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Ciencia

Científicos japoneses confirman la existencia del tetrafenilamonio

Científicos cuestionan la existencia del tetrafenilamonio, con 4 hidrógenos de amonio reemplazados por anillos de benceno. Pero un estudio realizado en Japón da indicios de que es real.

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Científicos de la Universidad de Kanazawa han logrado sintetizar tetrafenilamonio por primera vez, demostrando su existencia estable. Además, afirman que la estrategia de síntesis utilizada, el acoplamiento radical, puede ser aplicable a la síntesis de varios amonios relacionados con una gran novedad estructural. El estudio se publica en Nature Communications.

Dado que el anillo de benceno es un componente representativo de los compuestos orgánicos, una estructura que consta solo de un elemento común más el anillo de benceno se considera uno de los esqueletos químicos más fundamentales. Debido a su importancia, la síntesis química de tales moléculas se ha estudiado desde los primeros días de la química orgánica. Por ejemplo, la estructura en la que cuatro anillos de benceno se unen a un elemento representativo (boro, carbono, aluminio, silicio o fósforo) de los grupos 13 a 15 de la tabla periódica se sintetizó hace más de 70 años, y el informe sintético más antiguo data de 137 años.

Tetrafenilo: 4 anillos de benceno

Estos esqueletos se conocen colectivamente como “tetrafenilo”, lo que significa que la estructura contiene 4 anillos de benceno. Cuando el elemento central es el nitrógeno, el amonio, NH4+, se considera el ion original. Tal compuesto se llama tetrafenilamonio. Este compuesto, de hecho un ion, tiene una estructura química muy simple que incluso un principiante en química orgánica puede imaginar fácilmente, según un comunicado.

Nota Completa en:

https://www.dw.com/es/cient%C3%ADficos-japoneses-confirman-la-existencia-del-tetrafenilamonio-o-ion-fantasma/a-62029340

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Ciencia

Peligroso asteroide 2021 QM1 es eliminado de la lista de riesgos de la ESA

La trayectoria del asteroide se refinó, descartando un impacto en 2052, y 2021 QM1 fue eliminado de la lista de riesgos de la ESA, en las que se cuentan 1.377 objetos.

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La Agencia Espacial Europea (ESA) acaba de confirmar que un asteroide cercano a la Tierra, que inicialmente suponía una amenaza para nuestro planeta, ya no es un riesgo.

Bautizado como “2021 QM1” –con un diámetro estimado de entre 35 y 80 metros–, el asteroide fue descubierto inicialmente el 28 de agosto de 2021 por el observatorio Mount Lemmon, ubicado al norte de Tucson, Arizona.

Observaciones de seguimiento de rutina de telescopios de todo el mundo empezaron a indicar un riesgo de acercamiento peligroso a la Tierra en 2052, por lo que fue incluido en la “lista de riesgo”.

Sin embargo, las observaciones de seguimiento y el análisis del asteroide más débil jamás observado han confirmado que no hay posibilidad de que impacte en dicha fecha y, por tanto, ha sido eliminado de la temida lista.

“Con el Día del Asteroide en Vivo 2022 fijado para el 30 de junio, podemos afirmar sin temor a equivocarnos que el asteroide más peligroso conocido por la humanidad en el último año no impactará, al menos durante el próximo siglo”, aseguró la ESA.

Nota Completa en:

https://www.dw.com/es/peligroso-asteroide-2021-qm1-no-chocar%C3%A1-con-la-tierra-hasta-dentro-de-al-menos-100-a%C3%B1os/a-62319822

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Ciencia

Los robots se vuelven sexistas y racistas por culpa de una IA defectuosa

El estudio presenta el primer examen documentado que demuestra que los robots que operan con un modelo de IA aceptado y ampliamente utilizado funcionan con importantes sesgos de género y raza.

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Los robots se vuelven sexistas y racistas por culpa de una inteligencia artifical (IA) defectuosa. Así lo afirma un nuevo estudio que revela que un robot que funciona con un sistema de inteligencia artificial ampliamente utilizado en Internet prefiere sistemáticamente a los hombres sobre las mujeres, a los blancos sobre las personas de color, y saca conclusiones sobre la profesión o la designación de las personas basándose únicamente en una foto de su rostro.

El trabajo, dirigido por investigadores de la Universidad Johns Hopkins, el Instituto Tecnológico de Georgia y la Universidad de Washington, que será publicado en la Conferencia sobre Equidad, Responsabilidad y Transparencia de 2022, se considera el primero en demostrar que los robots cargados con este modelo aceptado y ampliamente utilizado funcionan con importantes sesgos de género y raza.

“Hasta donde sabemos, realizamos los primeros experimentos que demuestran que las técnicas de robótica existentes que cargan modelos de aprendizaje automático preentrenados provocan un sesgo de rendimiento en la forma de interactuar con el mundo según los estereotipos de género y raza”, explica un equipo en un nuevo artículo, dirigido por el primer autor e investigador de robótica Andrew Hundt, del Instituto Tecnológico de Georgia.

“El robot ha aprendido estereotipos tóxicos a través de estos modelos de red neuronal defectuosos”, agregó. “Corremos el riesgo de crear una generación de robots racistas y sexistas, pero la gente y las organizaciones han decidido que está bien crear estos productos sin abordar los problemas”.

Internet, lleno de contenido inexacto y abiertamente sesgado

Quienes construyen modelos de inteligencia artificial para reconocer personas y objetos suelen recurrir a vastos conjuntos de datos disponibles gratuitamente en Internet. Pero, según aclaran los científicos en un comunicado de prensa, Internet también está notoriamente lleno de contenido inexacto y abiertamente sesgado, lo que significa que cualquier algoritmo construido con estos conjuntos de datos podría estar impregnado de los mismos problemas.

“Para resumir las implicaciones directamente, los sistemas robóticos tienen todos los problemas que tienen los sistemas de software, además de que su encarnación añade el riesgo de causar daños físicos irreversibles”, aseguró Hundt.

Nota Completa en:

https://www.dw.com/es/inteligencia-artificial-defectuosa-nuevo-estudio-revela-que-robots-est%C3%A1n-aprendiendo-a-ser-racistas-y-sexistas/a-62295784

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Ciencia

Hallan bebé mamut lanudo de 30.000 años casi perfectamente conservado

Los restos momificados de un bebé mamut lanudo prácticamente completo, con la piel y el pelo intactos, fueron hallados en unas minas auríferas en el norte de Canadá.

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Unos mineros han encontrado una cría de mamut lanudo bien conservada y momificada en el noroeste de Canadá. Los trabajadores descubrieron a la cría hembra mientras excavaban en el permafrost de los campos de oro de Klondike, según anunció el gobierno del Territorio del Yukón y el pueblo indígena Tr’ondëk Hwëch’in.

Es “el mamut más completamente conservado que se ha encontrado en América del Norte”, aseguraron.

Los restos momificados de un bebé mamut lanudo prácticamente completo, con la piel y el pelo intactos, fueron hallados en unas minas auríferas en el norte de Canadá.

Unos mineros han encontrado una cría de mamut lanudo bien conservada y momificada en el noroeste de Canadá. Los trabajadores descubrieron a la cría hembra mientras excavaban en el permafrost de los campos de oro de Klondike, según anunció el gobierno del Territorio del Yukón y el pueblo indígena Tr’ondëk Hwëch’in.

Es “el mamut más completamente conservado que se ha encontrado en América del Norte”, aseguraron.

“Es magnífico y es uno de los animales momificados de la era del hielo más increíbles descubiertos en el mundo”, dijo, por su parte, el paleontólogo Grant Zazula citado en un comunicado del gobierno del territorio Yukon, fronterizo con Alaska.
Mamut bajo el permafrost

El ejemplar, una hembra, fue hallado el martes y bautizado “Nun cho ga”, “gran bebé animal” en lengua nativa, y su piel y pelo están intactos.

Sus restos fueron descubiertos debajo del permafrost, al sur de Dawson City, en el territorio Yukon.

El animal habría muerto hace más de 30.000 años cuando la región estaba repleta de mamuts lanudos, caballos salvajes, leones de las cavernas y bisontes.

Nota Completa en

https://www.dw.com/es/mineros-en-canad%C3%A1-encuentran-beb%C3%A9-mamut-lanudo-de-30000-a%C3%B1os-casi-perfectamente-conservado/a-62281454

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