Los tardígrados de la sonda rusa Fobos-Grunt serán los primeros “astronautas” en realizar un viaje de ida y vuelta a Marte

Me ha sorprendido mucho leer en Scientific American (número de noviembre de 2011) que la sonda rusa Fobos-Grunt (Фобос-Грунт) llevará una cápsula con tardígrados hasta Fobos, uno de los satélites de Marte, en un viaje de ida y vuelta. ¿Sobrevivirán el viaje hasta Marte? ¿Sobrevivirán el aterrizaje en Fobos? ¿Sobrevivirán al viaje de regreso a la Tierra? En agosto de 2014 lo sabremos cuando la cápsula LIFE (Living Interplanetary Flight Experiment) sea analizada en un laboratorio biológico de Virginia, EE.UU. Junto con los tardígrados en la cápsula también se enviarán muestras de suelo del desierto del Néguev (Israel) así como 30 tubos de ensayo con 10 especies de bacterias, arqueas y eucariotas, seleccionados como posibles análogos terrestres a formas de vida primitiva en Marte. Entre las especies seleccionadas se encuentran Deinococcus radiodurans (bacteria extremófila resistente a la radiación), Bacillus subtilis (bacteria del suelo que forma endosporas protectora en ambientes extremos), Bacillus safensis (bacteria muy resistente a la radiación que se cree que ya ha llegado a Marte como contaminación en las sondas Spirit y Opportunity de la NASA en 2004), Methanothermobacter wolfeii (bacteria capaz de producir metano), Haloarcula marismortui (seleccionada por motivos similares) y Pyrococcus furiosus (una bacteria incluida como control). También se incluyen semillas de la planta Arabidopsis thaliana. La sonda aterrizará en Fobos, recogerá muestras del suelo, expondrá la cápsula LIFE al ambiente y retornará con ella y las muestras hasta la Tierra. Nos lo han contado en David Warmflash, “The smallest astronauts,” Scientific American pp. 36-37, Nov. 2011.

No es la primera vez que se envían tardígrados al espacio. Más información en Javier Mosquera, “Tardígrados espaciales,” La vida maravillosa 11 Feb. 2010. “Los tardígrados son llamados comúnmente “osos de agua” y son invertebrados acuáticos que apenas sobrepasan 1 mm de longitud (el tamaño medio se sitúa entre los 0,3-0,5 mm). Se pueden encontrar tanto en cursos de agua dulce y en océanos como en ambientes semiacuáticos terrestres. El aspecto más relevante de su biología es su capacidad de entrar en un estado de criptobiosis, es decir, de hibernación extrema, que les permite sobrevivir a bruscos cambios ambientales. La criptobiosis se puede presentar en cuatro formas: anhidrobiosis, criobiosis, osmobiosis y anoxibiosis. La anhidrobiosis es el tipo más estudiado en tardígrados y consiste en una pérdida casi total del agua corporal, alcanzando valores inferiores al 1%. El animal permanecerá en estado de anhidrobiosis mientras las condiciones desfavorables permanezcan y, llegado el momento, necesitará tan solo unas horas para rehidratarse y seguir con su vida donde la había dejado.”

Más información sobre la sonda Fobos-Grunt en, como no, Daniel Marín, “Fobos-Grunt: historia de una sonda marciana,” Eureka 16 Oct. 2011. “Si todo marcha según lo previsto, el próximo día 7 de noviembre a las 20:16 UTC despegará desde el cosmódromo de Baikonur la sonda rusa Fobos-Grunt (Фобос-Грунт) con destino a Marte. No es exagerado decir que el futuro del programa planetario ruso depende del éxito de esta misión, (…) porque si logra cumplir sus objetivos, en agosto de 2014 podremos ver la llegada a la Tierra de una cápsula con 200 gramos de muestras procedentes de la superficie de la mayor luna de Marte.”

PS (13 Nov. 2011): Daniel Marín, “El desastre de Fobos-Grunt,” Eureka, 11 Nov. 2011. “Un desastre con mayúsculas. La que debía ser la primera sonda interplanetaria rusa en quince años ha quedado varada en órbita terrestre después de no poder encender su motor para dirigirse a Marte. En el momento de escribir estas líneas, está claro que la misión Fobos-Grunt se puede dar totalmente por perdida. La gran esperanza de la exploración espacial rusa ha terminado como un montón de chatarra espacial que se desintegrará en la atmósfera más tarde o más temprano. Fobos-Grunt puede convertirse en uno de los satélites más tóxicos que hayan reentrado en la atmósfera terrestre porque de sus 13,5 toneladas de peso la mayoría son combustibles hipergólicos altamente tóxicos.”

John McCarthy (1927–2011), el padre de la inteligencia artificial

John McCarthy falleció el pasado 23 de octubre de 2011. RIP. En 1956, en una conferencia organizada junto a Marvin Minsky, Nat Rochester y Claude Shannon, bautizó su campo de estudio como “inteligencia artificial” (IA), aunque muchas veces ha dicho que si tuviera que bautizarlo de nuevo hubiera preferido llamarlo “inteligencia computacional.” La conferencia fue financiada por la Fundación Rockefeller y se llamó Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. En 1952, McCarthy le sugirió a Claude Shannon llamar al estudio de las máquinas pensantes con el nombre “estudios de autómatas,” pero al preparar en agosto de 1955 la propuesta para recabar financiación a la Fundación Rockefeller para la conferencia pensó que sería mejor un nombre con más marketing. El nombre “inteligencia de máquinas” también rondó por su mente, pero al final eligió IA. En la propuesta de dicha conferencia, McCarthy proponía el estudio del desarrollo de un nuevo lenguaje de programación para dotar de inteligencia a las máquinas (en una época en la que el lenguaje de alto nivel más importante era Fortran, un lenguaje poco adecuado para la IA). El lenguaje que nació de las ideas de dicha conferencia fue LISP (LISt Processing language). En 1958 John McCarthy y sus colaboradores en el Instituto Tecnológico de Massachusetts crearon LISP, considerado por algunos el segundo lenguaje de programación de alto nivel (tras FORTRAN). LISP ha cambiado mucho desde sus comienzos y han gran número de dialectos. LISP está considerado el primer lenguaje de programación funcional y, depende de las opiniones, también de programación declarativa.

; un ejemplo: definicion recursiva de la funcion factorial en Common Lisp 
(defun factorial (x) (if (zerop x) 1 (* x (factorial (- x 1)))))

Para un estudiante de informática lo peor de LISP es el infierno de los paréntesis (espero no haber errado en el ejemplo del factorial). En los 1960, el gran problema de LISP era la ineficiencia de sus compiladores. Quizás por ello aparecieron muchos dialectos de LISP que sacrifican ciertas cosas en favor de una mayor eficiencia computacional.

En el año 2002, McCarthy decía que “la investigación en IA está bastante fragmentada. Esto es bueno porque hay muchos enfoques posibles, entre los que destacan dos. Por un lado, el enfoque biológico, basado en la idea de que los humanos son inteligentes y la IA debe estudiar a los humanos e imitar su psicología o fisiología. Por otro lado, el enfoque formal, basado en la idea de que el estudio y la formalización del concepto de sentido común nos permitirá lograr que las máquinas lleguen a ser inteligentes.” Según McCarthy la IA está estancada y “todavía necesitamos nuevas ideas básicas; la comprensión de la inteligencia es un problema científico muy difícil. No puedo predecir cuánto tiempo será necesario para que la inteligencia de las máquinas alcance el nivel humano, quizás 50 años, quizás 500 años, quien sabe.”

Extractos de Scott L. Andresen, “John McCarthy: Father of AI,” IEEE Intelligent Systems 17: 84-85, 2002. Noticia “Fallece el considerado padre de la inteligencia artificial,” El Mundo, 25 oct. 2011. Más noticias sobre el fallecimiento en Google News.

A los interesados en la historia de LISP les recomiendo Herbert Stoyan, “Early LISP History (1956-1959),” [DOI-PDF] de donde he extraído la figura del texto manuscrito por McCarthy. Y por supuesto, de primera mano, John McCarthy, “History of Lisp,” 12 February 1979.

El superordenador Blue Gene de IBM logra simular el cerebro completo de un gato (o el 4,5% de un cerebro humano)

Deep Blue venció a Kasparov al ejedrez y ahora Blue Gene simula mil millones de neuronas y diez billones de sinapsis, el equivalente neuronal al cerebro de un gato. Uno de los superordenadores más rápidos del mundo de IBM ha logrado algo que parecía imposible; eso sí, el consumo energétic0 de Blue Gene es enorme comparado con el del cerebro de un minino (tiene 147 456 procesadores trabajando en paralelo). Nadie duda de que en los próximos años IBM logrará simular un cerebro humano gracias a Blue Gene (nuestro cerebro tiene alrededor de 20 mil millones de neuronas y unos 200 billones de sinapsis); se estima que lo lograrán antes de 2019. El artículo técnico es Rajagopal Ananthanarayanan, Steven K. Esser, Horst D. Simon, Dharmendra S. Modha, “The Cat is Out of the Bag: Cortical Simulations with 10^9 Neurons, 10^13 Synapses,” PDF, IBM, 2011. Visto gracias a Mark Fischetti, “IBM Simulates 4.5 percent of the Human Brain, and All of the Cat Brain,” Scientific American, October 25, 2011.

El simulador cortical masivamente paralelo de IBM se llama C2. Su simulación en el superordenador Dawn Blue Gene/P del Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL), con 147 456 CPUs y 144 TB de memoria, ha permitido simular 1 617 millones de neuronas y 8,87 billones de sinapsis. La simulación aún no es en tiempo real, se estima que es 643 veces más lenta. Estas simulaciones están financiadas por el programa financiado por DARPA llamado SyNAPSE (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics) cuyo objeto es lograr simular un cerebro humano completo en menos de una década. No es la primera vez que simula el cerebro de un mamífero y en 2007, utilizado el ordenador Blue Gene/L del Centro de Investigación T. J. Watson de IBM, con 32 768 CPUs y 8 TB de memoria, se logró simular el cerebro de un ratón (un circuito neurocortical con una complejidad similar al cerebro de un ratón).

El elemento básico del cerebro es la neurona, una célula especializada en integrar la información que recibe de unas miles de otras neuronas gracias a sus dendritas y de generar señales que se conectan con otras miles de neuronas gracias a su axón. Cada una de estas conexiones se denominan sinapsis. La corteza cerebral o córtex es una delgada capa de tejido nervioso de unos milímetros de espesor que recubre la superficie de los dos hemisferios cerebrales (gracias a las circunvoluciones su área superficial es de unos 2500 centímetros cuadrados). Se cree que el pensamiento superior (la imaginación, el juicio y la toma de decisiones) se realiza en esta parte del encéfalo. Obviamente, la simulación cortical de IBM utiliza como unidad básica un modelo muy simplificado de una neurona. Estas neuronas reciben y emiten señales en forma de picos de potencial eléctrico. Por ahora no se puede afirmar que estas neuronas “piensen” o algo por el estilo. Pero debemos entender este avance como un paso más hacia una máquina pensante en un futuro (en mi opinión) aún muy lejano.

¿Cuándo se podrá simular un cerebro humano completo en tiempo real? La gráfica de arriba aplica la ley de Moore y estima que para 2019 habrá superordenadores capaces de simular en tiempo real todas las neuronas y todas las sinapsis de la corteza cerebral humana. ¿Para qué sirve todo esto? Por ahora su interés científico y aplicado es limitado (¿para qué sirvió que Deep Blue le ganara a Kasparov?). Pero quien sabe, quizás estamos viviendo la “prehistoria” de las máquinas pensantes.

PS: En menéame he observado que esta noticia ya fue noticia en 2009. La web de Scientific American ha rescatado de nuevo esta noticia, que yo no recordaba, porque en su número de noviembre de 2011 dedican una página a comparar Cerebros y Ordenadores. La figura que ilustra la comparación es la siguiente.

Fluidodinámica de la natación a braza de las larvas de artemia (un crustáceo usado para alimentar peces de acuario)

 

Los aficionados a los acuarios (acuriófilos) saben que la artemia, un pequeño crustáceo, es el alimento vivo ideal para sus peces (mejora su salud y aumenta su colorido), en especial para los alevines. Se compran adultas o en  forma de huevos (que soportan varios años sin eclosionar en un ambiente seco). Lo que no se pueden imaginar los acuriófilos es la gran belleza de la natación de las artemias. Parecen animales de otro mundo. Nadan con un estilo similar a la braza, oscilando sus brazos con una frecuencia entre 6 y 10 Hz. El vídeo se ha a rodado a 1 kHz utilizando la técnica de la velocimetría por imágenes de partículas (PIV), técnica en la se siembra el líquido con micro y nanopartículas que permiten examinar la dinámica del fluido con una resolución espaciotemporal muy alta. Los vídeos indican que las artemias (con una longitud entre 0,6 y 0,8 mm) nadan con una velocidad media de unos 2 mm/s (velocidad máxima de 11 mm/s); el número de Reynolds medio es de 8 (está en el intervalo de 1-10) y el número de Womersley media es igual a 5. Como muchos animales nadadores y voladores, las artemias generan vórtices que aprovechan para impulsarse en el medio. El vídeo lo explica muy bien. Más información en Brennan Johnson, Deborah Garrity, Lakshmi Prasad Dasi, “The Brine Shrimp’s Butterfly Stroke,” ArXiv, 18 Oct 2011 (vídeo que participa en el APS DFD Gallery of Fluid Motion 2011). Los aficionados a este blog ya sabéis que me encandilan los vídeos que participan la Gallery of Fluid Motion.