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YouTube cumple 15 años: ¿Cuál fue el primer video?

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La plataforma de video que le abrió el camino a Netflix y Spotify fue fundada el 14 de febrero de 2005 por tres exempleados de PayPal y luego fue comprada por Google en 2006.

YouTube, la popular plataforma de video que le abrió el camino a Netflix y Spotify, cumple 15 años. Fue fundada el 14 de febrero de 2005 por tres exempleados de PayPal (Chad Hurley, Steve Chen y Jawed Karim) y en 2006 fue comprada por Google por 1.650 millones de dólares.

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Murió Larry Tesler: el creador de las populares funciones “copiar y pegar”

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El científico computacional trabajó en compañías como Xerox PARC, Apple, Amazon y Yahoo.

Lawrence Gordon Tesler, conocido como Larry Tesler, fue el responsable de los populares atajos del teclado “cortar”, “copiar” y “pegar” presentes en los procesadores de texto y en los distintos sistemas operativos, falleció el lunes a los 74 años en los Estados Unidos.

En su carrera, Tesler trabajó en compañías como Xerox PARC, Apple, Amazon y Yahoo. Fue precisamente durante su tiempo en Xerox PARC donde, junto a Tim Mott -cofundador de Electronic Arts- desarrolló el procesador de texto Gipsy para los equipos Xerox Star, a mediados de los años 70.

Tras haberse formado en la Universidad de Standford, este científico computacional se destacó  por desarrollar un proceso en el cual se podía capturar texto y enviarlo a una memoria interna de la computadora. Así nacería el famoso “copy and paste” (copiar y pegar) como sistema para mejorar la productividad en todos los ámbitos relacionados con el ordenador.

El "cortar" y "pegar", los atajos del teclado más usados en las computadoras. (Foto: Kirill KUDRYAVTSEV / AFP)

El “cortar” y “pegar”, los atajos del teclado más usados en las computadoras. (Foto: Kirill KUDRYAVTSEV / AFP)

La combinación de teclas Control+C (copiar) y Control+V (pegar), así como Control+X (cortar) en el teclado de una computadora es una de las acción más cotidianas, ya que se trata de una herramienta fundamental para reestructurar una porción de texto con un comando muy sencillo, como así también para la edición de imágenes o videos.

Las primeras máquinas que contaron con la posibilidad de integrar estos comandos en el teclado fueron Apple Lisa (1981) y Macintosh (1984).

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El satélite argentino Saocom 1B viaja de Bariloche a Cabo Cañaveral

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De su desarrollo participaron más de 900 científicos y 80 empresas de base tecnológica locales

Este viernes, desde las instalaciones que Invap tiene en Bariloche, el Saocom 1B inicia su traslado hacia Florida, EEUU, desde donde se realizará la campaña que culminará con el lanzamiento hacia fines de marzo. Aproximadamente 42 toneladas –tres corresponden al satélite y el resto a equipamiento– viajarán a bordo del avión ucraniano “Antonov AN 124” preparado especialmente para la ocasión. La nave es la misma que transportó al 1A y a los ARSAT I y II. Realizará una parada intermedia en Chile para cargar combustible y luego llegará sin interrupciones a Cabo Cañaveral, el lugar estratégico en el que SpaceX tiene sus bases, para ser lanzado y puesto en órbita a 620 kilómetros de altura. En el desarrollo del Satélite Argentino de Observación con Microondas, los expertos de la Conae trabajaron junto a Invap (principal contratista), la firma pública Veng, la Comisión Nacional de Energía Atómica (CNEA) y el Laboratorio GEMA de la UNLP. 80 empresas de tecnología e instituciones del sistema científico tecnológico del país y un total de 900 investigadores comprometieron sus esfuerzos.

“Es un satélite argentino hecho por argentinos para argentinos. Es más argentino que el asado, por eso emociona tanto. En mi vida me voy a olvidar del primer despliegue de la antena del 1A. No podía creer que aquello que solo había visto en los PowerPoint estaba sucediendo adelante mío”, señala Josefina Peres, jefa del proyecto. El Saocom 1B expresa la continuidad del Plan Espacial Nacional que lidera la Comisión Nacional de Actividades Espaciales y se complementará con el 1A lanzado en octubre de 2018.

“Ambos satélites se comenzaron a construir y se impulsaron durante el gobierno de Cristina Fernández. Una política que apuntó a desarrollar la soberanía espacial y que fue interrumpida durante los cuatro años que duró el gobierno macrista”, apunta Roberto Salvarezza, el actual Ministro de Ciencia, Tecnología e Innovación de la Nación. Y luego, advierte: “Por la única razón que el 1A se lanzó en 2018 fue porque se trató de un proyecto de cooperación con Italia y el presidente no quería asumir el costo político de abandonar el pacto. Macri no entendía por qué se gastaba tanta plata en satélites; de hecho, su ministro de Agricultura, Luis Etchevehere, solía comentar que nadie quería gastar en tecnología argentina. Decía que solo querían nuestros porotos de soja”. Como indica el titular de la cartera, la misión forma parte de un programa más ambicioso: el Sistema Ítalo Argentino de Satélites para la Gestión de Emergencias (SIASGE) es el fruto de la cooperación entre Conae y ASI de Italia. Ambas naciones asumieron el compromiso de conformar una constelación de seis satélites y por intermedio del Saocom 1B lo están cumpliendo.

Para qué sirve y cómo funciona

El Saocom 1B está dotado de un único instrumento: un Radar de Apertura Sintética que opera en la porción de las microondas en banda L del espectro electromagnético. “Se trata de la primera misión con este tipo de tecnología, ya que en la series anteriores se empleaban instrumentos ópticos. Su principal ventaja es que al contar con una fuente propia de energía no necesita de la luz para obtener una imagen”, describe Peres. En la práctica esta situación se traduce en una virtud muy importante, ya que el satélite es capaz de tomar imágenes con independencia del tiempo atmosférico, el día o la noche. “El radar emite una señal a partir de su antena –de 35 metros cuadrados–, la onda viaja a la velocidad de la luz, atraviesa las nubes, rebota en la tierra y parte de ese residuo de energía regresa al radar. Capta, digitaliza la información y nosotros desde Córdoba –desde dónde se realiza el control de la misión– descargamos los datos a partir de procesadores que dan como resultado imágenes”, explica la ingeniera principal a cargo.

Los datos se generan en función de la demanda que hagan las instituciones comprometidas en el proyecto, como pueden ser el Instituto Nacional del Agua o el INTA, entre otras. Sin embargo, existe un mandato fijo: será aplicado para medir la humedad del suelo en la región pampeana (83 millones de hectáreas), un factor clave para mejorar las condiciones de gestión del agua. Además servirá para prevenir, monitorear, mitigar y evaluar catástrofes naturales o antrópicas; así como también para obtener mapas de desplazamiento de glaciares, pendientes y alturas. “Los suelos, cuando están muy secos, son propensos al incendio, de la misma manera que cuando están muy húmedos podrían ocasionar inundaciones. El radar emite señales que interaccionan con el terreno (datos topográficos) y tiene la capacidad de medir características que podrían ayudar a evitar este tipo de fenómenos”, dice Peres. En este sentido, también brinda data sobre cuándo conviene cosechar, qué plagas molestan y qué fertilizantes son utilizados.

Otra ventaja es que permite una mayor revisita de lugares. En menos tiempo brinda la chance de acceder a mayor información. Toma imágenes de todo el mundo, solo que a nosotros las que más nos interesarán son las que se vinculan con nuestro territorio”, destaca. Cada Saocom pasará por el mismo punto geográfico cada 16 días. Con ambos en órbita se producirá una pasada cada ocho días, con la posibilidad de reducirla a cuatro. “Esta nueva periodicidad es muy útil para la cooperación con otras naciones: cuando se cayó el avión chileno (diciembre de 2019) nosotros, a partir de Saocom 1A, pudimos aportar datos relevantes”, comenta.

¿Cuándo comenzó a construirse?

Es el producto de un trabajo arduo cuya ingeniería básica comenzó a ser delineada allá por 2007, cuando los científicos discutieron el diseño que adquirirían los satélites. En 2013 inició la construcción de los modelos de vuelo del 1A y dos años más tarde la del 1B. Peres se sumó al equipo de físicos e ingenieros en 2011 aunque previamente había adquirido experticia en radares de características similares. “Me siento una privilegiada, estuve en todas las etapas de la creación de este monstruo. Primero fue cumplir con los requerimientos necesarios, luego trabajar con la ingeniería del sistema del radar, gestionar proveedores y articular a las diferentes patas del sistema científico-tecnológico que participaron”, expresa PeresEl Saocom se construyó esencialmente en el triángulo geográfico que constituye Buenos Aires (la UNLP se encargó del control térmico y la CNEA fabricó los paneles solares y la estructura de las antenas), Córdoba (Veng integró y realizó los ensayos para la antena y Conae opera como centro y control de emisión) y Bariloche (a través de INVAP, el contratista principal, que construyó las plataformas satelitales).

Saocom 1B es un ejemplo certero y palpable de cómo la articulación científico-tecnológica es posible y, a la larga, cosecha su éxito. “Muy pocos países del mundo dominan la tecnología de observación a partir de radar. Los satélites tienen un uso de impacto social y económico muy marcado. Este gobierno retoma el rumbo anterior en la materia y planifica, de cara al 2023, poner en órbita el ARSAT III”, remata SalvarezzaEste último, según se prevé, incorporará tecnología de avanzada, entre otras cosas, para brindar servicios de internet en aquellas regiones del país que no lo tienen.

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La evolución de los traductores automáticos gracias a las redes neuronales

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El traductor de Google traduce 143 mil millones de palabras por día, informó el CEO de la compañía, Sundar Pichai, la semana pasada. Asimismo, según Business Insiderel director ejecutivo señaló que, durante la Copa del Mundo en Rusia, detectaron un incremento en el uso de esa herramienta lanzada en 2006, que traduce más de 100 idiomas.

La app Traductor de Google es gratuita y no tiene publicidad. Para Android, existe desde 2010 y para iOS, desde 2011. En sus inicios, el gigante tecnológico innovó en traducción automática estadística (SMT, por sus siglas en inglés) a gran escala.

El traductor de Google es usado por 500 millones de personas por día.

El traductor de Google es usado por 500 millones de personas por día.

En 2016, presentó Neural Machine Translation (NMT), un sistema de aprendizaje automático de punta a punta. Procesa la información a través de redes neuronales (neuronas artificiales que imitan el funcionamiento del cerebro humano).

La inversión de Google en su traductor es permanente. Inclusive, durante la conferencia anual Google Cloud Next 2018, que culminó hace unos días en San Francisco, la compañía anunció el desarrollo de AutoML Translation, una solución de machine learning que funciona para 27 idiomas y permite mejorar la capacidad de interpretación del traductor.

Tipos de traducción

En el caso de SMT, los resultados se basan en modelos estadísticos. Este sistema trabaja con enfoques basados ​​en reglas para la traducción automática. Puede usar ejemplos de oraciones de dos lenguas y determina los parámetros del sistema de estadísticas que permite realizar la traducción.

El NMT es el sistema de redes neuronales y puede traducir oraciones enteras al mismo tiempo. El resultado funciona como contexto y permite dar con la traducción más relevante. En este modelo de traducción, el sistema aprende con el tiempo a crear traducciones más naturales.

“Este tipo de sistema utiliza la llamada ´red neuronal profunda´ que le permite aprender a reconocer patrones y estructuras en las oraciones. Esto hace que la gramática de la oración traducida suene de manera más amena y similar al uso cotidiano de ese idioma”, señala a Infobae Matías Fuentes, Responsable de Comunicación de Producto de Google Argentina.

Luego explica que la compañía no solo trabaja en la mejora continua de la herramienta a través de su equipo de ingenieros y especialistas. También, desde julio de 2014, existe la Comunidad Traductora de Google. Es una platafoma donde entusiastas de los idiomas en todo el mundo pueden realizar contribuciones para lograr traducciones más naturales.

Comunidad del Traductor de Google, plataforma colaborativa para que los usuarios contribuyan a la mejora del servicio.

Comunidad del Traductor de Google, plataforma colaborativa para que los usuarios contribuyan a la mejora del servicio.

Qué hay que mejorar

Según “Six Challenges for Neural Machine Translation” (6 desafíos de la traducción automática neuronal), documento de la Universidad Johns Hopkins, hay que trabajar en diversos caminos para la mejora de los traductores automáticos. Por ejemplo, en la importancia del dominio de las “palabras raras” (como un modismo) y las oraciones largas.

De acuerdo a esta investigación, los sistemas neuronales tienen una curva de aprendizaje más pronunciada con respecto a la cantidad de datos de entrenamiento. Esto puede provocar una calidad pobre de las traducciones en entornos de bajos recursos (con baja cantidad de material en el sistema), pero un mejor rendimiento en configuraciones con altos recursos.

Por otro lado, destaca que los sistemas NMT y SMT continúan teniendo dificultades, casi por igual, para traducir algunas palabras infrecuentes (o raras).

¿Traductor público Vs traductor automático?

“La traducción automática tiene su evolución histórica. Quien comenzó fue IBM y luego siguió Google. Sin embargo, el proceso del lenguaje humano tiene un componente mental que hasta ahora no ha sido superado por posibilidades tecnológicas”, señala a Infobaela Traductora Pública Cecilia Irrazábal, profesora en la Universidad del Museo Social Argentino (UMSA).

Continúa: “La traducción recepta los desafíos del mundo globalizado y también los hace propios. Es así como hoy día se integran los motores de traducción automática con las herramientas de traducción asistida, a fin de mejorar la práctica profesional, de tal suerte que se aumenta la productividad y, por ende, se generan más ingresos”.

Por su parte, la Traductora Pública Clarisa Cajiau, explica: “Los traductores automáticos no repercuten por el momento en la traducción pública. Creo que, porque las empresas son conscientes de lo poco confiables que son y no se atreverían a confiarle un contrato a un traductor automático”.

Cajiau asegura que, donde más se usa esta herramienta es en las traducciones no públicas, sobre todo en el ámbito comercial, con folletos, o empresas de ecommerce que traducen los nuevos productos que publican.

La versión paga del traductor de Google es Api Translate. La usan muchas compañías para potenciar el uso de herramientas web y para traducir contenido de sitios. En el caso de Cajiau, uno de sus trabajos es editar los resultados del traductor automático.

En este sentido, expresa: “Reducen costos al pagar por una edición en lugar de una traducción. El tiempo del traductor no se reduce, en la mayoría de los casos tenemos que borrar lo que hizo el traductor automático y volver a traducirlo. Aunque han mejorado algo, los traductores automáticos tienen problemas para entender contextos o vocablos de una región o tema en particular, especialmente algo que sea muy técnico“.

Finaliza: “Me sucede cuando recibo para traducir al español manuales de empresas chinas que fueron pasados al inglés por una máquina. El resultado es lo que llamamos ´chinglish´. En esos casos, más que traducir, debemos hacer todo un trabajo de investigación e interpretación y perdemos muchísimo tiempo”.

Otros traductores

El traductor de Google es una herramienta que evoluciona año tras año, y es masiva. Pero no es la única. Existen otras opciones similares, ¿cuáles?

Word Reference

Es un diccionario con foco en inglés. El sitio web cuenta con foros con más de 2 millones de entradas, en donde los usuarios registrados pueden preguntar y responder consultas vinculadas a gramática y vocabulario.

DeepL

Los creadores del diccionario Linguee desarrollaron DeepL.

Los creadores del diccionario Linguee desarrollaron DeepL.

De origen alemán, es una solución creada por la empresa creadora de Linguee, diccionario on line. El sitio web DeepL es un traductor con inteligencia artificial que, aseguran, puede procesar un millón de palabras en menos de un segundo.

Jisho.org 

Es un diccionario japonés-inglés. Al ingresar una palabra u oración en el buscador, la herramienta proporcionará una gran cantidad de datos útiles para comprender mejor el idioma nipón.

Incluye una herramienta para dibujar e interpreta el manuscrito, para que el usuario aprenda también la escritura japonesa.

Triplingo

Es una opción indicada para viajes. La app brinda traducciones instantáneas en 42 idiomas. Incluye datos sobre costumbres de cada destino visitado, por ejemplo. Es una herramienta freemium, ya que es de descarga gratuita pero tiene una versión paga, que incluye clases de idiomas y traducción en vivo, entre otras funciones.

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