Gavin de Tinkerings construyó este explorador de autómatas celulares, una máquina física y muy visual para ver en funcionamiento los autómatas celulares 1D más básicos. En su pantalla cada línea es un «momento» en la evolución de las «células»; la máquina aplica la regla predeterminada (de abajo a arriba) para ir mostrando cómo se transforman.
Aunque los autómatas celulares más populares son los de 2D, en especial el juego de la vida de Conway, lo cierto es que pueden ser más sencillos todavía e incluso tener una sola dimensión.
Situados en una línea, estos autómatas celulares 1D básicos solamente interactúan con las celdas que tienen al lado. Stephen Wolfram los analizó a fondo en A New Kind of Science y ese es precisamente el formato y notación que se utiliza en la máquina – incluso en los botones de programación y como «número de las reglas».
Dado que hay muy pocas combinaciones posibles para cada zona (tres celdas, dos estados por celda, dos resultados posibles) hay en total 256 reglas – algunas de las cuales son interesantes y otras no tanto. La Regla 30 por ejemplo es de las más llamativas, pues genera una patrón aleatorio (en su «columna central»), no repetitivo y a todas luces «indescifrable».
La máquina se puede programar para que empiece con un solo pixel o con un patrón aleatorio; el resto es «verla funcionar». Su autor ha publicado los esquemas y detalles en Thingverse por si alguien más quiere construirse una. La parte de procesamiento la pone una placa Arduino; la pantalla es un panel de 32 por 16 ledes razonablemente barato.
La combinación de teoría + software + hardware hacen de ella una muy curiosa e interesante máquina y un excelente ejercicio tecnológico de cara a comprender mejor y analizar los autómatas celulares.
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A raíz del recientemente anunciado robo de datos de 500 millones de cuentas de Yahoo, que aún no está incluido y que se les saldrá de escala, no está de más darse una vuelta por World's Biggest Data Breaches.
Incluye datos de los mayores robos de datos desde 2004 –los de menos de 30000 usuarios afectados ni los tienen en cuenta– y se pueden ver según el método utilizado para obtenerlos –un hackeo en la mayoría de los casos– y por tipo de organización; también se puede escoger si el tamaño del círculo representa la cantidad de cuentas afectadas o lo peligrosos que son los datos robados.
El diseño de arriba es de David McCandless; en Data Breaches in the Past 12 Years hay otra visualización de estos datos hecha por Sean Murphy.
Y si tienes alguna duda de si puedes haber sido víctima de uno de estos robos de datos aquí te contamos cómo minimizar los daños.
(Vía María).
En The Neural Zoo, un blog del Asimov Institute, crearon un excelente y vistoso póster de las redes neuronales [aquí completo en alta resolución] que sirve a la vez de chuleta y de explicación resumida de cómo funcionan los diferentes tipos en los entornos de inteligencia artificial.
Por un lado viene bien como recordatorio de qué significan todos los acrónimos que se emplean (DCGAN, KN, DRN…) y por otro para ver a grandes rasgos su comportamiento. Aunque a simple vista se parecen muchas son completamente distintas en cuanto a funcionamiento: algunas se entrenan de una forma, otras de otra; en unas hay cierto tipo de comunicación y en otras de activación; algunas funcionan con un solo tipo de neurona repetida muchas veces y otras con una secuencia de neuronas distintas…
Naturalmente el gráfico no recoge todo lo que es importante en una red neuronal concreta, pero permite ver ciertas similitudes y patrones, aunque luego hay que conocerlas bien para saber cuál puede ser su utilidad. Para esto el artículo completo es mucho más explicativo y didáctico – aunque no reemplace a un curso completo, que es lo que merecería el tema.
Doodle3D Transform es una app para el navegador web y para iPad y Android que convierte diseños y trazos hechos sobre papel en objetos 3D.
El propósito de la aplicación es simplificar el diseño 3D para que resulte accesible a y amable con todo el mundo; precisamente el manejo del software de diseño tridimensional y el propio diseño 3D son el gran obstáculo para sacar partido a la impresión 3D. El boceto se captura con la cámara del ordenador o de la tableta y la aplicación asiste su conversión a un modelo tridimensional válido para imprimir en 3D.
El proyecto de Doodle3D lleva unos días en Kickstarter. Si consigue la financiación para desplegar el desarrollo habrá una primera versión pública de la aplicación en algún momento del primer trimestre del año que viene.
