Ciencias y Tecnología
La NASA ofrece un primer vistazo al origen del universo gracias al telescopio James Webb
El observatorio de 10.000 millones de dólares es un instrumento tan potente que puede remontarse a los orígenes del universo
AFP
Washington
La NASA reveló una foto prometedora antes de la esperada
publicación, la próxima semana, de las primeras imágenes del espacio profundo captadas con el
telescopio James Weeb, un
instrumento tan potente que puede remontarse a los orígenes del universo.
El observatorio de 10.000 millones de dólares -lanzado en
diciembre del año pasado y que ahora orbita el Sol a 1,5 millones de kilómetros de la Tierra-
puede indagar donde ningún telescopio ha llegado antes gracias a su enorme
espejo principal y a los instrumentos que enfocan mediante infrarrojos, lo que
permite ver a través del polvo y el gas.
Las primeras
imágenes completamente formadas se publicarán el 12 de julio, pero
la NASA proporcionó el miércoles una foto de prueba de ingeniería, resultado de
72 exposiciones a lo largo de 32 horas, que muestran un conjunto de estrellas y galaxias
lejanas.
La foto tiene algunas cualidades "toscas", dijo la
NASA en un comunicado, sin embargo está "entre las imágenes más profundas del universo jamás
tomadas" y ofrece un "prometedor vistazo" a
lo que se revelará en las próximas semanas, meses y años.
"Cuando se tomó la imagen, estaba entusiasmado por ver de
forma clara la estructura detallada de esas tenues galaxias", comentó Neil
Rowlands, científico del programa del sensor de orientación del telescopio en
Honeywell Aerospace.
Las "manchas borrosas de esta imagen son exactamente los
tipos de galaxias lejanas que Webb estudiará en su primer año de operaciones
científicas", afirma Jane Rigby, científica de operaciones del Webb en el
Centro de Vuelo Espacial Goddard de la NASA.
Bill Nelson, administrador de la NASA, anunció la semana pasada
que James Webb es
capaz de escudriñar en el cosmos más que cualquier otro telescopio.
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Hablar distintos idiomas puede ser una barrera insalvable para la comunicación. Los directivos de Meta están decididos a facilitar todo lo posible las conexiones entre personas de distintos países y/o culturas. Tanto para que aumenten las interacciones en las redes sociales de la compañía como para que en un futuro haga más atractivo el metaverso. Los investigadores de Meta llevan años trabajando en sofisticados modelos de inteligencia artificial (IA) capaces de traducir varias lenguas. Hoy han presentado NLLB-200, un sistema pionero capaz de traducir en tiempo real 200 idiomas, el doble de que las que computaban en el mejor sistema que tenía Meta hasta ahora.
“Las técnicas de
modelaje de IA que hemos usado están ayudando a obtener traducciones de gran
calidad”, subraya el fundador y CEO de Meta, Mark Zuckerberg, en un post
colgado hoy en su cuenta de Facebook. “Para dar una idea de la escala del programa, el
modelo de 200 idiomas analiza más de 50.000 millones de parámetros. Lo hemos
entrenado usando el Research SuperCluster, uno de los superordenadores más
rápidos del mundo”. El sistema NLLB-200, acrónimo de No Language Left
Behind (Ningún idioma se queda atrás), está preparado para realizar
25.000 traducciones diarias en todas las apps de Meta, según destaca el joven
magnate.
La herramienta es
capaz de traducir tanto lenguaje oral como escrito. Desde la compañía lo
presentan como un modelo dirigido a los 4.000 millones de personas que hablan
los idiomas que no son prevalentes en internet (en la Red manda el inglés y se
usan mucho el mandarín, español, portugués o árabe). Entre las 200 lenguas
operativas se han incluido 55 africanas, muchas de las cuáles no estaban
disponibles hasta ahora en ningún traductor automático.
La intención de la
compañía es que en un futuro las gafas de realidad aumentada de Meta sean
capaces de traducir en tiempo real y servir subtítulos visibles solo para quien
lleva las lentes. Google también trabaja en esa línea, tal y como reveló en mayo cuando presentó un
prototipo similar de gafas.
Código abierto
El modelo en el que
se basa NLLB-200 bebe de M2M-100, presentado en 2020 y que presentó una mejora
fundamental: las traducciones se hacen directamente del idioma de origen al de
destino, sin pasar por el inglés. Al ser este último el más común en internet,
es también el que alimenta la mayoría de bases de datos del mundo con las que
se entrenan los sistemas de procesamiento del lenguaje natural. De ahí que los
traductores pasasen cualquier idioma antes al inglés para luego traducirlo a
otro, lo que origina una gran pérdida de matices y significado.
Para conseguir dar
ese salto hacen falta millones de oraciones emparejadas meticulosamente entre
distintas combinaciones de idiomas. El problema es que hay lenguajes
infrarrepresentados en internet. Meta da el ejemplo del sueco y el lingala, una
lengua hablada en la República Democrática del Congo, la República del Congo,
la República Centroafricana y en Sudán del Sur. El idioma europeo, usado por 10
millones de suecos y finlandeses, tiene unos 2,5 millones de artículos en
Wikipedia; el africano, practicado por 45 millones de personas, solo cuenta con
3.260.
Para solventar ese
problema, los investigadores de Meta han perfeccionado un modelo capaz de
extraer un gran rendimiento de cada oración analizada, a la vez que han
aumentado el tamaño de las bases de datos que nutren el algoritmo.
La compañía ha
decidido publicar en código abierto el modelo de NLLB-200 y su código de
entrenamiento del modelo con el objetivo de ayudar a otros investigadores a
mejorar sus herramientas de traducción y desarrollar nuevas tecnologías.
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