El cartel del que hablábamos el otro día ha sido sustituido por este otro, que nos enfrenta al día a día de muchos de nuestros jóvenes mejor preparados.
Esta entrada participa en la Edición 6.1 del Carnaval de Matemáticas cuyo anfitrión es Tito Eliatron Dixit.
Recientemente la Universidad de Sevilla ha emitido una nota de prensa sobre los trabajos del grupo de investigación Automática y Robótica Industrial, cuyo responsable es el catedrático de Ingeniería de Sistemas y Automática de la Universidad de Sevilla Eduardo Fernández Camacho.
El grupo propone soluciones a los problemas de tráfico denso mediante el uso de control predictivo y modelos dinámicos complejos. Estos modelos, que son útiles no sólo para mejorar la gestión de infraestructuras, sino también para su utilización en aplicaciones biomédicas o de la industria petroquímica, se basan en ecuaciones diferenciales parciales que en el caso del tráfico describen la relación que hay entre el flujo y la densidad o la velocidad.
Según explica Eduardo Fernández Camacho, tradicionalmente existen dos formas de controlar el tráfico: mediante límites de velocidad variables y mediante el control de acceso de entrada a las autopistas/autovías. En el caso del puente del V Centenario se tiene también en cuenta una tercera variable: la utilización del carril reversible.
La nota de prensa continúa exponiendo la aplicación de este modelo en la ciudad de Grenoble y la participación de este grupo de investigación en HYCON2, una red de excelencia internacional financiada por la Comisión Europea para potenciar la cooperación en la investigación de control de sistemas dinámicos complejos.
De esta nota se han hecho eco algunos medios como el Diario de Sevilla. Es muy satisfactorio constatar que los medios están atentos a los resultados de investigación de la Universidad de Sevilla, aunque es algo desalentador leer algunos comentarios a la noticia.
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Visto en El Huffington Post
¿Cuántas horas de tu infancia —o no tan infancia— te has pasado buscando a Wally en páginas y páginas repletas de objetos y personajes? Repasar con atención cada lámina de los libros de Martin Handford para que no se pasara por alto ni un detalle y hallar el escondrijo de la figurita, ataviada con su jersey a rayas rojas y blancas, gafas, gorro y bastón, proporcionaba tardes enteras de entretenimiento.
En ocasiones la paciencia se agotaba antes de llegar a encontrarlo. Con ánimo de buscar un truco para a dar con Wally rápidamente, el matemático estadounidense Randal S. Olson ha determinado cuál es el recorrido visual idóneo. En su página web detalla cómo ha llegado hasta él. Todo se debió a una nevada que le confinó en casa todo un fin de semana, por lo que decidió entretenerse refutando el método para encontrar a Wally que proponía un artículo de la revista digital Slate. “No soy un experto en Wally, pero incluso yo me daba cuenta de que la estrategia que planteaban estaba lejos de ser correcta”, escribe.
Primero representó gráficamente mediante puntos las 68 coordenadas en las que aparecía Wally en los siete libros de Handford. Aplicó el método Kernel de estimación de densidad, con el que pudo sacar tres conclusiones:
Con esta información generó un algoritmo que permite trazar el recorrido óptimo que se debería hacer con los ojos para dar con el personaje larguirucho. La explicación matemática puedes leerla aquí y el resultado final es este:
Olson ha llevado su teoría a la práctica y asegura que tardó unos diez segundos en cazar a Wally en cada lámina del primero de los libros. Quizá pienses que siguiendo este método estos dibujos pierdan la magia, pero recuerda que la llave, el pergamino, el mago Barbablanca, Wenda, el perro Woof y el malo Odlaw siguen en paradero desconocido. ¡Suerte!
Visto en El País
En 1976 el departamento de estadística de la Universidad de Carolina del Norte, en Estados Unidos, inició una investigación para optimizar las técnicas de cultivo. El estudio se centró en el análisis de variables como la temperatura, el tipo de grano o la variedad de abonos. El objetivo era identificar los patrones que propiciaban mejores cosechas. Esa es una de las historias que se suelen contar para remontarse a los orígenes del big data, el análisis masivo de datos para sacar el máximo provecho de ellos y tomar mejores decisiones en el futuro.
Aunque todavía es un fenómeno que está por desarrollar en muchos sectores, el big data se ha extendido ya a prácticamente todos los ámbitos de la vida. Desde la banca y los seguros, a las aerolíneas o la NBA. Los tiros fallados y los acertados, la distancia entre los jugadores o su altura. Todos los datos se vuelcan en un software de análisis estadístico para concluir qué jugadores, cómo y cuándo rinden mejor. En función de los resultados se deciden los fichajes. “Se unen variables y se identifican patrones. Se puede saber si un jugador consigue más aciertos si juega contra rivales que miden más de dos metros o solo 1,90”, asegura Fernando Meco, director de marketing en SAS, empresa de software analítico que trabaja con algunos equipos de la NBA. Continuar leyendo “No hace falta ser matemático para ser experto en ‘big data’”
