Importante Avance en Sistemas de Aprendizaje Automático

En los últimos 20 años aproximadamente, muchos de los avances clave de la investigación en inteligencia artificial se han materializado gracias al aprendizaje automático, con el cual los ordenadores aprenden a realizar predicciones mediante la estrategia de buscar patrones dentro de grandes conjuntos de datos con los que entrenarse.

Un nuevo enfoque llamado programación probabilística hace que sea mucho más fácil construir un sistema de aprendizaje automático, pero sólo es útil para un conjunto de problemas relativamente pequeño. Ahora, unos investigadores del MIT han descubierto cómo extender el enfoque a una clase de

problemas mucho más grande, con implicaciones para temas tan diversos como la ciencia cognitiva, el análisis financiero y la epidemiología.

Históricamente, construir un sistema de aprendizaje automático capaz de aprender una nueva tarea le suele llevar a un estudiante de postgrado desde algunas semanas hasta varios meses. Un conjunto de nuevos lenguajes de programación probabilísticos y experimentales, uno de los cuales, Church, fue desarrollado en el MIT, promete acortar ese tiempo hasta un mero lapso de algunas horas.

En el corazón de cada uno de estos nuevos lenguajes está un algoritmo de inferencia, que indica al sistema de aprendizaje automático cómo llegar a conclusiones a partir de los datos presentados. El carácter generalista de estos algoritmos de inferencia es lo que confiere potencia a los lenguajes: El mismo algoritmo tiene que ser capaz de guiar un sistema que esté aprendiendo a reconocer objetos en imágenes digitales, o a filtrar correo spam, o a recomendar películas en DVD basándose en las alquiladas en ocasiones anteriores, o a realizar cualquier otra cosa que se le pueda pedir a un programa de inteligencia artificial.

Los algoritmos de inferencia utilizados actualmente en la programación probabilística dan buenos resultados manejando datos del tipo que en matemáticas reciben el nombre de Datos Discretos, pero les resulta difícil trabajar con información más compleja, del tipo que en matemáticas se conoce como Datos Continuos.

Por lo tanto, los diseñadores de lenguajes de programación probabilísticos tienen mucho interés en saber si es posible diseñar un algoritmo de inferencia de utilidad general que pueda manipular datos continuos. Desafortunadamente, la respuesta parece ser No.

Sin embargo, también hay buenas noticias: Daniel Roy y Cameron Freer, del MIT, han demostrado que existen grandes clases de problemas en los que intervienen datos continuos que son susceptibles de ser debidamente procesados mediante una solución general. Además, estos investigadores han descrito un algoritmo de inferencia que puede tratarlos. Un lenguaje de programación probabilístico con el nuevo algoritmo incorporado facilitaría el rápido desarrollo de una variedad mucho mayor de sistemas de aprendizaje automático.

Serias Limitaciones en el Mayor Estudio Mundial Sobre Relación Entre Cáncer y Uso de Teléfono Móvil

La investigación más extensa del mundo acerca de los posibles vínculos entre el uso de la telefonía celular y los tumores cerebrales no es concluyente, según un científico canadiense que colaboró en el IISG (Interphone International Study Group).ack Siemiatycki, epidemiólogo de la Universidad de Montreal, sostiene que el acceso restringido de los investigadores a los participantes compromete la validez de los resultados del estudio, publicado recientemente en la revista International Journal of Epidemiology, y declara que los resultados del Interphone Study son ambiguos, sorprendentes, y desconcertantes.

El Interphone International Study Group, que examinó si las radiofrecuencias de los teléfonos móviles podrían estar correlacionadas con algunos tumores cerebrales, fue coordinado por la Agencia Internacional para la Investigación del Cáncer. La investigación fue dirigida por 21 epidemiólogos de Australia, Canadá, Dinamarca, Finlandia, Francia, Alemania, Israel, Italia, Japón, Nueva Zelanda, Noruega, Suecia, y el Reino Unido. Más de 10.000 personas tomaron parte en el estudio: usuarios de teléfonos móviles, gente que no los utiliza, usuarios que sobrevivieron al cáncer cerebral, así como supervivientes que nunca los habían empleado.

"Si combinamos a todos los usuarios y los comparamos con los no usuarios, el estudio no indica incremento en el cáncer cerebral para los usuarios. De hecho, sorprendentemente, encontramos que cuando combinábamos los usuarios independientemente de cuánto usan el teléfono móvil, tenían un menor riesgo de contraer cáncer cerebral que los no usuarios", explica el Dr. Siemiatycki. "Sin embargo, el estudio indica también que quienes usan mucho el teléfono móvil parecen tener un mayor riesgo de desarrollar tumores cerebrales que los no usuarios".

Compensaciones por cortes de luz

Según la nueva legislación eléctrica, corresponde la compensación a los usuarios cuando las deficiencias de calidad y continuidad del servicio por parte de una distribuidora hayan superado los límites establecidos, que son los siguientes:

Durante cualquier período de doce meses, las interrupciones de suministro de duración superior a tres minutos, incluidas las interrupciones programadas, no deberán exceder los valores que se indican a continuación:

 Usuarios Urbanos:

a) En puntos de conexión a usuarios finales en baja tensión: 22 interrupciones, que no excedan, en conjunto, de 20 horas;

b) En todo punto de conexión a usuarios finales en tensiones iguales a media tensión: 14 interrupciones, que no excedan, en conjunto, de 10 horas;

Usuarios Rurales:

a) En puntos de conexión a usuarios finales en baja tensión: 42 interrupciones, que no excedan, en conjunto, de 30 horas;

b) En todo punto de conexión a usuarios finales en tensiones iguales a media tensión: 26 interrupciones, que no excedan, en conjunto, de 15 horas;

En el caso de puntos de entrega a usuarios finales en tensión inferior a media tensión, las suspensiones temporales programadas no deberán superar, para ningún cliente, un período de 12 horas en doce meses, ni de 8 horas continuas en ninguna ocasión.

En el caso de puntos de entrega a usuarios finales en tensión igual a media tensión, las suspensiones temporales programadas no deberán superar, para ningún cliente, un período de 8 horas en doce meses, ni de 6 horas continuas en ninguna ocasión.

Si cualquiera de esos rangos es superado, el usuario tiene derecho a ser indemnizado por la diferencia con respecto a dichos límites.

El monto a compensar al cliente, en $, se calcula como:

Monto a Compensar= Energía no suministrada x 2 x Costo de falla

El valor del Costo de falla es el utilizado en el cálculo de precios de nudo vigente en el último mes.

La energía no suministrada al cliente se calcula como:

Consumo promedio del cliente (en segundos) x Tiempo total de interrupciones no autorizadas (en segundos).

Cada mes el detalle de la cuenta de electricidad debe incluir una glosa correspondiente a compensaciones por interrupciones en el suministro eléctrico, en la cual se informe:

• Total de interrupciones

• Tiempo total interrumpido

• Tiempo que se compensa

• Consumo promedio

• Energía a compensar en kWh

• Precio del costo de falla

• Monto a compensar en $

Además, en marzo de cada año las distribuidoras deben entregar a sus clientes un balance que contenga todas las interrupciones efectuadas en la temporada anterior y las compensaciones calculadas y pagadas.

La determinación del monto a indemnizar se establece a partir de la información que las concesionarias de distribución eléctrica entregan todos los meses a la Superintendencia de Electricidad y Combustibles (SEC), en la que se indican las interrupciones de suministro que han afectado a sus clientes, indicando la causa y la duración de los cortes, entre otros datos.

Fuente: SEC