La ciencia es cosa de hombres
Rescato de ALT1040 un artículo en el que muestran que la mayoría de las personas no conoce el trabajo de las científicas. Me pregunté cuántas mujeres de ciencia conocía (que no estuvieran en mi entorno cercano, es decir gente que conociera de nombre pero no personalmente) y me sorprendí porque no pude pensar en casi ninguna.
Hace ya un tiempo había escrito un artículo sobre los motivos por los que las mujeres dejaban la ciencia, lo que explica que desde el vamos sea más probable conocer más hombres. Además, si pensamos que a lo largo de la historia esta tendencia siempre estuvo presente (o más aún), en la acumulación de la visión colectiva de la ciencia es también probable que predominen los hombres.
Lo que es curioso es que cada día hay más mujeres en ámbitos científicos y académicos que están logrando rendimientos iguales o superiores a los de los hombres. Cada vez hay más mujeres en puestos clave, en lugares políticamente importantes, etc. pero si uno hace una encuesta como la que muestran en Daily Tech, vemos que el 90% de los jóvenes entre 18 y 24 años no pudieron nombrar ni siquiera una mujer científica (de la actualidad o del pasado.)
Entonces me surge la duda natural al no saber por qué de esta situación. Será que la proporción hombres/mujeres en ciencia es tan grande que al retener sólo algunos nombres serán masculinos. O será que falta divulgación sobre el trabajo de las mujeres en un ámbito que por años les estuvo vedado. Si hasta los niños en la actualidad tienen un estereotipo de científico bien definido, con más razón también lo tendrán los adultos, ¿no?
El 196
Hace ya unos días había leído un bellísimo artículo en Gaussianos en donde se hablaba de "La conjetura del 196": Hay un algoritmo súper sencillo para fabricar números capicúas: tomamos un número y le sumamos el resultado de invertir sus dígitos, por ejemplo:
Y ahora lo hacemos otra vez:
Entonces para el 75 necesitamos 2 iteraciones para obtener un número capicúa. Podemos probar con un puñado más de números y vemos en cuantos pasos llegamos a tener un número capicúa. Para algunos se necesitan más, para otros menos, por ejemplo prueben con el 
Y ahí es cuando aparecen los llamados números de Lychrel, es decir números que no se sabe si llegarán en algún momento a un número capicúa con ese algoritmo. Esta calificaciones se debe a Wade Van Landingham, un matemático que le puso de nombre un anagrama del nombre de su novia, Cheryl.
El menor de los números de Lyrchel es el 196. Al día de hoy se efectuaron 724756966 iteraciones llegando hasta un número de 300 millones de dígitos que no es capicúa. No hay una demostración de que el 196 nunca llegue a un número capicúa, por lo que este resultado es sólo una conjetura. Otros números de Lyrchel que se conocen son:
Algo que me parece alucinante de este tipo de resultados es que el algoritmo para fabricar números capicúas es súper simple, sólo hace falta dar vuelta el número y sumar. Pero por algún motivo hay algunos números naturales que se resisten a dar un resultado. Es como si en la naturaleza misma de los números se escondieran estos pequeños secretos para ser desvelados de a poco, pero que siempre estuvieron allí, no es cuestión de tener una máquina de última tecnología para medir algo como pasa con otras disciplinas.
FoldIt: Doblando proteínas en un juevo multijugador para ayudar a la ciencia
Comparación de las predicciones de los jugadores (verde), una aproximación obtenida por Rosetta (rojo) y la estructura verdadera (azul)
Seguramente ya todo el mundo escuchó alguna comparación entre el cerebro del ser humano y una computadora... Cuál es más eficiente, cuál es capaz de hacer cálculos más complejos, etc. etc. Y ahora salió un artículo en Nature en el que se comparan los resultados de la predicción de estructuras de proteínas usando un programa de computadora y un juego multijugador llamado FoldIt en donde los humanos son los que las predicen.
Los resultados son sorprendentes. Según los autores del trabajo la capacidad de resolver problemas espaciales de la mente humana es muy superior a la del software. De esa manera, en algunos puntos donde Rosetta (así se llama el programa) fracasa, son las decisiones de los hombres y mujeres los que aceleran el proceso. En la foto que abre el post, se puede ver la comparación entre las predicciones de los jugadores, el de Rosetta y la estructura real.
Ajeno a este resultado particular, lo más importante del trabajo es la posibilidad que abre al desarrollo de nuevas aplicaciones. Lo que hay que pensar es en un juego que sea lo suficientemente adictivo como para que "gratuitamente" centenas de personas donen algunas horas de sus vidas a favor de la ciencia. Lo único que me asusta un poco es el momento en el que la comprensión del cerebro humano llegue a un punto en el que ya no hagan falta personas para tomar decisiones, pero eso es otro tema.
El juego: FOLDIT
