miércoles, 19 de septiembre de 2018

Maratón Nacional de Programación y Robótica - El presidente Macri recibió a los alumnos ganadores


El presidente Macri recibió a los alumnos ganadores de la primera Maratón Nacional de Programación y Robótica

El presidente Mauricio Macri recibió en la Casa Rosada a los alumnos ganadores de la primera Maratón Nacional de Programación y Robótica para escuelas públicas, realizada en el marco del plan Aprender Conectados.

El Jefe de Estado y el ministro de Educación, Cultura y Ciencia y Tecnología, Alejandro Finocchiario, hablaron con los alumnos sobre sus experiencias en el certamen, que contó con la participación de más de 7.500 estudiantes de todas las provincias del país.



“Es necesario capacitarse, tener herramientas y prepararse", afirmó el Presidente durante el encuentro y destacó la importancia de "adquirir conocimiento" de cara los desafíos que plantea "el futuro del trabajo".

“Y hay que desterrar ese enojo por las matemáticas, de lo contrario estamos perdidos”, advirtió.

El Jefe del Estado pudo observar algunos de los trabajos realizados por los participantes.


Por su parte, el ministro Finocchiaro afirmó que “debemos preparar e incentivar a todos los chicos para que adquieran las habilidades que requiere el siglo XXI, porque ya no alcanza con entregar equipamiento tecnológico; debemos asegurar que aprendan sus lógicas de funcionamiento y que sean creadores de sus propios contenidos”.

casarosada


sábado, 15 de septiembre de 2018

Programación y Robótica formarán parte de los contenidos escolares



La Argentina se convirtió en el primer país de América latina en incluir programación y robótica en los contenidos de la educación obligatoria, luego de que el Consejo Federal de Educación aprobara la resolución de la Secretaría de Innovación y Calidad Educativa sobre Núcleos de Aprendizaje Prioritarios de Educación Digital, que se incorporarán en los contenidos prioritarios en cada una de las escuelas de las provincias.

El proyecto de Núcleos de Aprendizajes Prioritarios (NAP) de Educación Digital, Programación y Robótica se aprobó en el marco de la 89º edición del Consejo Federal de Educación que se llevó adelante el 12 de septiembre en el Ministerio de Educación, Cultura, Ciencia y Tecnología de la Nación.



A partir de ahora las jurisdicciones llevarán adelante la implementación de los NAP y su inclusión en sus documentos curriculares adoptando diferentes estrategias y considerando las particularidades de sus contextos, necesidades, realidades y políticas educativas en el lapso de dos años.

El encuentro, que contó con la presencia del ministro Alejandro Finocchiaro y de la secretaria de Innovación y Calidad Educativa, Mercedes Miguel, reunió a autoridades de todas las provincias para establecer los contenidos mínimos fundamentales que se espera que todos los estudiantes obtengan durante su escolaridad.

casarosada


lunes, 30 de julio de 2018

Maratón de Robótica y Programación - Finalizó la primera etapa


Casi 900 alumnos de escuelas primarias y secundarias, divididos en 299 equipos, superaron la primera etapa de la Maratón de Robótica y Programación organizada por la Dirección Nacional de Innovación Educativa, en el marco del plan Aprender Conectados del Ministerio de Educación de la Nación.

La maratón busca que los estudiantes piensen y desarrollen soluciones de programación y tecnología a problemas reales para dar respuesta a los desafíos que se proponen, relacionados con el medio ambiente.

Los programas creados por los alumnos permitirán tomar conciencia sobre diferentes problemáticas que surgen a partir de la basura y la contaminación y que, a su vez, condicionan el derecho de los seres humanos a un ambiente sano.

La próxima ronda contará con equipos de 21 provincias: 159 alumnos de primaria, 57 de Secundaria Ciclo básico y 83 de Secundario ciclo orientado no técnico que forman parte de 185 escuelas de gestión estatal.

El 13 de agosto los equipos clasificados recibirán el segundo desafío a través de la plataforma virtual de la Maratón, y tendrán tiempo para resolverlo hasta el 17 de agosto.

En esta etapa deberán utilizar variables más complejas, programando en Scratch en la categoría de primaria y en Python en las de secundaria.

Un jurado nombrado por el Ministerio de Educación evaluará las soluciones y el 3 de septiembre se anunciará a los ganadores de esta instancia, que viajarán a la Ciudad de Buenos Aires para la final presencial.

casarosada


domingo, 8 de julio de 2018

Ingeniería para la robótica - Nuevo avance


Robot subacuático "ICTIOBOT". 
Foto: gentileza INTELYMEC.

Basados en algoritmos de videojuegos, ingenieros del CONICET junto a investigadores escoceses logran mayor independencia para los robots en contextos no simulados.

Los mayores avances en Inteligencia Artificial (IA) suelen darse en videojuegos, en el plano virtual.

Los programas demuestran que son inteligentes a medida que logran sortear obstáculos y cumplir objetivos en un entorno simulado, creado especialmente para ellos.

Ahora, ingenieros argentinos junto a escoceses lograron desarrollar un algoritmo para que los robots hagan todo eso en el mundo real.

La técnica que utilizan es el Deep Learning que en 2017 deslumbró al mundo de la tecnología cuando Google la utilizó para desarrollar el AlphaGo, un programa que logró ganarle 4 partidas de 5 al mayor campeón mundial de Go, un juego de estrategia milenario de origen chino.

Un hito mayor que el de la derrota del ajedrecista Garry Kasparov contra la ‘supercomputadora’ de IBM, Deep Blue, en 1997.

Tanto, que el Go tiene 200 posibles configuraciones más que el ajedrez.

El reciente desarrollo de la ingeniería supera en ese sentido al Deep Blue y al juego chino porque prepara a los robots para resolver infinitas situaciones reales.

“Tomamos los algoritmos de Deep Mind -la empresa de Google que desarrolló el AlphaGo- y los usamos para robótica real.

Entonces nos enfrentamos a otro tipo de problemas porque ellos tienen un simulador y las recompensas las obtienen directamente del simulador. Son ambientes muy limpios donde no hay ruidos y se puede prever todo lo que ocurre.

Es como pasar de un laboratorio a la realidad”, compara el ingeniero electromecánico y becario del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Ignacio Carlucho, quien justamente en 2017 (el año del furor del Deep Learning) pasó seis meses en el Laboratorio de Ingeniería Oceánica de la Universidad de Heriot-Watt, Escocia, para lograr este avance dentro del grupo de Investigación Tecnológica en Electricidad y Mecatrónica (INTELYMEC) del Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires (CIFICEN, CONICET-CICPBA-UNCPBA) ubicado en la Facultad de Ingeniería de Olavarría de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires.


De izq. a der.: Dr. Gerardo Acosta, Ing. Ignacio Carlucho y Dr. Mariano De Paula. 
Foto: gentileza INTELYMEC.

El logro se alcanzó en el área de la ingeniería subacuática donde se utilizan vehículos de operación autónoma (AUV por sus siglas en inglés) para todo tipo de exploraciones.

“En Ingeniería hay muy poco sobre esto, sobre todo en el área oceánica.

Todo lo que está hecho es en simulación, pero en escenarios reales y en el agua, no había nada así que decidimos llevarlo a la robótica a ver qué podíamos hacer”, explica el Doctor en Ingeniería Mariano De Paula, investigador asistente del CONICET en el INTELYMEC.

El sistema, real o virtual, aprende del error y los ‘premios’ son números.

Los valores se asignan en función de los comportamientos que se espera que tenga. Si logra alcanzar las velocidades pretendidas, la recompensa es +1, pero si además lo hace optimizando la energía suma +2.

Por el contrario, si gasta más energía de la necesaria y no alcanza las velocidades, se lo penaliza con -2.

Estos parámetros los define el usuario en función de los objetivos que desea que alcance.

En escenarios simulados, todos los obstáculos y los niveles de recompensa están premeditados por los programadores, pero en la realidad subacuática la incertidumbre lo complica todo.

Corrientes, mareas, suelos inestables, salinidad, turbidez.

No hay entrenamiento previo que permita prever todo lo que puede ocurrir ese día, en ese minuto, en ese lugar.

“Imaginemos por un momento que tenemos los ojos vendados y tenemos que conducir a una velocidad determinada, 30 kilómetros por ejemplo, pero solo sabemos a qué velocidad vamos y el rumbo que llevamos: 30 kilómetros por hora en línea recta por ejemplo.

Nosotros solo podemos acelerar o frenar y mover el volante (suponiendo que estamos en caja automática, para hacerlo más simple).

Y como guía, solo puedo decirte ‘más a la derecha, más a la izquierda, acelerá, frená’ pero en un terreno y un contexto que te va cambiando; las corrientes, las pendientes, subidas, etc.

Y todo lo tenés que ir aprendiendo en el momento”, compara De Paula.

El robot no sabe nada, pero aprende muy rápido.

Cuenta con sensores que captan las variables de comportamiento dinámico en el momento y aprende mientras trabaja, “por eso al principio opera mal, pero a medida que aprende lo hace cada vez mejor”, advierte el Doctor en Ingeniería quien aclara que el AUV sólo recibe un mínimo entrenamiento previo “para que no se rompa en el primer instante”.

La enorme inteligencia está en que aprende muy rápido y con muy poco. Empieza sin saber quién es ni dónde está y termina entrenándose a sí mismo.

“Con las técnicas que estamos probando nosotros, lo que buscamos es que ese comportamiento cambie y se pueda adaptar al medio.

De manera que si se encuentra con corrientes pueda modificar su comportamiento y alcanzar de todas formas el objetivo”, explica Carlucho quien destaca la versatilidad del algoritmo que ayudó a crear.

“Todos los controles se deben adaptar al tipo de AUV que está trabajando porque no es lo mismo que tenga dos motores que seis. Buscamos que ciertos ajustes se hagan solos.

Por ejemplo, si hay una variación de peso, largás el vehículo, lo dejás un rato andando y se da cuenta solo de que pesa más entonces se ajusta”, detalla.

Este avance es importante no solo para la ingeniería.

Puede ofrecer grandes aportes a otros sistemas que trabajan con poca información del entorno o mucha incertidumbre, como el diagnóstico por imágenes y la medicina.

El Doctor Gerardo Acosta, investigador independiente del CONICET y director del grupo INTELYMEC quien también trabajó en el desarrollo, celebra el avance.

“Estos resultados experimentales sobre robots en el mundo real son muy importantes para nosotros, ya que los avances que teníamos en estos temas, y que fueron publicados en la conferencia OCEANS del 2015 en Washington, eran también sobre vehículos acuáticos autónomos, pero funcionando en ambientes simulados o virtuales.

Es otro pequeño paso para correr la frontera del conocimiento en este campo”.

El trabajo, en el que intervinieron también los investigadores escoceses Yvan Petillot y Sen Wang, se publicó este mes en la revista científica especializada Robotics and Autonomus Systems de la prestigiosa editorial Elsevier.

Por Victoria Ennis – Comunicación INTELYMEC

CONICET


viernes, 25 de mayo de 2018

Los robots que desarrollan mini-órganos humanos con células madres


Image: Freedman lab

Los organoides son una especie de mini-órganos humanos, una réplica de menor tamaño que los órganos de nuestro cuerpo.

Realmente no son exactamente una reproducción a escala, pero se comportan igual que los órganos auténticos.

Su equivalencia con los tejidos humanos permite que se empleen en investigación y en el descubrimiento de tratamientos.

Así, estos organoides son una forma cómoda de experimentar con cierta precisión algunos tratamientos.

Pero para esto primero hay que desarrollar estos tejidos.

Se hace mediante células madre y lo hacen investigadores.

El proceso aún tiene mucho de manual, por eso un equipo de científicos de la Escuela de Medicina en la Universidad de Washington, en Seattle, ha creado un nuevo sistema que podría dar un vuelco al desarrollo de estos organoides.


Image: Freedman Lab/UW Medicine

Desde hace poco se ha descubierto que es posible crear estructuras tridimensionales con células madre , los organoides.

Pero las posibilidades se ven limitadas por la capacidad de producción de estos tejidos.

El equipo de científicos de la Universidad de Washington, sin embargo, han creado unos robots que pueden automatizar la creación de los tejidos.

La capacidad de producción de uno de estos robots es significativamente mayor que la de un investigador.

Sentar las bases de un experimento que una persona tarda todo un día en hacer, la máquina lo hace en 20 minutos.

Además, los científicos apuntan que el robot no se cansa, como una persona, y no comete errores.

Al fin y al cabo, la creación de organoides es una tarea repetitiva.

Y nadie duda a estas alturas de que las máquinas realizan con más efectividad este tipo de trabajo, incluso aunque se trate de un sector tan crítico como la investigación médica.


Sea Turtle Image: Sergei Golyshev (AFK during workdays)

Los investigadores también han enseñado a sus robots a analizar los organoides que producen.

De esta forma, pueden saber el tipo de células que se encuentran presentes en estos tejidos, para mejorarlos en el futuro. Por el momento se han realizado experimentos con células de riñón.

El desarrollo de estos científicos está relacionado con la impresión en 3D de tejidos y órganos.

No se trata de la misma técnica, pero ambos sistemas trabajan con células madre.

Aunque en este caso el objetivo es meramente experimental, mientras que la ambición de la bioimpresi´n 3D es poder servir directamente como remedio médico.

Escrito por
Pablo G. Bejerano,
En colaboración con Think Big.
weforum.org


martes, 22 de mayo de 2018

Alumnos argentinos fueron premiados en Estados Unidos por el diseño de un robot



Dos estudiantes del Instituto Tecnológico del Comahue alcanzaron el cuarto puesto en la categoría de Robótica y Máquinas Inteligentes, y obtuvieron una mención especial de la NASA en la Feria Intel ISEF 2018, que se celebró en la ciudad de Pittsburgh, Estados Unidos.

Se trata de Matías Apablaza y Matías Muñoz, quienes presentaron su proyecto CUBOIDE, un robot didáctico desarrollado para que niños y niñas de 4 a 12 años aprendan a programar.

De la competencia participaron más de 1.800 jóvenes de más de 75 países y los estudiantes argentinos llevaron un trabajo que ya había sido destacado en una primera instancia en la Feria Nacional de Innovación Educativa organizada por el Ministerio de Educación de la Nación en 2017.

Los jóvenes, junto con el docente Sebastián Prenna, fueron recibidos en el Ministerio de Educación de la Nación por el Secretario de Gestión Educativa, Manuel Vidal, quien los felicitó por los logros conseguidos: “Es un orgullo que hayan estado representando al país, para la Argentina es buenísimo que ustedes lleguen a estas instancias”.

Muñoz contó que tienen proyectado continuar con la investigación y con el desarrollo técnico para tratar de evaluar la posibilidad de que el producto se pueda comercializar.

Desde el año 2009, el Ministerio de Educación participa en la Feria Internacional de Ciencias e Ingeniería Intel con 38 proyectos, 77 estudiantes, y 48 docentes de diversas jurisdicciones del país.

casarosada


lunes, 7 de mayo de 2018

Programación y robótica - El Ministerio de Educación apunta a formar ocho millones de alumnos


Preparar en programación y robótica a unos ocho millones de alumnos de los niveles educativos inicial, primario, secundario y de los institutos de Formación Docente es el objetivo a mediano plazo del Ministerio de Educación de la Nación, a través del plan Aprender Conectados.

Este programa es una política única en la región, debido a su alcance en todos los niveles educativos obligatorios con tecnología innovadora, y se basa en cuatro pilares fundamentales: equipamiento educativo diversificado, conectividad, contenidos pedagógicos específicos y formación docente actualizada.

Como parte de esta iniciativa, se entregan aulas digitales móviles, laboratorios de robótica y programación, drones, recursos digitales para la ciencia, impresoras 3D y simuladores de realidad virtual, que incluyen contenidos sistematizados con videos explicativos en formatos apropiados para cada nivel y actividades que incluyen videojuegos y propuestas interactivas.

Se trata de la primera iniciativa en la historia de la política educativa nacional que se propone implementar un programa integral de educación digital, programación y robótica en todos los niveles de la educación obligatoria.

Además, el plan amplía el alcance de Conectar Igualdad, para llevar tecnología digital, junto con laboratorios de programación y robótica, a todos los niveles, incluidos los institutos de formación docente.

Aprender Conectados es una de las distintas respuestas que brinda el Estado Nacional a partir de los resultados obtenidos en el dispositivo de evaluación Aprender 2016 y 2017, que brindan información importante sobre la enseñanza de las TIC y el mundo digital.

casarosada