos de pasar de un sistema sin información a un sistema con información, sin apenas cambios en el propio sistema. Todo lo que hemos hecho es introducir ARN aleatorio. Ahora, ¿es verdad? Dicen que las ideas más bellas se pueden matar con hechos feos. Y puede que no sea cierto, pero tiene un poder explicativo tan alto que no puedo creer que no sea cierto.

Así que en los respiraderos hidrotermales tenemos algunos intermedios del ciclo de Krebs. Pero entonces, ¿cómo se unieron todos como un ciclo? ¿Es significativo que esto funcione como un ciclo y no como una cadena lineal de reacciones?

A menudo nos enfocamos en el ciclo de Krebs realizando las mismas reacciones generadoras de energía una y otra vez. Pero el ciclo de Krebs puede operar en ambas direcciones. En nuestras mitocondrias, elimina el dióxido de carbono y el hidrógeno de las moléculas intermedias para generar una carga eléctrica en una membrana para obtener energía. En muchas bacterias antiguas, sin embargo, hace exactamente lo contrario: usa la carga eléctrica en una membrana para impulsar reacciones con dióxido de carbono e hidrógeno para producir esos intermediarios, que se convierten en precursores para producir los aminoácidos necesarios para el crecimiento.

Y no es solo en las bacterias antiguas: nuestras células también usan el ciclo de Krebs para la biosíntesis. Sabemos desde la década de 1940 que el ciclo de Krebs a veces puede retroceder en nuestras células, y que sus moléculas intermedias a veces se usan como precursores para producir aminoácidos. Nuestras mitocondrias equilibran dos procesos opuestos, la generación de energía y la biosíntesis, en función de las necesidades de nuestras células. Hay una especie de yin y yang en esto.

El ciclo de Krebs nunca operó realmente como un verdadero ciclo, excepto en las células más energéticas, como los músculos de vuelo de las palomas, donde se descubrió por primera vez. En la mayoría de las células, el ciclo de Krebs se parece más a una rotonda que a un ciclo, con cosas que entran y salen en diferentes puntos. Y es una rotonda que puede ir en ambas direcciones, por lo que es un poco desordenado.

¿Cómo se relacionó el aumento de oxígeno con la dirección favorecida del flujo metabólico y la evolución de los primeros animales multicelulares? 

Los primeros animales parecen haber evolucionado cuando los niveles de oxígeno eran realmente bajos la mayor parte del tiempo. Se arrastraron por el lodo que estaba lleno de sulfuro, como los gases en una alcantarilla. Estos primeros gusanos necesitaban algo de oxígeno para arrastrarse, pero también necesitaban desintoxicarse de todo este sulfuro y lidiar con una gran cantidad de dióxido de carbono en su entorno.

Me di cuenta de que la única manera de hacerlo es teniendo diferentes tipos de tejido que hacen diferentes trabajos. Tan pronto como estás gateando, necesitas músculos y necesitas algún tipo de sistema respiratorio. Esos son dos tipos diferentes de tejido, uno de los cuales debe retener oxígeno y proporcionarlo cuando lo necesite, mientras que el otro intenta operar en ausencia de oxígeno. Tienen que hacer su bioquímica de diferentes maneras, con diferentes flujos a lo largo de su ciclo de Krebs. Estás como obligado a hacer dos o tres cosas a la vez.

Ahora, en contraste, existía este misterioso grupo de organismos simples llamado fauna de Ediacara. Vivieron a unos 200 metros de profundidad en el océano y se extinguieron justo antes de la explosión del Cámbrico hace unos 540 millones de años, cuando los niveles de oxígeno en el medio ambiente cayeron. La fauna de Ediacara no tenía mucha diferenciación de tejidos y solo podían hacer una cosa bioquímicamente a la vez. Cuando los niveles de oxígeno cayeron justo antes del Cámbrico, no pudieron adaptarse a los nuevos entornos.

Pero tan pronto como tenga varios tejidos, puede hacer cosas en paralelo. Puede equilibrar lo que está haciendo este tejido con lo que está haciendo ese tejido. No se puede hacer energía y biosíntesis por igual al mismo tiempo con mucha facilidad; es más fácil hacer una cosa o la otra. Eso nos obliga a tener diferentes metabolismos en diferentes tejidos.

Entonces, la diferenciación de tejidos no se trata solo de tener genes que digan: "Esto se convertirá en un hígado" o "Esto se convertirá en tejido nervioso". Permite estilos de vida que simplemente no eran posibles antes, y permitió que los primeros gusanos atravesaran malas condiciones que mataron todo lo demás. La explosión del Cámbrico ocurrió después de eso. Cuando los niveles de oxígeno finalmente aumentaron, estos gusanos glorificados con múltiples tejidos fueron de repente el único espectáculo en la ciudad.

Esto se relaciona con algunas de sus ideas sobre el cáncer. Desde la década de 1970, la mayor parte del establecimiento biomédico que trabaja para curar y prevenir el cáncer se ha centrado en los oncogenes. Sin embargo, usted argumenta que el cáncer no es tanto una enfermedad genómica como metabólica. ¿Puedes explicar porque?

Hace aproximadamente 10 años, la comunidad del cáncer se sorprendió con el descubrimiento de que, en algunos tipos de cáncer, las mutaciones pueden hacer que partes del ciclo de Krebs retrocedan. Fue una gran sorpresa porque generalmente se enseña que el ciclo de Krebs solo gira hacia adelante para generar energía. Pero resulta que, si bien una célula cancerosa necesita energía, lo que realmente necesita aún más son componentes básicos basados en el carbono para crecer. Así que todo el campo de la oncología comenzó a ver esta inversión del ciclo de Krebs como una especie de cableado metabólico que ayuda al crecimiento de las células cancerosas.

Este descubrimiento también provocó una reinterpretación del hecho de que las células cancerosas crecen principalmente por lo que se llama glucólisis aeróbica. En efecto, las células cancerosas pasan de quemar oxígeno en sus mitocondrias para respirar a fermentar para obtener energía como las células de levadura, incluso en presencia de oxígeno. Cuando Otto Warburg informó esto hace casi 100 años, se centró en el lado de la energía. Pero la comunidad del cáncer ahora ve que este cambio tiene que ver con el crecimiento. Al cambiar a la glucólisis aeróbica para obtener energía, las células cancerosas liberan sus mitocondrias para otros fines. Las células cancerosas tienen mitocondrias biosintéticas para fabricar los componentes básicos de la vida.

En entornos desafiantes, los animales multicelulares pueden segregar tareas bioquímicas útiles pero incompatibles en diferentes tejidos. “Puedes hacer cosas en paralelo”, dijo Lane. “Puedes equilibrar lo que hace este tejido con lo que hace ese tejido”. 

Es cierto que se ven mutaciones de oncogenes en los cánceres. Pero los cánceres no son causados ​​simplemente por una mutación genéticamente determinista que obliga a las células a seguir creciendo sin parar. El metabolismo también es importante, ya que proporciona un entorno propicio para el crecimiento. El crecimiento viene antes que los genes en este sentido.

¿Qué nos hace más vulnerables al cáncer a medida que envejecemos, si no es una acumulación de mutaciones?

Creo que cualquier daño a la respiración que ralentiza el ciclo de Krebs hace que sea más probable que se revierta en biosíntesis. A medida que envejecemos y acumulamos todo tipo de daño celular, es probable que esta parte central de nuestro metabolismo comience a retroceder o que no avance con tanta eficacia. Eso significa que tendremos menos energía; significa que comenzaremos a aumentar de peso porque comenzamos a convertir el dióxido de carbono que exhalaríamos nuevamente en moléculas orgánicas. Nuestro riesgo de enfermedades como el cáncer aumenta porque tenemos un metabolismo que es propenso a ese tipo de crecimiento.

La comunidad de gerontología ha estado hablando en este sentido durante 10 a 20 años. El mayor factor de riesgo para las enfermedades relacionadas con la edad no son las mutaciones; es ser viejo. Si pudiéramos resolver el proceso subyacente del envejecimiento, entonces podríamos curar la mayoría de las enfermedades relacionadas con la edad. Parece tentadoramente simple en muchos aspectos. ¿Realmente vamos a vivir de repente hasta los 120 o los 800? No veo que suceda pronto. Pero entonces la pregunta es, ¿por qué no?

¿Por qué envejecemos? ¿Qué causa el daño celular creciente?

Hemos descubierto en los últimos cinco o seis años que los intermedios del ciclo de Krebs son señales potentes. Entonces, si el ciclo se ralentiza y comienza a retroceder, entonces comenzamos a acumular intermediarios y cosas como el succinato comienzan a sangrar fuera de las mitocondrias. Activan y desactivan miles de genes y cambian el estado epigenético de las células. El envejecimiento refleja su estado de metabolismo.

Tendemos a olvidar que el metabolismo involucra tal vez 20 mil millones de reacciones por segundo, segundo tras segundo, en cada célula de tu cuerpo. El gran volumen de moléculas que se transforman continuamente, en todas estas vías, incluido el corazón del ciclo de Krebs, es abrumador. Es un río inexorable de reacciones. No podemos revertir su flujo, pero tal vez podamos esperar canalizarlo un poco mejor entre los bancos. 

CÓMO NUESTROS CEREBROS SE LAS ARREGLAN PARA HABLAR MÁS DE UN IDIOMA

(Crédito de la imagen: Alamy)
Hablar un segundo o incluso un tercer idioma puede traer ventajas obvias, pero en ocasiones las palabras, la gramática e incluso los acentos pueden confundirse. Esto puede revelar cosas sorprendentes sobre cómo funciona nuestro cerebro.

Yo estoy haciendo cola en mi panadería local en París, disculpándome con un comerciante increíblemente confundido. Simplemente me preguntó cuántos pasteles me gustaría y, sin darme cuenta, respondí en mandarín en lugar de francés. Estoy igualmente desconcertado: soy un hablante dominante de inglés y no he usado el mandarín correctamente en años. Y, sin embargo, aquí, en este entorno tan parisino, de alguna manera decidió reafirmarse.

Los multilingües suelen hacer malabarismos con los idiomas que conocen con facilidad. Pero a veces, pueden ocurrir deslices accidentales . Y la ciencia detrás de por qué sucede esto está revelando ideas sorprendentes sobre cómo funciona nuestro cerebro.

La investigación sobre cómo las personas multilingües hacen malabarismos con más de un idioma en sus mentes es compleja y, a veces, contradictoria. Resulta que cuando una persona multilingüe quiere hablar, los idiomas que conoce pueden estar activos al mismo tiempo , aunque solo uno se acostumbre. Estos idiomas pueden interferir entre sí, por ejemplo, entrometiéndose en el habla justo cuando no los espera. Y la interferencia puede manifestarse no solo en errores de vocabulario, sino incluso a nivel de gramática o acento.

"A partir de la investigación, sabemos que como bilingüe o multilingüe, cada vez que habla, se activan ambos idiomas o todos los idiomas que conoce", dice Mathieu Declerck, investigador principal de la Vrije Universiteit en Bruselas. "Por ejemplo, cuando quieres decir 'perro' como bilingüe francés-inglés, no solo se activa 'perro', sino también su traducción equivalente, por lo que también se activa 'chien'".

Como tal, el hablante necesita tener algún tipo de proceso de control del lenguaje. Si lo piensas bien, la capacidad de los hablantes bilingües y multilingües para separar los idiomas que han aprendido es notable. La forma en que hacen esto se explica comúnmente a través del concepto de inhibición : una supresión de los idiomas no relevantes. Cuando se le pide a un voluntario bilingüe que nombre un color que se muestra en una pantalla en un idioma y luego el siguiente color en su otro idioma, es posible medir picos en la actividad eléctrica en partes del cerebro que se ocupan del lenguaje y la atención.

Sin embargo, cuando este sistema de control falla, pueden ocurrir intrusiones y fallas. Por ejemplo, la inhibición insuficiente de un idioma puede hacer que "emerja" y se entrometa cuando se supone que debe hablar en otro idioma.

En lugar de activar y desactivar diferentes idiomas, siempre están activos en nuestro cerebro y se inhibe el lenguaje no deseado (Crédito: Jeffrey Greenberg/Getty Images)


El propio Declerck no es ajeno a mezclar idiomas accidentalmente. El impresionante repertorio lingüístico de este nativo belga incluye holandés, inglés, alemán y francés. Cuando solía trabajar en Alemania, un viaje regular en tren de regreso a Bélgica podía abarcar múltiples zonas lingüísticas diferentes, y un entrenamiento sustancial para sus habilidades para cambiar de idioma.

"La primera parte estaba en alemán y me subía a un tren belga donde la segunda parte estaba en francés", dice. "Y luego, cuando pasas por Bruselas, cambian el idioma a holandés, que es mi idioma nativo. Entonces, en ese lapso de unas tres horas, cada vez que llegaba el conductor, tenía que cambiar de idioma.

"Siempre respondí en el idioma equivocado, de alguna manera. Era simplemente imposible seguir el ritmo".

De hecho, los escenarios de cambio de idioma , aunque en un laboratorio en lugar de en un tren, a menudo son utilizados por los investigadores para aprender más sobre cómo las personas multilingües controlan sus idiomas. Y los errores pueden ser una excelente manera de obtener información sobre cómo usamos y controlamos los idiomas que conocemos.

Tamar Gollan, profesora de psiquiatría en la Universidad de California en San Diego , lleva años estudiando el control del lenguaje en bilingües. Su investigación a menudo ha llevado a hallazgos contraintuitivos.

"Creo que tal vez una de las cosas más singulares que hemos visto en los bilingües cuando mezclan idiomas es que, a veces, parece que inhiben tanto el idioma dominante que en realidad son más lentos para hablar en ciertos contextos", dijo. dice.

En otras palabras, el idioma dominante de una persona multilingüe a veces puede tener un mayor impacto en ciertos escenarios. Por ejemplo, en la tarea de nombrar colores descrita anteriormente, un participante puede tardar más en recordar una palabra en su primer idioma cuando cambia del segundo, en comparación con lo contrario.

En uno de sus experimentos, Gollan analizó las habilidades de cambio de idioma de los bilingües español-inglés haciéndoles leer en voz alta párrafos que estaban solo en inglés, solo en español y párrafos que mezclaban al azar inglés y español.

Los hallazgos fueron sorprendentes. Aunque tenían los textos justo frente a ellos, los participantes aún cometían "errores de intrusión" al leer en voz alta, por ejemplo, decir accidentalmente la palabra en español "pero" en lugar de la palabra en inglés "but". Estos tipos de errores ocurrieron casi exclusivamente cuando estaban leyendo en voz alta los párrafos en varios idiomas, lo que requería cambiar de idioma.

Aún más sorprendente fue que una gran proporción de estos errores de intrusión no eran palabras que los participantes hubieran "omitido" en absoluto. Mediante el uso de tecnología de seguimiento ocular, Gollan y su equipo descubrieron que estos errores se cometían incluso cuando los participantes miraban directamente la palabra objetivo.

Y aunque la mayoría de los participantes eran angloparlantes dominantes, cometieron más errores de intrusión para palabras en inglés en lugar de su español más débil, algo que Gollan explica que es casi como una inversión del dominio del idioma.

"Creo que la mejor analogía es, imagina que hay alguna condición en la que de repente te vuelves mejor para escribir con tu mano no dominante", dice. "Hemos estado llamando a esto dominio inverso, le hemos dado mucha importancia porque cuanto más lo pienso, más me doy cuenta de lo único que es y de lo loco que es".

Esto puede suceder incluso cuando estamos aprendiendo un segundo idioma: cuando los adultos están inmersos en el nuevo idioma, les puede resultar más difícil acceder a las palabras de su idioma nativo .

Los efectos de dominio inverso pueden ser particularmente evidentes cuando los bilingües cambian de idioma en una sola conversación, dice Gollan. Ella explica que cuando se mezclan idiomas, los multilingües navegan en una especie de acto de equilibrio, inhibiendo el lenguaje más fuerte para equilibrar las cosas y, a veces, van demasiado lejos en la dirección equivocada .

"Los bilingües tratan de hacer que ambos idiomas sean igualmente accesibles, al inhibir el idioma dominante para facilitar la mezcla de ida y vuelta", dice ella. "Pero a veces 'sobrepasan' esa inhibición, y termina saliendo más lentamente que el idioma no dominante".

Cambiar rápidamente entre idiomas es cuando puede ocurrir la mayor parte de la "interferencia del idioma", que afecta no solo a las palabras, sino también a la pronunciación y la gramática (Crédito: Getty Images)


Los experimentos de Gollan también encontraron un dominio inverso en otra área sorprendente: la pronunciación. Los participantes a veces leen una palabra en el idioma correcto, pero con el acento equivocado. Y nuevamente, esto sucedió más con palabras en inglés que con palabras en español.

"A veces, los bilingües producirán la palabra correcta, pero con el acento equivocado, lo cual es una disociación muy interesante que indica que el control del lenguaje se aplica en diferentes niveles de procesamiento", dice Gollan. "Y hay una separación entre la especificación del acento y la especificación del léxico del que vas a extraer las palabras".

E incluso nuestro uso de la gramática en nuestro idioma nativo también puede verse afectado de maneras sorprendentes, especialmente si ha estado muy inmerso en un entorno de idioma diferente.

"El cerebro es maleable y adaptable", dice Kristina Kasparian, escritora, traductora y consultora que estudió neurolingüística en la Universidad McGill en Montreal, Canadá. "Cuando estás inmerso en un segundo idioma, afecta la forma en que percibes y procesas tu idioma nativo. 

Como parte de un proyecto más amplio realizado para su investigación de doctorado, Kasparian y sus colegas evaluaron a nativos italianos que habían emigrado a Canadá y aprendieron inglés cuando eran adultos. Todos ellos habían informado anecdóticamente que su italiano se estaba oxidando y que no lo usaban mucho en la vida cotidiana.

A los participantes se les mostró una serie de oraciones en italiano y se les pidió que calificaran qué tan aceptables eran. Al mismo tiempo, también se midió su actividad cerebral a través de un método de electroencefalografía (EEG). Sus respuestas se compararon con las de un grupo de italianos monolingües que vivían en Italia.

"Había cuatro tipos diferentes de oraciones, y dos de ellas eran aceptables tanto en italiano como en inglés, y dos de ellas eran aceptables solo en italiano", dice Kasparian.

Un ejemplo de este último tipo sería la frase: " I ladri che arresta il poliziotto attendono in macchina ". (En inglés: "Los ladrones que arrestan al policía esperan en el coche").

Resultó que los inmigrantes italianos eran más propensos a rechazar las oraciones italianas correctas como agramaticales si no coincidían con la gramática inglesa correcta. Y cuanto mayor era su dominio del inglés, cuanto más tiempo habían vivido en Canadá, y cuanto menos usaban su italiano, más probable era que encontraran las oraciones correctas en italiano agramaticales.

También mostraron diferentes patrones de actividad cerebral en comparación con los italianos que viven en Italia. Usando un electroencefalograma (EEG) para registrar la actividad cerebral, Kasparian y sus colegas intentaron capturar una "instantánea de milisegundo por milisegundo" de la actividad eléctrica en los cerebros de los participantes a medida que se desarrollaba el procesamiento del lenguaje. 

Descubrieron que, cuando se les presentaban oraciones que eran gramaticalmente aceptables solo en italiano (pero no en inglés), los italianos que vivían en Canadá mostraban patrones de actividad cerebral diferentes en comparación con los de Italia.

De hecho, su actividad cerebral fue más consistente con lo que se esperaría de los angloparlantes, dice Kasparian, lo que sugiere que sus cerebros estaban procesando las oraciones de manera diferente a sus contrapartes monolingües en casa.

El inglés depende más del orden de las palabras que el italiano, explica Kasparian. Y los inmigrantes confiaban más en las claves de la gramática inglesa, dice, aunque estaban leyendo en italiano. "Incluso un primer idioma puede cambiar, incluso si es un idioma que ha usado todos los días durante la mayor parte de su vida", dice ella.

Sumergirte en un idioma extranjero suele ser la mejor manera de aprenderlo, pero puede tener el costo temporal de tu lengua materna (Crédito: Getty Images)

Por supuesto, la mayoría de las personas multilingües son bastante capaces de mantener la gramática de su idioma nativo correcta. Pero el estudio de Kasparian, así como otros realizados como parte de su proyecto de investigación más amplio , muestran que nuestros idiomas no son solo estáticos a lo largo de nuestras vidas, sino que cambian, compiten activamente e interfieren entre sí.

Navegar por esa interferencia quizás podría ser parte de lo que dificulta que un adulto aprenda un nuevo idioma , especialmente si ha crecido monolingüe.

"Cada vez que vas a hablar este nuevo idioma, el otro idioma es como, 'hey, estoy aquí, listo para empezar'", dice Matt Goldrick, profesor de lingüística en la Universidad Northwestern en Evanston, Illinois. "Entonces, el El desafío es que tienes que suprimir esta cosa que es tan automática y tan fácil de hacer , a favor de esta cosa que es increíblemente difícil de hacer como lo estás aprendiendo por primera vez.

“Tienes que aprender a tirar de las riendas algo que normalmente nunca tienes que inhibir, simplemente sale naturalmente, ¿verdad? tiene que desarrollarse, y eso es parte de por qué es tan difícil".

¿Algo que podría ayudar? Sumergirse en el entorno de la lengua extranjera.

"Estás creando un contexto en el que retienes fuertemente este otro idioma y estás adquiriendo mucha práctica reteniendo esa otra cosa, por lo que da espacio para que el otro (nuevo) idioma se vuelva más fuerte", dice. Goldrick.

Ser multilingüe también puede tener ventajas cuando se trata, y algunas investigaciones sugieren que puede mejorar la multitarea (Crédito: Bertrand Guay/AFP/Getty Images)


"Y luego, cuando regreses de esa experiencia de inmersión, con suerte estarás en un lugar donde puedas manejar mejor esa competencia", agrega. "Nunca va a desaparecer, esa competencia nunca desaparecerá , simplemente mejora su gestión".

El manejo de la competencia es ciertamente algo en lo que los multilingües tienden a tener mucha práctica. Muchos investigadores argumentan que esto les brinda ciertas ventajas cognitivas, aunque vale la pena señalar que el jurado aún está deliberando sobre esto , y otros dicen que su propia investigación no muestra resultados confiables. evidencia de una ventaja cognitiva bilingüe.

En cualquier caso, podría decirse que el uso de idiomas es una de las actividades más complejas que los humanos aprenden a hacer. Y tener que manejar varios idiomas se ha relacionado con beneficios cognitivos en muchos estudios, según la tarea y la edad .

Algunos estudios han demostrado que los bilingües se desempeñan mejor en tareas de control ejecutivo , por ejemplo, en actividades en las que los participantes tienen que concentrarse en información contraria a la intuición . Hablar varios idiomas también se ha relacionado con la aparición tardía de los síntomas de la demencia . Y, por supuesto, el multilingüismo trae muchos beneficios obvios más allá del cerebro, entre ellos el beneficio social de poder hablar con muchas personas.

Pero aunque mi plurilingüismo me haya traído algunas ventajas, no me ha ahorrado sonrojos. Un poco vergonzosamente, no he vuelto a esa panadería en particular desde mi error accidental con el idioma. Entonces, tal vez sean necesarios más viajes de pastelería, todo en nombre de practicar el control del idioma, por supuesto.


¿PUEDE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL REALMENTE A AYUDARNOS A HABLAR CON LOS ANIMALES?


Una organización con sede en California quiere aprovechar el poder del aprendizaje automático para decodificar la comunicación en todo el reino animal. Pero el proyecto tiene sus escépticos.

Por, Zoe Corbyn, vía The Guardian

El manejador de delfines hace la señal de “juntos” con sus manos, seguida de “crear”. Los dos delfines entrenados desaparecen bajo el agua, intercambian sonidos y luego emergen, se ponen boca arriba y levantan la cola. Han ideado un nuevo truco propio y lo han realizado en tándem, tal como se les solicitó . “No prueba que haya lenguaje”, dice Aza Raskin. “Pero ciertamente tiene mucho sentido que, si tuvieran acceso a una forma rica y simbólica de comunicarse, eso haría que esta tarea fuera mucho más fácil”.

Raskin es cofundador y presidente de Earth Species Project (ESP), un grupo sin fines de lucro de California con una ambición audaz: decodificar la comunicación no humana utilizando una forma de inteligencia artificial (IA) llamada aprendizaje automático, y hacer que todos los conocimiento disponible públicamente, profundizando así nuestra conexión con otras especies vivas y ayudando a protegerlas. Un álbum de canciones de ballenas de 1970 impulsó el movimiento que llevó a la prohibición de la caza comercial de ballenas. ¿Qué podría generar un traductor de Google para el reino animal?

La organización, fundada en 2017 con la ayuda de importantes donantes como el cofundador de LinkedIn, Reid Hoffman, publicó su primer artículo científico en diciembre pasado. El objetivo es desbloquear la comunicación dentro de nuestras vidas. “El fin por el que estamos trabajando es si podemos decodificar la comunicación animal, descubrir el lenguaje no humano”, dice Raskin. “En el camino e igualmente importante es que estamos desarrollando tecnología que apoya a los biólogos y la conservación ahora”.

Comprender las vocalizaciones de los animales ha sido durante mucho tiempo objeto de estudio y fascinación humana. Varios primates dan llamadas de alarma que difieren según el depredador; los delfines se dirigen unos a otros con silbidos característicos; y algunos pájaros cantores pueden tomar elementos de sus llamadas y reorganizarlos para comunicar diferentes mensajes. Pero la mayoría de los expertos no llegan a llamarlo lenguaje, ya que ninguna comunicación animal cumple con todos los criterios.

Hasta hace poco, la decodificación se basaba principalmente en una observación minuciosa. Pero ha aumentado el interés en aplicar el aprendizaje automático para manejar las enormes cantidades de datos que ahora pueden recopilar los sensores modernos transmitidos por animales. “La gente está empezando a usarlo”, dice Elodie Briefer, profesora asociada de la Universidad de Copenhague que estudia la comunicación vocal en mamíferos y aves. “Pero todavía no entendemos realmente cuánto podemos hacer”.

Briefer co-desarrolló un algoritmo que analiza los gruñidos de los cerdos para saber si el animal está experimentando una emoción positiva o negativa. Otro, llamado DeepSqueak, juzga si los roedores están en un estado estresado en función de sus llamadas ultrasónicas. Otra iniciativa, el Proyecto CETI (que significa Iniciativa de traducción de cetáceos), planea utilizar el aprendizaje automático para traducir la comunicación de los cachalotes.

Lechones tamworth en un corral en st austell, cornwall.A principios de este año, Elodie Briefer y sus colegas publicaron un estudio sobre las emociones de los cerdos basado en sus vocalizaciones. Se recolectaron 7414 sonidos de 411 cerdos en una variedad de escenarios. Fotografía: Matt Cardy/Getty Images

Sin embargo, ESP dice que su enfoque es diferente, porque no se centra en decodificar la comunicación de una especie, sino de todas. Si bien Raskin reconoce que habrá una mayor probabilidad de una comunicación rica y simbólica entre animales sociales, por ejemplo, primates, ballenas y delfines, el objetivo es desarrollar herramientas que puedan aplicarse a todo el reino animal. “Somos agnósticos de las especies”, dice Raskin. "Las herramientas que desarrollamos... pueden funcionar en toda la biología, desde gusanos hasta ballenas".

La "intuición motivadora" para ESP, dice Raskin, es un trabajo que ha demostrado que el aprendizaje automático se puede utilizar para traducir entre diferentes idiomas humanos, a veces distantes, sin necesidad de ningún conocimiento previo.

Este proceso comienza con el desarrollo de un algoritmo para representar palabras en un espacio físico. En esta representación geométrica multidimensional, la distancia y la dirección entre los puntos (palabras) describe cómo se relacionan significativamente entre sí (su relación semántica). Por ejemplo, “rey” tiene una relación con “hombre” con la misma distancia y dirección que “mujer” tiene con “reina”. (El mapeo no se hace sabiendo lo que significan las palabras, sino observando, por ejemplo, con qué frecuencia ocurren cerca unas de otras).

Más tarde se notó que estas "formas" son similares para diferentes idiomas. Y luego, en 2017, dos grupos de investigadores que trabajaban de forma independiente encontraron una técnica que permitía lograr la traducción alineando las formas . Para pasar del inglés al urdu, alinea sus formas y encuentra el punto en urdu más cercano al punto de la palabra en inglés. “Puedes traducir la mayoría de las palabras decentemente bien”, dice Raskin.

La aspiración de ESP es crear este tipo de representaciones de la comunicación animal, trabajando tanto en especies individuales como en muchas especies a la vez, y luego explorar preguntas como si existe una superposición con la forma humana universal. No sabemos cómo los animales experimentan el mundo, dice Raskin, pero hay emociones, por ejemplo, pena y alegría, que parece que algunos comparten con nosotros y bien pueden comunicarse con otros en su especie. "No sé cuál será más increíble: las partes donde las formas se superponen y podemos comunicarnos o traducir directamente, o las partes donde no podemos".

Los delfines usan clics, silbidos y otros sonidos para comunicarse. Pero, ¿qué están diciendo? Fotografía: ALesik/Getty Images/iStockphoto. 

Agrega que los animales no solo se comunican vocalmente. Las abejas, por ejemplo, informan a los demás sobre la ubicación de una flor a través de un "baile de meneo". También será necesario traducir a través de diferentes modos de comunicación.

El objetivo es “como ir a la luna”, reconoce Raskin, pero la idea tampoco es llegar de golpe. Más bien, la hoja de ruta de ESP implica resolver una serie de problemas más pequeños necesarios para que se realice el panorama general. Esto debería ver el desarrollo de herramientas generales que pueden ayudar a los investigadores que intentan aplicar la IA para descubrir los secretos de las especies en estudio.

Por ejemplo, ESP publicó recientemente un artículo (y compartió su código ) sobre el llamado "problema del cóctel" en la comunicación animal, en el que es difícil discernir qué individuo en un grupo de los mismos animales está vocalizando en un entorno social ruidoso. .

“Hasta donde sabemos, nadie ha hecho este desenredado de extremo a extremo [del sonido animal] antes”, dice Raskin. El modelo basado en IA desarrollado por ESP, que se probó con silbidos característicos de delfines, llamadas de arrullos de macacos y vocalizaciones de murciélagos, funcionó mejor cuando las llamadas provenían de personas en las que se había entrenado el modelo; pero con conjuntos de datos más grandes, pudo desentrañar mezclas de llamadas de animales que no estaban en la cohorte de entrenamiento.

Otro proyecto implica el uso de IA para generar nuevas llamadas de animales, con ballenas jorobadas como especie de prueba. Las llamadas novedosas, hechas al dividir las vocalizaciones en microfonemas (distintas unidades de sonido que duran una centésima de segundo) y usar un modelo de lenguaje para "hablar" algo parecido a las ballenas, pueden luego reproducirse a los animales para ver cómo lo hacen. responder. Si la IA puede identificar qué hace un cambio aleatorio frente a uno semánticamente significativo, nos acerca a una comunicación significativa, explica Raskin. “Es hacer que la IA hable el idioma, aunque todavía no sabemos qué significa”.

Los cuervos hawaianos son bien conocidos por su uso de herramientas, pero también se cree que tienen un conjunto de vocalizaciones particularmente complejo. Fotografía: Minden Pictures/Alamy 

Otro proyecto tiene como objetivo desarrollar un algoritmo que determine cuántos tipos de llamadas tiene una especie a su disposición mediante la aplicación de aprendizaje automático autosupervisado, que no requiere ningún etiquetado de datos por parte de expertos humanos para aprender patrones. En un caso de prueba inicial, extraerá grabaciones de audio realizadas por un equipo dirigido por Christian Rutz, profesor de biología en la Universidad de St Andrews, para producir un inventario del repertorio vocal del cuervo hawaiano, una especie que, según descubrió Rutz . , tiene la capacidad de hacer y usar herramientas para buscar alimento y se cree que tiene un conjunto de vocalizaciones significativamente más complejo que otras especies de cuervos.

Rutz está particularmente entusiasmado con el valor de conservación del proyecto. El cuervo hawaiano está en peligro crítico y solo existe en cautiverio, donde se cría para su reintroducción en la naturaleza. Se espera que, al tomar grabaciones realizadas en diferentes momentos, sea posible rastrear si el repertorio de llamadas de la especie se está erosionando en cautiverio (pueden haberse perdido llamadas de alarma específicas, por ejemplo), lo que podría tener consecuencias para su reintroducción; esa pérdida podría abordarse con una intervención. “Podría producir un cambio radical en nuestra capacidad para ayudar a estas aves a recuperarse”, dice Rutz, y agrega que la detección y clasificación manual de las llamadas requeriría mucho trabajo y sería propensa a errores.

Mientras tanto, otro proyecto busca comprender automáticamente los significados funcionales de las vocalizaciones. Se está llevando a cabo con el laboratorio de Ari Friedlaender, profesor de ciencias oceánicas en la Universidad de California, Santa Cruz. El laboratorio estudia cómo los mamíferos marinos salvajes, que son difíciles de observar directamente, se comportan bajo el agua y ejecuta uno de los programas de etiquetado más grandes del mundo. Pequeños dispositivos electrónicos de "bioregistro" adjuntos a los animales capturan su ubicación, tipo de movimiento e incluso lo que ven (los dispositivos pueden incorporar cámaras de video). El laboratorio también tiene datos de grabadoras de sonido ubicadas estratégicamente en el océano.

ESP tiene como objetivo aplicar primero el aprendizaje automático autosupervisado a los datos de la etiqueta para medir automáticamente lo que está haciendo un animal (por ejemplo, si se está alimentando, descansando, viajando o socializando) y luego agregar los datos de audio para ver si se puede dar un significado funcional. a las llamadas vinculadas a ese comportamiento. (Los experimentos de reproducción podrían luego usarse para validar cualquier hallazgo, junto con las llamadas que se han decodificado previamente). Esta técnica se aplicará inicialmente a los datos de ballenas jorobadas: el laboratorio ha etiquetado varios animales en el mismo grupo, por lo que es posible ver cómo las señales se dan y se reciben. Friedlaender dice que estaba "tocando el techo" en términos de las herramientas actualmente disponibles que podrían extraer de los datos. “Nuestra esperanza es que el trabajo que puede hacer ESP proporcione nuevos conocimientos”, dice.

Pero no todos están tan entusiasmados con el poder de la IA para lograr objetivos tan grandes. Robert Seyfarth es profesor emérito de psicología en la Universidad de Pensilvania y ha estudiado el comportamiento social y la comunicación vocal en primates en su hábitat natural durante más de 40 años. Si bien cree que el aprendizaje automático puede ser útil para algunos problemas, como identificar el repertorio vocal de un animal, hay otras áreas, incluido el descubrimiento del significado y la función de las vocalizaciones, en las que se muestra escéptico de que aporte mucho.

El problema, explica, es que mientras muchos animales pueden tener sociedades sofisticadas y complejas, tienen un repertorio de sonidos mucho más pequeño que los humanos. El resultado es que exactamente el mismo sonido se puede usar para significar diferentes cosas en diferentes contextos y es solo mediante el estudio del contexto: quién es el llamado individual, cómo se relacionan con los demás, dónde se encuentran en la jerarquía, a quién tienen. interactuado con – ese significado puede esperar ser establecido. “Simplemente creo que estos métodos de IA son insuficientes”, dice Seyfarth. “Tienes que salir y observar a los animales”.

Un mapa de la comunicación animal deberá incorporar fenómenos no vocales como las "bailes de meneo" de las abejas melíferas. Fotografía: Ben Birchall/PA 

También hay dudas sobre el concepto: que la forma de la comunicación animal se superpondrá de manera significativa con la comunicación humana. Aplicar análisis basados ​​en computadora al lenguaje humano, con el que estamos tan íntimamente familiarizados, es una cosa, dice Seyfarth. Pero puede ser “bastante diferente” haciéndolo con otras especies. “Es una idea emocionante, pero es una gran exageración”, dice Kevin Coffey, neurocientífico de la Universidad de Washington que co-creó el algoritmo DeepSqueak.

Raskin reconoce que la IA por sí sola puede no ser suficiente para desbloquear la comunicación con otras especies. Pero se refiere a investigaciones que han demostrado que muchas especies se comunican de formas "más complejas de lo que los humanos jamás hayan imaginado". Los obstáculos han sido nuestra capacidad para recopilar suficientes datos y analizarlos a escala, y nuestra propia percepción limitada. “Estas son las herramientas que nos permiten quitarnos las gafas humanas y comprender sistemas de comunicación completos”, dice.

jueves

LA CIENCIA Y LA POLÍTICA: UNA DUPLA INSEPARABLE


Hace unos días, la Revista científica Nature, anunció que hoy más que nunca cubrirá noticias, comentarios e investigaciones primarias sobre política. Pero, ¿por qué una revista científica necesita cubrir la política? Es una pregunta importante que los lectores suelen hacer.

Esta semana, los reporteros de Nature describen cuál podría ser el impacto en la ciencia si Joe Biden gana las elecciones presidenciales de Estados Unidos el 3 de noviembre, y relatan el legado problemático del presidente Donald Trump para la ciencia . Y planean aumentar la cobertura política de todo el mundo y publicar más investigaciones primarias en ciencias políticas y campos relacionados.

La ciencia y la política siempre han dependido la una de la otra. Las decisiones y acciones de los políticos afectan la financiación de la investigación y las prioridades de las políticas de investigación. Al mismo tiempo, la ciencia y la investigación informan y dan forma a un espectro de políticas públicas, desde la protección ambiental hasta la ética de los datos. Las acciones de los políticos también afectan el entorno de la educación superior. Pueden garantizar que se defienda la libertad académica y comprometer a las instituciones a trabajar más duro para proteger la igualdad, la diversidad y la inclusión, y dar más espacio a las voces de comunidades anteriormente marginadas. Sin embargo, los políticos también tienen el poder de aprobar leyes que hagan lo contrario.

La pandemia de coronavirus, que se ha cobrado más de un millón de vidas hasta ahora, ha impulsado la relación ciencia-política a la arena pública como nunca antes, y ha puesto de relieve algunos problemas graves. La investigación relacionada con COVID se está produciendo a un ritmo sin precedentes para una enfermedad infecciosa, y existe, con razón, un intenso interés mundial en cómo los líderes políticos están utilizando la ciencia para guiar sus decisiones, y cómo algunos la malinterpretan, la usan mal o la reprimen. Y hay mucho interés en la relación fluctuante entre los políticos y los científicos a quienes los gobiernos consultan o emplean.

Autonomía académica amenazada

Quizás aún más preocupantes son las señales de que los políticos están rechazando el principio de protección de la autonomía académica o la libertad académica. Este principio, que ha existido durante siglos, incluso en civilizaciones anteriores, se encuentra en el corazón de la ciencia moderna.

Hoy, este principio se entiende en el sentido de que los investigadores que acceden a financiación pública para su trabajo no pueden esperar interferencia alguna, o muy limitada, de los políticos en la conducción de su ciencia o en las conclusiones finales a las que lleguen. Y que, cuando los políticos y los funcionarios buscan consejo o información de los investigadores, es en el entendido de que ellos no pueden dictar las respuestas. Esta es la base del pacto actual entre ciencia y política, y se aplica a una variedad de dominios de investigación, educación, políticas públicas y regulatorias.

No es un sistema perfecto de ninguna manera. Algunas áreas de investigación son más autónomas que otras, y la autonomía nunca puede ser un cheque en blanco: los investigadores también deben ser responsables de sus acciones y deben respetarse los estándares de calidad e integridad. Pero la protección de la autonomía es un punto de referencia de larga data, el estándar al que aspiran los expertos y los legisladores. Requiere cierto grado de confianza entre el investigador y el político para que cada uno cumpla con su palabra. Y cuando esta confianza comienza a menguar, el sistema también comienza a parecer vulnerable.

Esa confianza se encuentra ahora bajo una presión considerable en todo el mundo. Las grietas han sido evidentes durante años en el campo del cambio climático, y varios políticos ignoran o buscan socavar la evidencia irrefutable que muestra que los humanos son la causa. Pero esta falta de confianza ahora también se puede ver en otros dominios públicos en los que se necesitan conocimientos e investigación verificables para la formulación de políticas eficaces.

El año pasado, el presidente de Brasil, Jair Bolsonaro, destituyó al director del Instituto Nacional de Investigaciones Espaciales del país porque el presidente se negó a aceptar los informes de la agencia de que la deforestación en la Amazonía se ha acelerado durante su mandato. En el mismo año, más de 100 economistas escribieron al primer ministro de India, Narendra Modi, instando a que se ponga fin a la influencia política sobre las estadísticas oficiales, especialmente los datos económicos, en el país.

Y apenas la semana pasada, en Japón, el primer ministro entrante, Yoshihide Suga, rechazó la nominación de seis académicos, que anteriormente habían criticado la política científica del gobierno, para el Consejo de Ciencias de Japón. Esta es una organización independiente destinada a representar la voz de los científicos japoneses. Es la primera vez que esto sucede desde que los primeros ministros comenzaron a aprobar nominaciones en 2004.

La pandemia también está descubriendo ejemplos de interferencia política en la ciencia. En junio, en el Reino Unido, el regulador de estadísticas escribió al gobierno, destacando repetidas inexactitudes en sus datos de prueba COVID-19, que según el regulador parecen tener como objetivo mostrar "el mayor número posible de pruebas".

Los campos de la investigación de la salud pública y las enfermedades infecciosas han revelado mucho sobre los efectos de las pandemias y cómo frenarlos. Este año, un gran volumen de trabajo sobre COVID-19 ha iluminado el comportamiento tanto del virus como de la enfermedad. La investigación también ha revelado incertidumbres, lagunas y errores en nuestro conocimiento, como era de esperar. Pero eso no excusa el comportamiento que estamos viendo en políticos de todo el mundo, ejemplificado por las notorias acciones de Trump: una respuesta caótica, a menudo mal informada, con científicos atacados y socavados.

El principio de que el estado respetará la independencia académica es uno de los fundamentos que sustentan la investigación moderna, y su erosión conlleva graves riesgos para los estándares de calidad e integridad en la investigación y la formulación de políticas. Cuando los políticos rompen ese pacto, ponen en peligro la salud de las personas, el medio ambiente y las sociedades.

Es por eso que los corresponsales de noticias de Nature redoblarán sus esfuerzos para observar e informar sobre lo que está sucediendo en la política y la investigación en todo el mundo. Es por eso que los autores de nuestros comentarios de expertos continuarán evaluando y criticando los desarrollos; y por qué la revista busca publicar más investigaciones primarias en ciencias políticas.

Y, en estas páginas editoriales, continuaremos instando a los políticos a abrazar el espíritu de aprendizaje y colaboración, a valorar las diferentes perspectivas y a honrar su compromiso con la autonomía científica y académica.

Las convenciones que han guiado la relación entre ciencia y política están amenazadas, y Nature no puede quedarse en silencio.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA SALUD: ¿QUÉ TAN COMPLETO, QUÉ TAN DEFECTUOSO?


Hace aproximadamente un millón de años, el hombre aprendió a controlar el fuego. Aprendieron cómo crearlo un par de cientos de miles de años después. Antes de eso, el fuego era el acto de los dioses. Para mencionar algunas de estas deidades, el dios griego Haphaestus, el dios romano Vulcano, el dios azteca Chantico, el dios japonés Fuji y el dios hindú Agni, todos tenían el poder de crear y controlar el fuego mientras el hombre vivía con miedo a las consecuencias impredecibles.

En la actualidad, el hombre medio se enfrenta ahora a una nueva ola de maravillas tecnológicas: un cambio que se hace cada vez más inminente. Esta tecnología es una que puede hacer que los autos se conduzcan solos sin un humano en el asiento del conductor; centros de llamadas que están activos las 24 horas del día, los 7 días de la semana, pero desiertos, salvo por algunas computadoras que suenan; robots que realizan cirugías complejas. ¿Es todo esto cierto? Qué vamos a hacer? ¿Rebelión en protesta a este mundo dominado por máquinas, o aceptar silenciosamente y desvanecerse?

Pero tal vez la realidad no sea tan desalentadora como todo eso: al contrario, podría ser beneficioso para el progreso del hombre.

La inteligencia artificial está por todas partes, simplemente no nos dimos cuenta

Quizás se pregunte cómo un sitio web de comercio electrónico supo sugerirle un artículo que deseaba sin ninguna pista o cómo su aplicación de navegación pudo recomendar una ruta más rápida en situaciones de tráfico muy impredecibles. Puede darse el razonamiento inicial de que las personas detrás de esto tenían grandes cantidades de datos para analizar y detenerse en eso. Cómo llegó a alcanzar soluciones tan rápidas y precisas y, lo más importante de todo, gratuitas, estaba más allá de lo que querría perder su tiempo reflexionando.

Las capacidades de inteligencia artificial actuales han avanzado exponencialmente con respecto a las de la última década debido a los avances en la tecnología informática y el uso de la nube, lo que ha llevado a una práctica mucho más amplia de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, donde los procesadores potentes detectan patrones ocultos en enormes cantidades de datos. que normalmente tardaría semanas y meses en procesarse. El resultado sería en forma de modelos que se pueden utilizar para agrupar cosas en categorías significativas o predecir resultados y respuestas. En salud, la primera sería la inteligencia artificial para ayudar en el diagnóstico de enfermedades, a partir de radiografías o imágenes de muestras de tejido. Este último, prediciendo el brote de enfermedades epidémicas a partir de la búsqueda de palabras clave por parte de los pacientes en los motores de búsqueda.

En el momento de redactar este artículo, la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. Ha aprobado a través de sus vías 501k y De Novo 12 algoritmos de inteligencia artificial que se utilizarán para ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades y monitorear el progreso del tratamiento.

El valor de una herramienta depende de cómo se use

La mera idea de que las computadoras reemplacen a los médicos puede parecer aprensiva. Sin embargo, el uso de la inteligencia artificial como ayuda o guía tiene el potencial de aumentar las capacidades de los profesionales de la salud. Los expertos humanos acumulan conocimientos y experiencia a lo largo del tiempo, no solo en la ciencia de la detección y el tratamiento de enfermedades, sino también en el cuidado de los demás seres humanos que son sus pacientes. Sin embargo, los médicos siguen siendo humanos, como nosotros. Nos cansamos, nos sentimos somnolientos, emocionados y tenemos días malos. Las computadoras, por otro lado, no tienen ninguno de estos defectos. Las máquinas realizan operaciones exactas, todo el tiempo, todo el tiempo. La fuente de alimentación se puede hacer redundante y el mantenimiento se puede programar previamente: no hay bajas por enfermedad ni vacaciones. Las fortalezas específicas de las computadoras pueden ser una muy buena combinación para llenar algunos de los vacíos orgánicos de la naturaleza humana.

En noviembre de 2017, un equipo de investigación de la Universidad de Stanford produjo y publicó CheXNet, un algoritmo que se utilizó para realizar un aprendizaje profundo en 112,120 imágenes de rayos X de tórax etiquetadas. El resultado fue que CheXNet se desempeñó mejor en el diagnóstico de enfermedades que cuatro radiólogos de la Universidad de Stanford que participaron en el estudio. Aparte de la precisión, es importante tener en cuenta que cada radiólogo revisó solo un subconjunto de 420 imágenes de rayos X, mientras que la máquina podría soportar la carga completa de cien mil.

La inteligencia artificial se puede utilizar a propósito para ayudar y mejorar el desempeño de los profesionales de la salud con propiedades de la máquina de precisión, sensibilidad y disponibilidad. Tenga en cuenta los problemas de aumento de los costos de atención médica, la desigualdad y el problema de acceso que enfrentamos hoy. La sabiduría convencional no ha encontrado ninguna solución sostenible para estas preocupaciones. La inteligencia artificial tiene el potencial de resolver esos desafíos.

Creando más creadores

Si es tan bueno, ¿por qué no vemos más inteligencia artificial en la atención médica?

Desafortunadamente, esta tecnología todavía está en manos de científicos de datos, expertos en informática y entusiastas del aprendizaje automático. Los usos prometedores en otro entorno o país son etiquetados como "ciencia ficción" o "demasiado buenos para ser verdad" por la mayoría de los médicos clínicos. Los pacientes todavía son muy escépticos. Pero sí se dan cuenta de que lo escuchan con más frecuencia. La brecha de conocimiento con respecto a la inteligencia artificial en el cuidado de la salud es tan grande que crea temor a la incertidumbre con la más mínima idea de introducir inteligencia artificial en la clínica. No sería diferente de la reacción de un cazador-recolector que vive en una choza cuando se le dice que alguien va a traer fuego a su casa para obtener calor y luz. La complejidad fundamental del aprendizaje automático no va bien con la naturaleza muy ocupada de los profesionales de la salud en el esfuerzo por comprender y utilizar plenamente la tecnología. Por otro lado, los profesionales que se enamoran del aprendizaje automático, que tienen datos clínicos y la visión para crear un sistema que pueda resolver problemas urgentes de atención médica, terminan desarrollando el sistema por sí mismos y dejando atrás su práctica.

Los científicos de datos que pueden crear modelos de inteligencia artificial no son fáciles de encontrar. Pero lo que necesitamos son científicos de datos que comprendan lo suficiente la atención médica para poder apreciar el valor de la inteligencia artificial en contextos de casos específicos y determinar qué datos se necesitan para la creación.

La forma en que los expertos en salud pueden interactuar con la inteligencia artificial en la práctica es una cuestión importante de usabilidad y practicidad. Los ingenieros de software que crean sistemas que albergan los sistemas de inteligencia artificial deben ser capaces de dominar los flujos de trabajo y los procesos para crear sistemas que puedan integrar la nueva tecnología con los métodos de práctica existentes.

Necesitamos producir más de estos talentos escasos para poder experimentar e implementar ideas más innovadoras, con la esperanza de que algunas maduren y ayuden a resolver los numerosos problemas de atención médica que encontramos constantemente.

Controlando las maquinas

Al igual que con todas las cosas creadas por el hombre, la inteligencia artificial está lejos de ser perfecta, incluso si alguna vez llegamos a la era de la inteligencia artificial general en la que los programas de computadora pueden pensar y abordar una amplia gama de problemas como los humanos. Los métodos adecuados para supervisar y controlar la inteligencia artificial deben planificarse e implementarse antes de que se pueda introducir cualquier uso a gran escala o crítico para la vida. En el clásico dilema de los autos autónomos, si elegirían girar a la derecha y chocar con una multitud o girar a la izquierda y atropellar a una anciana, las computadoras pueden calcular los riesgos y resumir el valor que cada persona puede aportar a la sociedad si se deja. vivo y decide en consecuencia. Podríamos optar por anular la dirección de la computadora hacia un árbol.

Fuente: Bangkok Post


lunes

RESTABLECER LA FORMA EN QUE ENSEÑAMOS CIENCIA ES VITAL PARA TODOS NUESTROS FUTUROS

COVID-19 ha forzado grandes cambios en la forma en que se imparten las lecciones. Pero la educación en todo el mundo necesita un replanteamiento aún más radical. La ciencia, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas son cruciales para nuestro futuro.


COVID-19 ha obligado a más de mil millones de estudiantes y jóvenes a dejar la escuela, lo que ha provocado la implementación de tecnología educativa (edtech) más grande del mundo en la historia, casi de la noche a la mañana. Las escuelas y universidades están luchando para rediseñar su enseñanza y aprendizaje para permitir que estudiantes de todas las edades estudien desde casa. Si bien esto plantea enormes problemas prácticos y logísticos para los estudiantes, los maestros y los padres (especialmente las mujeres ), abre un mundo de oportunidades para reimaginar cómo es el aprendizaje en el siglo XXI.

Las presiones que enfrentan los individuos, las organizaciones y las sociedades en esta crisis están acelerando la Cuarta Revolución Industrial , desdibujando los límites entre los mundos físico, digital y biológico. ¿Nuestros sistemas educativos están preparando a los estudiantes para un mundo impulsado por avances científicos y tecnológicos disruptivos en inteligencia artificial, robótica, biotecnología, energía limpia o computación cuántica? ¿Estamos alentando a los estudiantes a pensar críticamente sobre cómo la ciencia, la tecnología y la innovación pueden ayudar a abordar (o agravar) los desafíos económicos, geopolíticos, ambientales o sociales?

En muchas industrias y países, las ocupaciones o especialidades más demandadas no existían hace 10 o incluso cinco años, y se espera que el ritmo del cambio se acelere. Hasta el 65% de los niños que ingresan a la escuela hoy tendrán un trabajo que aún no existe. Nuestros sistemas educativos en todo el mundo estaban fallando antes del COVID-19 y seguirán rezagados a menos que cambiemos la forma en que enseñamos y aprendemos ciencia.

La educación ya no puede consistir en transferir conocimientos explícitos entre generaciones. Según el Proyecto Futuro de la Educación y las Habilidades de la OCDE 2030: “Necesitamos reemplazar los viejos estándares educativos con un marco educativo que combine el conocimiento con las habilidades de creatividad, pensamiento crítico, comunicación y colaboración del siglo XXI”. Esto no se logrará simplemente moviendo las clases de la pizarra a una llamada de Zoom, sino transformando radicalmente la forma en que enseñamos y aprendemos habilidades científicas y tecnológicas, desde la diseminación y memorización de contenido unidireccional hasta el aprendizaje personalizado y autodirigido. En un mundo que cambia rápidamente, donde no podemos predecir qué tecnologías ascenderán en el futuro, tenemos que enseñar a los niños a aprender por sí mismos. Los estudiantes no solo necesitan conocimientos, sino también habilidades, actitudes y valores para prosperar y dar forma a su propio futuro para una ciudadanía global más empoderada. Esto nunca ha sido más evidente que en la pandemia actual.


COVID-19 y el caso para mejorar la alfabetización científica para todos

Muchos de los problemas resultantes de la crisis de COVID-19 tienen una causa fundamental en la alfabetización científica. La necesidad inmediata y global de comprender la ciencia frente a una pandemia nunca ha sido más urgente. Hasta hace unos meses, la mayoría de las personas no especializadas en un campo STEM no recordaban la diferencia entre un virus y una bacteria; antígeno vs anticuerpo; ADN frente a ARN; crecimiento lineal vs exponencial. Estos son conceptos que se les enseñan a los estudiantes en biología y matemáticas de la escuela secundaria. Pero a menos que continúen estudiando una licenciatura en ciencias, estos términos quedarán relegados a revistas de investigación y círculos académicos. Ahora llenan los titulares de todos los periódicos importantes. Antes de la pandemia, el 81% de los estadounidenses no podía nombrar a un científico vivo. Hoy los científicos son nombres familiares apareciendo diariamente en la televisión en horario estelar.

Mientras que en la Revolución Industrial de los siglos XVIII y XIX sufrimos un claro "dolor social" por el analfabetismo en lectura y escritura, en la Cuarta Revolución Industrial la alfabetización ya no puede limitarse a leer y escribir. Antes de COVID-19, una comprensión básica de la biología molecular y las nociones de epidemiología eran completamente opcionales para cualquier ciudadano. Ahora que la carga de mitigar la pandemia depende de nuestra responsabilidad colectiva, este conocimiento puede ser una cuestión de vida o muerte, para usted y los demás. Vivimos a través de una comprensión colectiva de cómo la comprensión de la ciencia tiene aplicaciones tangibles, prácticas e inmediatas para nuestra vida diaria.


Los estudiantes requieren 16 habilidades para el siglo XXI
Habilidades del siglo
Imagen: WEF

Es por eso que las habilidades STEM deben incluirse en la definición básica de alfabetización si queremos capacitar a la próxima generación para abordar los desafíos globales. Ahora es el momento de transformar la educación para cerrar la brecha de rendimiento y evitar recrear el "dolor social" que vivimos durante la Revolución Industrial. La alfabetización debe incluir las habilidades del siglo XXI como las describe la OCDE : alfabetización matemática, alfabetización científica, alfabetización digital, alfabetización financiera, etc., junto con competencias y actitudes, tales como pensamiento crítico, curiosidad, creatividad, trabajo en equipo o conciencia intercultural. que los jóvenes deben desarrollar para las futuras profesiones que aún no existen.


Democratizar la educación científica

Según la UNESCO , “para que un país satisfaga las necesidades básicas de su gente, la enseñanza de la ciencia es un imperativo estratégico”. Pero existen desigualdades en lo que respecta a la educación STEMA medida que la tecnología conecta a los estudiantes con los maestros en sus hogares, sus limitaciones para el aprendizaje se han manifestado. La crisis del coronavirus ha revelado profundas desigualdades no solo en la brecha digital (los niños sin dispositivos o conexiones confiables a Internet no pueden aprender por completo), sino también quién tiene las habilidades para autodirigir su aprendizaje y cuyos padres tienen el tiempo para ayudar. . En los EE. UU., Prácticamente todos los jóvenes de 15 años de origen privilegiado tienen una computadora para trabajar, pero casi una cuarta parte de los de entornos desfavorecidos no la tiene. Además, la educación STEM requiere equipos de laboratorio costosos para enseñar a través de la investigación y la experimentación. En entornos de aprendizaje remoto, no hay acceso a eso.

Es imperativo encontrar formas creativas para que los jóvenes de todos los niveles socioeconómicos tengan acceso al aprendizaje basado en la indagación en el hogar. Existen algunas soluciones de software exitosas para laboratorios virtuales y experimentos virtuales como PheT Simulations de la Universidad de Colorado o LabXchange de la Universidad de Harvard que brindan una experiencia inmersiva en un laboratorio virtual. Aunque estos enfoques pueden ser un buen punto de partida, para el estudiante puede sentirse como aprender a andar en bicicleta a través de una experiencia de realidad virtual. El aprendizaje de las ciencias requiere la inmersión en el proceso práctico de la experimentación científica y el aprendizaje basado en la investigación y en los problemas. Para abordar esta barrera a la educación científica experimental, empresas como Lab4Uuse sensores de teléfonos inteligentes para diseñar y ejecutar experimentos científicos, de modo que cualquier estudiante del mundo con un teléfono inteligente pueda experimentar con un laboratorio portátil en sus bolsillos. Otro ejemplo es el Foldoscopio del profesor de Stanford, Manu Prakash , una empresa que diseña microscopios de papel ultra asequibles.

A diferencia del acceso a las computadoras, la penetración de los teléfonos inteligentes está aumentando, y en las economías donde los dispositivos móviles son lo primero, las familias deciden comprar un teléfono inteligente antes de comprar una computadora. Esto brinda la oportunidad de encender e inspirar a los estudiantes a aprender ciencia de una manera más atractiva que solo una clase teórica, lo que les permite tomar posesión de su aprendizaje y comprender mejor cómo aprenden. En Chile, los estudiantes ahora están utilizando las impresoras 3D de la escuela para imprimir máscaras faciales para los socorristas y trabajadores esenciales. En América Latina y los EE. UU., Los estudiantes de comunidades de bajos ingresos que utilizaron herramientas de educación STEM habilitadas para teléfonos móviles aumentaron sus motivaciones para seguir carreras STEM.

Enseñar ciencia, tecnología e ingeniería para el mundo real nunca ha sido más importante. En la Cuarta Revolución Industrial, si queremos que nuestros estudiantes resuelvan los mayores desafíos del mundo, no podemos perpetuar los sistemas educativos obsoletos. Debemos alinear las políticas públicas y las inversiones en educación, ciencia y tecnología para desarrollar las habilidades del siglo XXI en los jóvenes y prepararlos para un futuro cambiante.

Fuente: Forum Económico Mundial

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