La danza de los factores

Tomado de ZTFNews.org

Brent Yorgey es miembro del Programming languages group de la University of Pennsylvania. En la entrada   Factorization Diagrams de su blog, comentaba que había creado un programa para generar diagramas de factorización de números enteros.

Diagramas de factorización de los enteros del 1 al 36. http://mathlesstraveled.com/2012/10/05/factorization-diagrams/

Stephen Von Worley es un artista e investiga sobre la visualización de datos. Tras leer el artículo Factorization Diagrams, decidió ‘hacer danzar’ los diagramas Brent Yorgey

En la entrada de su blog Dance, Factors, Dance. A Variation On Yorgey’s Factorization Diagrams, Von Worleyexplica la motivación de sus animaciones.

Por ejemplo, explica como su primer ‘tango’ se inspiró en los relojes digitales, con un diagrama separado para horas, minutos y segundos. Por ejemplo, en el diagrama de debajo aparece marcada la hora 4:34:27.

http://www.datapointed.net/2012/10/animated-factorization-diagrams/

No dejéis de leer ambos artículos -el Brent Yorge y el de Stephen Von Worley- pero sobre todo disfrutad en este enlace de la bellísima danza de los factores de los números enteros.

Matemáticas a la búsqueda del origen del rumor

Un investigador crea un algoritmo capaz de localizar el foco las ideas que corren por Internet
Emilio de Benito en El País

Las sociedades son virales. Mucho antes de que existieran las redes sociales, los chistes, rumores, maledicencias, motes y ocurrencias se propagaban entre la población sin que nadie fuera capaz de localizar a la persona que lo ideó primero. Y si eso era así con el boca a boca, con Internet se ha convertido en un fenómeno imparable. Y digno de investigar. Y eso es lo que ha hecho Pedro Pinto, del Audiovisual Communications Laboratory, hasta encontrar una algoritmo matemático capaz de localizar el foco de cada idea.

El trabajo se basa en localizar a unos cuantos internautas centinelas, y aplica criterios como el tiempo de recepción o la cantidad de personas que están vinculadas a cada uno. Por ejemplo, para saber por qué todos los amigos de uno de repente empiezan a llamarnos Pepe cuando siempre fuimos José —por poner un caso inocuo—, o tacaño cuando siempre pagamos las rondas, basta con fijarse en 15 de nuestros 500 mejores amigos (esos que tenemos dados de alta en Facebook). A partir de ahí, con tomar unos datos de sus cuentas se puede llegar al origen de la maledicencia.

Aplicación sanitaria

Este método para detectar el origen de todo tiene otras aplicaciones. Por ejemplo, sanitarias: “Hemos probado nuestro sistema con datos de una epidemia de cólera en Sudáfrica. Una vez hicimos modelos de la red de aguas, ríos y transportes fuimos capaces de encontrar el pueblo donde se produjo el primer caso, y ello con solo monitorizar a un pequeño número de pueblos”, ha dicho Pinto, que ha publicado su trabajo en Physical Review Letters.

El investigador pone más ejemplos: el ataque con gas sarín en el metro de Tokio en 1995. “Con este método no hace falta poner detectores en todas las estaciones. Con elegir bien dónde se instalan se tendrá información de dónde empieza este suceso”, afirma.

Y sugiere otra: su uso para llegar al núcleo de redes terroristas, que se comunican mediante Internet o llamadas de móvil. Con tener a unos cuantos pinchados se podría llegar hasta el jefe. En el fondo, cualquier sistema de divulgación en red es susceptible de ser descifrado con este algoritmo.

Todo esto está muy bien, claro. Pero yendo al fondo del asunto, lo que nosotros queremos es saber quién difundió el bulo de que éramos unos tacaños.

Matemáticos de la Universidad de Sevilla diseñan los algoritmos de un ‘software’ para escaparates inteligentes

elEconomista.es

El grupo de investigación ‘Combinatorial Image Analysis’ de la Facultad de Matemáticas trabaja, mediante la Fundación de Investigación de la Universidad de Sevilla (FIUS), con la empresa sevillana ‘Prototec Desarrollos Tecnológicos’ en la realización de un ‘software’ para detectar, seguir y posteriormente poder analizar el perfil de las personas que pasan, se paran y se interesan por un determinado escaparate.

‘Prototec’ ha diseñado ‘Sideview’, un dispositivo de visión artificial que cuenta con una cámara en la que se registra el tiempo que la persona está frente al escaparate, si es hombre o mujer, si es un niño o un adulto e incluso puede describir el color de su ropa, según detalla la US en una nota.

El responsable del proyecto, Juan José Giraldo Mora, junto a su socio Antonio López, explica que este producto surge ante la necesidad de conocer el perfil del cliente potencial de cada negocio. “Sideview proporciona unos datos valiosísimos para cualquier empresa de publicidad a la hora de decidir una estrategia de marketing, podrán saber qué productos gustan más, cuáles pasan más desapercibidos o qué es lo que llama la atención de los posibles clientes”, explica. Además, se puede extrapolar también al ámbito de la cultura, así se podría conocer el éxito de una película o una obra de teatro según el tiempo que la persona haya estado prestando interés a la escena.

La investigación de la Universidad de Sevilla, liderada por el grupo de la profesora Rocío González Díaz, tratará de perfeccionar esta tecnología de manera que su sensor funcione de forma óptima en condiciones ambientales y de luminosidad de todo tipo. “El objetivo es que no haya errores de ningún tipo en la detección de las caras o en el seguimiento de las personas debido a la falta de luz, la lluvia o el reflejo de un cristal que pueda ejercer de obstáculo entre la calle y el escaparate donde colocamos el dispositivo”, aclara Giraldo Mora tras insistir en que “Prototec sabe integrar en su tecnología los algoritmos diseñados por los matemáticos en la universidad”.

En esta línea de transferencia tecnológica, investigadores de la US han colaborado anteriormente con esta empresa en la producción de un sistema para la clasificación de la aceituna por defecto y por olor. “El departamento de Matemática I colaboró en la parte de visión artificial”, destaca el responsable de Prototec. Este dispositivo de clasificación olivarera está ya implantado en países de todo el mundo y se prevé que ‘Sideview’ llegue también pronto al mercado.

Aprenda un poco de inglés con The New York Times

Computer Science for the Rest of Us

Many professors of computer science say college graduates in every major should understand software fundamentals. They don’t argue that everyone needs to be a skilled programmer. Rather, they seek to teach “computational thinking” — the general concepts programming languages employ.

(…) continue reading in The New York Times.