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Google y la investigación

Actualidad Informática. Google y la investigación. Rafael Barzanallana

Los vicepresidentes de investigación de algunos gigantes de la informática, como Microsoft e IBM, dirigen las divisiones ubicadas en instalaciones específicas y cuidadosamente aisladas de la frenética carrera que se sigue con el negocio principal de las empresas. Por el contrario, el jefe de investigación de Google, Alfred Spector, cuenta con un pequeño equipo y ningún departamento o edificio propio. Pasa casi todo el tiempo deambulando por el diseño abierto de las oficinas de las divisiones de producto de Google, repletas de novedades y donde realiza la mayor parte de su investigación básica.

Los grupos que trabajan en centros de datos o en Android tienen la tarea de ampliar los límites de la informática mientras, simultáneamente, realizan las operaciones de negocios diarias de Google.

«Nuestros investigadores no necesitan una capa protectora para tener buenas ideas», señala Spector. «Es una actividad de colaboración a nivel global dentro de la organización, y el talento se distribuye por todas partes». Cree que este enfoque permite a Google hacer avances fundamentales con rapidez, ya que sus investigadores tienen a mano grandes cantidades de datos y oportunidades para experimentar, y después convertir rápidamente esos avances en productos.

En 2012, por ejemplo, los productos móviles de Google experimentaron un descenso del 25% en errores de reconocimiento de voz después de que la compañía fuera pionera en el uso de redes neuronales de gran tamaño, algo conocido como conocimiento profundo (ver «Google pone a trabajar su tecnología de cerebro virtual«).

El profesor adjunto en la Escuela de Negocios de Harvard (EEUU), Alan MacCormack, que estudia la innovación y desarrollo de productos en el sector de la tecnología, afirma que el método de Google para la investigación ayuda a hacer frente a un dilema al que se enfrentan muchas grandes empresas. «Muchas empresas tratan de equilibrar una estrategia corporativa que defina quiénes son en cinco años con el intento de descubrir cosas nuevas e impredecibles, y este modelo les ha permitido hacer las dos cosas». Incorporar a las personas que trabajan en la investigación fundamental dentro del negocio central también hace posible que Google fomente las contribuciones creativas de trabajadores que normalmente estarían muy apartados de cualquier tipo de investigación y desarrollo, agrega MacCormack.

Spector incluso afirma que la división secreta de su empresa, Google X, hogar de Google Glass y el proyecto de coche autoconducido (ver «Las luces y sombras de Google Glass» y «Los coches automáticos de Google conducen mejor que tú y yo«), es una tienda de desarrollo de productos en vez de un laboratorio de investigación, y asegura que cada proyecto se centra en un resultado final comercializable. «Han aplicado un enfoque como en el resto de Google, una mezcla de la ingeniería e investigación, uniéndolas en prototipos y productos», señala.

Continuar en: MIT Technology Review

El éxito de la ciencia alemana (y el déficit de la española) explicado en un cuadro

Actualidad Informática. Ciencia en Alemania. Rafael Barzanallana. UMU

Como todos sabemos los alemanes son muy organizados. Ellos resumen todo su modelo de funcionamiento de la I+D en su simple cuadro. Antes de pasar a comentar deberé dar unas cifras globales, para colocar ese esquema en contexto. Alemania (con unos 82 millones de habitantes) tiene un PIB de unos 3.4 billones de dólares, y dedica 61500 millones de euros a la I+D, lo viene a ser, por encima del 2%. España (con unos 47 millones de habitantes) por el contrario tiene un PIB que ronda los 1.3 billones de dólares y destina a la investigación unos 13.391 millones de euros, poco más del 1% de su PIB. La diferencia ya empieza a ser significativa. En Alemania hay investigación pública y privada, igual que en España, aunque la representación es muy diferente, mientras en Alemania el sector privado constituye el 68% del I+D, en España apenas alcanza el 20%. Estos datos son importantes para entender el gráfico previo y que resume todo el modelo alemán.

En el cuadrante inferior izquierdo se sitúan los organismos públicos de investigación: universidades y entes públicos. Estos organismos hacen ciencia básica, es lo que se les pide, que investiguen y hagan ciencia de calidad. Ahí nos encontramos, por ejemplo, con el mayor centro público de investigación alemán, el Max Planck. Esta institución posee 80 centros diseminados por Alemania, recibe una inversión pública anual de 1.300 millones de euros y posee 13.300 empleados. Por comparar, el equivalente español sería el CSIC, que recibe posee 125 centros con 12790 empleados y que recibe 730 millones de euros de inversión anual. Por otra parte existen 370 universidades públicas en Alemania, con 573000 empleados (300000 de ellos científicos) que reciben 11.000 millones de euros de inversión pública. Conseguir las cifras en España es más complicado, he tenido que moverme por muchos enlaces, espero que el resultado final no se aleje mucho de la realidad. Según lo que he encontrado, en España existen 50 universidades públicas, con unos 150000 empleados y una inversión de 1.200 millones de euros al año. En Alemania el cuadro inferior izquierdo se dedica a la ciencia básica, y nadie duda de la profesionalidad de los científicos si su investigación no es rentable a corto plazo, lo que sí se les pide es que ofrezca ciencia de la mayor calidad posible. Los países con tradición científica entienden lo que parece no caber en la cabeza de los que habitamos al sur de los Pirineos: la buena ciencia rentabiliza la inversión que se ha hecho en ella. Alemania no dedica mucho a ciencia porque sea rica, sino que es rica porque desde hace décadas apostó por la ciencia. En Alemania la I+D no formó parte del debate electoral, siempre hay una fuerte inversión, incluso cuando hay crisis. En otro país de tradición científica como es Inglaterra, la inversión en I+D queda fuera del debate político y de los vaivenes de la economía, hay un mínimo intocable de inversión. Entienden lo que se juegan.

Sigamos, en la esquina superior izquierda del cuadro se sitúan los entes públicos que realizan investigación aplicada, aquella cuyo único objetivo es generar rápido rendimiento económico. Se puede observar que el número de organismos que llevan a cabo esta labor es escaso. En la esquina inferior derecha figuran las empresas privadas que realizan ciencia básica. Son pocas, y casi siempre en coalición con organismos públicos. Se entiende que el principal objetivo de una empresa es ganar dinero más o menos rápido; pero aún y así algunos empresarios alemanes que entienden la importancia de la I+D a largo plazo y dedican algo de dinero a la ciencia básica, realizando una apuesta de futuro. Lo pueden hacer en sus instalaciones (los menos) o subvencionando a entes públicos para que las realicen en sus centros. Y por último en el cuadrante superior derecho se encuentra la investigación orientada y aplicada, la que busca soluciones que reporten beneficios rápidos. No buscan tanto entender el problema, sino solucionar el problema (a veces no es posible lo uno sin lo otro, pero en ocasiones sí). En ese cuadrante están las grandes empresas, y algunas de ellas dedican tanto a la I+D como toda España.

Pero he dicho, ¿por último? No, queda algo fundamental para que este modelo funcione, algo que no tenemos en España y es imprescindible, algo que organiza todo el organigrama y que coloca a cada uno para aquello que está preparado. Es el ente que aparece en el cuadro como Fraunhofer-Gesellschaft o sociedad Fraunhofer. En este organismo trabajan 18000 personas y recibe una inversión anual de 1650 millones de euros. Su papel es la de unir a empresas y entes públicos. Las personas que ahí trabajan son responsables de conocer los proyectos públicos que están en marcha, así como las invenciones que se realizan en los organismos públicos y ofrecerlos al capital privado; también conocen las necesidades de las empresas y pueden rápidamente localizar aquellas líneas que le pueden dotar de los resultados que buscan. Además disponen de centros donde realizan investigación aplicada, uniendo conocimiento desarrollados en organismos públicos para desarrollar tecnologías que comercializan las empresas privadas; así nació por ejemplo el MP3. Los investigadores son expertos en aquello que han estudiado, no tienen por qué saber de marketing ni organización de empresa. De igual modo los empresarios no saben lo que se cuece en los centros de investigación. Aquellos que están interesados en la I+D (en España, menos de los deseables) no saben a qué centro público acudir para encontrar soluciones a sus problemas o inquietudes. Por eso son tan importantes mecanismo para conectar empresa y centros públicos de investigación. Y esto es mucho más que una simple oficina con pocos empleados que apenas dan abasto para enterarse y entender lo que se cuece en su propia institución, se requiere de todo un sistema bien articulado, similar al montado en Alemania, que haga esa labor útil para la economía y la sociedad del país.

Cuando oímos a nuestros políticos decir que el problema de la I+D no es económico sino de gestión, estamos escuchando una verdad a medias. Es cierto que hay un problema de gestión, pero para realizar una buena gestión hay que invertir en ello, no se puede esperar mejorar las cosas gratuitamente (las famosas reformas a la española, mucho articulado y nula memoria económica). La sociedad Fraunhofer recibe anualmente el doble de fondos que el CSIC, ¿acaso no realiza una labor fundamental? Mientras en España se pide a los científicos y empresarios que realicen labores para las que no están preparados y con presupuestos que cada vez son menores. Y si esa labor no se hace adecuadamente, entonces las culpas del fracaso de la I+D recaerá de nuevo sobre ellos.

Artículo completo en: La Ciencia y sus Demnios.

Licencia CC.

No surgió el ojo para ver

Actualidad Informática. No surgió el ojo para ver. Rafael Barzanallana. UMU

NO surgieron los oídos para oír, ni los ojos para ver, ni las piernas para andar. Oímos porque tenemos oídos, vemos porque tenemos ojos, y andamos porque tenemos piernas. La primera expresión denota la existencia de propósitos; la segunda, no. Y esa distinción es muy importante. De modo similar, Watson y Crick no investigaron la estructura del ADN para que se pudieran crear organismos transgénicos; y sin embargo, décadas después -gracias, entre otras, a sus investigaciones- se han podido crear esas modernas «quimeras».

Desde comienzos del siglo XX, ciencia y tecnología no han dejado de interaccionar. La ciencia ha sustentado el progreso tecnológico y la tecnología ha apoyado el científico. Ambas han progresado conjuntamente gracias a la curiosidad y la creatividad humana. La curiosidad ha impulsado la búsqueda de explicaciones a los fenómenos de la naturaleza, y gracias a la creatividad se han encontrado buenas explicaciones y hallado soluciones para resolver muchos problemas. A científicos e ingenieros les mueve su curiosidad y todos ellos se valen de su creatividad. La innovación es otra cosa. Innovar consiste en convertir ideas en nuevos productos, servicios o procedimientos y si, mediante su difusión, se imponen en el mercado, tienen éxito. Hay innovaciones basadas en conocimiento científico-tecnológico, y las hay basadas en otras formas de conocimiento, o en intuiciones y chispazos de unos pocos. Pero la esencia de las actividades científico-tecnológicas es diferente de la de las innovaciones. El motor de la ciencia es la curiosidad; el de la innovación es la búsqueda del éxito económico. El desarrollo científico reporta a nuestra sociedad beneficios múltiples, porque la ciencia genera conocimiento, mejora el nivel educativo y cultural de la ciudadanía, promueve la tolerancia, propicia la transparencia y es, por todo ello, un componente esencial de las sociedades abiertas. Y además, cuando es fuente de innovaciones, genera riqueza y bienestar.

La innovación es un factor de crecimiento económico y de mejora del bienestar, tanto si se basa en descubrimientos científico-tecnológicos, como si se fundamenta en otros procesos; por eso es tan importante. Pero que algo sea importante no quiere decir que su promoción deba ligarse a la de otras actividades también importantes. Raro será el joven bachiller que quiera estudiar ciencia para innovar, y raro el científico que se dedique a esa tarea con ese propósito; lo hacen para satisfacer su curiosidad.

Muchos piensan que la ciencia debe justificar su práctica y desarrollo porque es fuente de innovación. Pero eso es un error. Cuando la ciencia acaba siendo fuente de innovación ello ha sido el resultado de un proceso que bien podría haber cursado de otro modo, porque la conexión entre ciencia e innovación es azarosa, difusa. Por eso, no es bueno justificar el apoyo a la ciencia en función de la innovación que generará, porque quizás esta o aquella investigación no traigan innovación alguna; a pesar de ello, seguirá siendo socialmente beneficiosa. Al ligar a la innovación el interés de la ciencia y la tecnología se renuncia a valorar éstas por sus propios méritos, se las convierte en subsidiarias de un proceso cuyo motor y condicionantes son diferentes, y se las desposee de los atributos que las hacen atractivas y merecedoras de especial atención. En el fondo, es como si se desconfiase de su potencial, como si se considerase necesario reforzarlas con un aditamento, por el temor, quizás, de que carezcan de genuino interés. Muchas innovaciones tienen detrás investigación científica y tecnológica, pero pasa lo mismo que con el ojo: ni surgió el ojo para ver, ni se hace ciencia para innovar.

Fuente: Deia

Las consecuencias de los errores en la computación científica

Nature News ha publicado una noticia sobre la mala calidad del código empleado en investigación científica. En ella se comenta cómo la poca pericia de los programadores puede provocar que los resultados sean erróneos (errores que a veces se detectan pero que en otros casos pasan inadvertidos aun tras la revisión por pares de las revistas). Las razón de este problema: la falta de formación de los científicos (que son químicos, biólogos, físicos… carentes de fundamentos sólidos en algorítmica y en codificación), quienes no documentan apropiadamente el código ni lo suelen liberar, impidiendo así que los estudios sean reproducibles.

Un caso dramático que se cita en la noticia es el de Geoffrey Chang (Scripps Research Institute de La Jolla, California). Debido a que un programa escrito por terceros cambiaba el signo de algunos datos, predijo unas estructuras de proteínas totalmente incorrectas. A resultas de este hecho el grupo tuvo que retractarse de cinco artículos publicados en revistas punteras (Science y PNAS, entre otras).En esa línea, en otra noticia en la misma revista se estimula a los investigadores a publicar su código aunque no esté absolutamente depurado a fin de aumentar la transparencia y la credibilidad del análisis de datos. No obstante, a día de hoy las revistas no suelen exigir la publicación del código, aunque existe una tendencia a sugerir su inclusión como material suplementario.

Fuente: barrapunto.com

Bajo licencia Creative Commons

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Enlaces relacionados:

–  Apuntes Introducción a la Informática. GAP. UMU. La Ciencia y el Método Científico

–  Llega la computación a potencia de Exaflops

–  Computación científica de alto rendimiento en Alemania

–  ¿Logaritmos, el nuevo punto flotante?

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