Por @Alvy — 12 de Enero de 2017

Las lámparas Heng son un elegante diseño de lámparas con formas geométricas simples con un sistema de encendido y apagado poco convencional: unos hilos flexibles al final de los cuales hay unas bolitas de madera que se mantienen flotando en el aire en un curioso equilibrio de gravedad + magnetismo que las hace «flotar» (por no decir «levitar») en el centro de la lámpara. Cuando las bolitas están próximas la luz se enciende; cuando se separan, se apagan.

De momento el proyecto sigue en la fase de captación de preventas en Kickstarter donde parece irles bien: buscaban 10.000 euros, que recaudaron en 25 horas y ya llevan cerca de 200.000 – así que se van a hartar de servir lámparas.

Las lámparas Heng están disponibles en diseños de varias formas y materiales, con un precio a partir de 40 euros para quien reserve hoy. Está previsto que se envíen a los clientes en junio.

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Por @Alvy — 12 de Enero de 2017

He aquí cómo se hizo la adaptación de un anuncio televisivo de modo que en vez de un cono de helado apareciera otro cono de helado. No conozco las consideraciones exactas del porqué del cambio, pero parece como si las horas de posproducción en gráficos CGI/3D fueran más baratas que volver a preparar la escena, actriz y toda la parafernalia para rodar el anuncio de nuevo.

Si no te lo explican no te enteras del cambio.

Adiós, realidad.

Según figura en los créditos es un un trabajo de JTW para Helados Nestlé con la posproducción de Metropolitana (CFX, CGI, Color).

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Por @Alvy — 12 de Enero de 2017

Problema del sofá Hammersley

En American Mathematical Society publicaron sobre el sofá de Hammersley, un problema matemático para el que todavía no se conoce una solución definitiva.

El problema es tan sencillo de entender como cotidiano:

¿Cuán es el área bidimensional rígida más grande que se puede hacer pasar por una esquina de un pasillo en forma de L de ancho unidad?

Quién más quien menos habrá vivido este problema en primera persona más de una vez, al mover camas, sofás o mesas en alguna mudanza. Las soluciones habituales del MundoReal™ pasan por abrir puertas contiguas, desmontar parte del sofá (ej. las patas), colocarlo en vertical, desmontar marcos de puertas y un largo etcétera – de hecho los empleados de las empresas de mudanzas tienen más probabilidades de resolver este problema que los matemáticos pues la experiencia es un grado. Pero volviendo al mundo ideal de los números y las formas geométricas el enunciado del problema original es muy claro y el «área bidimensional» debe moverse en eso, solo dos dimensiones, no se puede comprimir y no hay «truquis» que valgan.

Conocido simplemente como el problema del sofá, lo formuló Leo Moser en 1966 y fue el matemático John Hammersley quien encontró una solución (en forma de «teléfono antiguo», la del gráfico) en la que el área es aproximadamente ~2,2074… unidades cuadradas. Este valor fue mejorado posteriormente por Joseph Gerver con otro sofá similar pero más redondeado, de ~2,2195… unidades. Hammersley demostró que el límite máximo sería 2√2 = 2,8282… pero aparte de eso no se conoce una solución mejor que la del sofá de ~2,2195… y se cree que casi con seguridad es la mejor posible.

En definitiva: otro problema práctico que añadir a la siempre larga lista de problemas matemáticos sin resolver a día de hoy. Fama y gloria para quien lo consiga.

(Vía Boing Boing.)

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Por Nacho Palou — 12 de Enero de 2017

La propuesta del equipo de especialistas de inteligencia artificial de DeepDrive es aprovechar el mundo realista del juego Grand Theft Auto (GTA) como entorno virtual en el que los coches aprendan a conducir con «costes y riesgos cero»,

Los videojuegos modernos como GTA V generan un mundo donde los coches autónomos pueden recorrer grandes áreas urbanas, complejas y repletas de carreteras realistas, con meteorología variable, peatones, ciclistas y otros vehículos sin el problema que supone el riesgo de sufrir un accidente. Otra ventaja es que este tipo de simulación permite crear situaciones críticas de riesgo, algunas de las cuales sólo suceden en el mundo real una vez cada varios millones de kilómetros. Esto reduce drásticamente el tiempo que implica profundizar apropiadamente los distintos supuestos de la conducción.

Visto así la idea se podría calificar como brillante. La gente de DeepDrive ya tiene construida una plataforma de aprendizaje máquina aplicada a la conducción en el entorno virtual de Grand Theft Auto, en la que una red neuronal utiliza la imagen procedente del videojuego y actúa sobre los controles del vehículo para aprender a conducir.

El modelo es capaz de mantener el coche el carril, detenerse cuando otros coches frenan y circular bajo diferentes condiciones meteorológicas, de luminosidad y de tráfico, tal y como se puede ver en los vídeos de DeepDrive en YouTube.

Vía TNW + TechCrunch.

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