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Google conmemora los 80 años de Stephen Hawking con un emotivo doodle

Google conmemorará el que habría sido el octogésimo aniversario del natalicio del físico inglés Stephen Hawking, el más influyente en las últimas décadas, con un doodle animado que incluye un audio de varios segundos de la emblemática voz robotizada del científico, que murió a causa de complicaciones derivadas de la esclerosis lateral amiotrófica que padeció.

Stephen Hawking nació el 8 de enero de 1942 en Oxford, Reino Unido. En sincronía con su natalicio, Google hará público el doodle a la media noche hora del Este (9 p.m. del Pacífico). No obstante, ya puedes ver la animación en YouTube.

Stephen Hawking's 80th Birthday

El doodle resume el paso de Hawking por la Universidad de Cambridge, donde a los 21 años fue diagnosticado con esclerosis lateral amiotrófica (ALS, por sus siglas en inglés), enfermedad que condicionó su movilidad, pero como él mismo contó, nunca limitó su mente.

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Pero quizá lo más emotivo del doodle es el mensaje que narra Hawking, en el que utiliza su padecimiento para inspirar a otras personas a lograr la meta que se fijen sin importar cuál sea. Destacamos las siguientes frases:

“Somos muy muy pequeños, pero profundamente capaces de lograr cosas muy muy grandes. Sé valiente, sé curioso, sé determinado, supera las probabilidades. Puedes hacerlo”.

Stephen Hawking murió el 14 de marzo de 2018 a los 76 años. Si bien su producción científica es notable, su contribución más destacada fue su tesis doctoral Propiedades de los universos en expansión, en la que Hawking analiza las implicaciones y consecuencias de la expansión del universo, así como su origen a partir de un punto infinitamente pequeño pero denso, y que ahora se sabe forma parte de los agujeros negros.

Allan Vélez
Allan Vélez es un periodista mexicano especializado en tecnología. Inició su carrera en 2013 en La Revista Oficial de…
Los salarios de los 5 gigantes tecnológicos: Tesla, Google, Meta, Apple y Microsoft
Salarios en Tesla Elon Musk Getty Images pic

El mundo de la tecnología está en constante movimiento, y las grandes empresas del sector no solo compiten por innovar, sino también por atraer a los mejores talentos con sueldos y beneficios atractivos. Tesla, Google, Meta, Apple y Microsoft están a la cabeza de esta carrera, ofreciendo paquetes salariales que dependen del puesto, la experiencia y la especialización. ¿Te has preguntado cuánto ganan en realidad los empleados de estos gigantes tecnológicos? Desde ingenieros hasta ejecutivos, aquí te contamos cuáles son los salarios promedio en estas cinco compañías.
Los salarios en Tesla: riesgo y recompensa a largo plazo

Tesla tiene un enfoque bastante peculiar con sus salarios. En lugar de ofrecer los sueldos altos que otras empresas tecnológicas ofrecen, la compañía de Elon Musk prefiere un salario base más bajo, pero compensa a sus empleados con generosas asignaciones de acciones. Según un informe de Business Insider, que analizó los salarios de cerca de 100,000 empleados en 2021, esta estrategia busca atraer a trabajadores comprometidos, dispuestos a apostar por el éxito a largo plazo de la compañía.

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Celulares Android vendrían con otra aplicación de Google preinstalada
celulares android aplicacion fitbit preinstalada de google

Si tienes un teléfono Android, sabrás que viene con muchas aplicaciones de Google preinstaladas, como Gmail, YouTube y Google Maps. En futuras versiones de Android, es posible que se agregue automáticamente otra aplicación de Google a la mezcla.

Como señaló por primera vez 9to5Google, el Oppo Find X8 tiene la aplicación Fitbit de Google precargada en el dispositivo. Ahora es parte de la suite de aplicaciones Android de Google en ese teléfono y reemplaza a Google Fit. El sitio sugiere, y probablemente con razón, que más dispositivos basados en Android probablemente también se enviarán con Fitbit preinstalado en el futuro.

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Google ayuda a detectar el cáncer de mama con ayuda de la IA
google ia deteccion temprana cancer de mama angiola harry sjcalew 1lm unsplash

Cada 19 de octubre se conmemora el Día Internacional de lucha contra el Cáncer de Mama, con el objetivo de concientizar acerca de esta enfermedad. En este contexto, Google difundió cómo trabaja en proyectos que combinan el poder de la inteligencia artificial (IA) con el conocimiento de los profesionales de la salud para crear herramientas de diagnóstico precisas y accesibles. Las investigaciones llevadas a cabo en varios diagnósticos detectaron una reducción del 9.4% de los falsos negativos y del 5.7% de los falsos positivos.
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer de mama es uno de los más comunes, siendo el 99% de los casos en mujeres. Asimismo, la Organización Panamericana de la Salud (OPS) afirma que el tratamiento puede ser altamente efectivo cuando la enfermedad se detecta a tiempo.
En este escenario, Adriana Noreña, vicepresidenta de Google para Hispanoamérica, reflexionó: “Como subrayé en mi participación en el Women 20 de Río de Janeiro, la inteligencia artificial tiene la capacidad de procesar y analizar enormes cantidades de datos en poco tiempo, identificar patrones complejos y aprender de forma contínua a través de sus algoritmos para mejorar su precisión, lo cual la convierte en una gran aliada para los profesionales de la salud”. Y agregó: “es crucial que haya cada vez más mujeres involucradas en el desarrollo de esta tecnología. Al incorporar nuestra perspectiva desde el momento cero, podemos garantizar que la IA no solo sea técnicamente avanzada, sino también nos permitirá crear soluciones íntimamente relacionadas con nuestro género, así como más equitativas y efectivas”.
En línea con estos esfuerzos por mejorar la detección temprana, entre 2016 y 2018, Google comenzó a implementar el uso del aprendizaje profundo -deep learning-, una de las áreas donde la IA emplea redes neuronales artificiales para aprender de grandes conjuntos de datos para realizar tareas complejas, con el fin de asistir a los médicos en la detección de la metástasis. Esta herramienta de análisis de nódulos linfáticos (Lymph Node Assistant -LYNA, por sus siglas en inglés-), es entrenada por medio de imágenes médicas, como radiografías, tomografías o imágenes patológicas, y clasificadas previamente por expertos, para que la IA pueda identificar los macro y micro patrones de la enfermedad. Así, LYNA tiene la capacidad de detectar la localización de la metástasis que, en muchos casos, es casi imperceptible al ojo humano, permitiendo que los médicos puedan acelerar el proceso de diagnóstico y, en consecuencia, adelantar el inicio del tratamiento. 
En 2021, Google Health realizó una investigación clínica junto con Northwestern Medicine para explorar cómo la IA podría acelerar el diagnóstico del cáncer de mama, optimizando el proceso desde la mamografía inicial hasta el diagnóstico final. Comenzaron la investigación recopilando imágenes mamográficas de alta calidad provenientes de diversos pacientes, las cuales fueron clasificadas por expertos en salud para entrenar el modelo de IA ante la detección de cáncer, la identificación de características tumorales, entre otros aspectos.
Posteriormente, el modelo se probó en un entorno clínico real, donde las personas que se sometían a mamografías podían optar por que sus resultados fueran analizados por la IA junto con la evaluación de los radiólogos. Estos arrojaron datos alentadores: se redujeron los falsos negativos en un 9.4% y los falsos positivos en un 5.7%, en comparación con la práctica clínica estándar. Además, la IA demostró su capacidad de analizar una mamografía en menos de dos minutos, lo que permite obtener resultados más rápidos para las pacientes, acelerar tanto el diagnóstico como el tratamiento, al mismo tiempo que reduce los costos asociados a la atención y los tratamientos tardíos.

Premios Nobel: Hallazgos en beneficio de la salud
La semana pasada, Geoffrey Hinton, ex investigador de Google, fue galardonado junto a John Hopfield con el Premio Nobel de Física 2024 por sus descubrimientos en el campo del aprendizaje automático con redes neuronales artificiales (ANN por sus siglas en inglés), que sentaron las bases para el reconocimiento a través de la IA de patrones en imágenes, lenguajes y en información clínica que hoy se utiliza en el campo de la salud y en otras disciplinas.
Como se describe en este documento emitido por el comité del premio Nobel, este descubrimiento fue clave en el desarrollo de la herramienta para la predicción de las estructuras de cualquier proteína en tres dimensiones denominado AlphaFold, motivo por el cual dos científicos de Google DeepMind, Demis Hassabis y John Jumper, obtuvieron también este año el Premio Nobel de Química. AlphaFold fue abierta por Google a la comunidad científica de forma gratuita y ya fue utilizado por más de dos millones de investigadores de más de 190 países.

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