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La inteligencia artificial está transformando la medicina, desde avances como AlphaFold, que acelera la investigación de proteínas, hasta diagnósticos tempranos de enfermedades como cáncer y diabetes. Con acceso a herramientas como Med-BERT y PoseNet, cualquiera con internet puede contribuir a mejorar la salud, creando proyectos innovadores desde casa.

La inteligencia artificial (IA) está transformando cómo descubrimos y planificamos eventos turísticos. Gracias a sistemas avanzados como CRISP-DM, BERT y grandes bases de datos, los turistas ahora pueden encontrar festivales, conciertos y congresos adaptados a sus intereses con solo unos clics. Este cambio no solo facilita la experiencia de los viajeros, sino que también permite a las empresas del sector turístico crear paquetes personalizados y optimizar su oferta. La IA también está mejorando la personalización, como sugerir eventos según gustos o ajustar itinerarios en tiempo real, llevando el turismo a un nuevo nivel de comodidad y personalización.

Claude Shannon, pionero en la teoría de la información, transformó las telecomunicaciones y la computación. Usó álgebra booleana para analizar circuitos y definió conceptos clave como la entropía de la información. Su trabajo permitió la digitalización moderna y la compresión de datos, base de la tecnología actual. Además, era un inventor curioso que creó máquinas y robots, dejando un legado de innovación y creatividad.

Yo siempre he pensado que hay que tener soluciones técnicas vivas, funcionales y afiladas. Buen software que resista el paso del tiempo y los cambios de contexto; software al que se le dedica cariño y cabeza. Por otra parte, el tiempo que inviertes en darle un toque extra de calidad al código e infraestructura lo podías estar invirtiendo en cosas por las que el cliente paga más. La vida del software es muy irregular, y es difícil saber a priori qué parte merece el esfuerzo y qué parte es para salir del paso.

Si mi modelo no puede representar la complejidad del problema, dará respuestas alejadas de la correcta (infraajuste). Si es demasiado complejo, verá patrones inexistentes (sobreajuste). Este dilema es crítico y confuso, pues underfit puede hacer que descartemos el modelo y overfit puede dar una falsa sensación de éxito. Para evitarlo: divide correctamente los datos (entrenamiento, validación, test), ajusta la complejidad del modelo, usa regularización (L1, L2, dropout), mejora la calidad y cantidad de datos, y evalúa constantemente, por ejemplo, con validación cruzada.

Erdős no tenía un hogar fijo. Recorría el mundo con una maleta, dejando matemáticas y anécdotas a su paso. Decía que "un matemático es una máquina que convierte café en teoremas". Publicó unos 1500 artículos y vivía para las matemáticas. Como homenaje, existe el número de Erdős, una medida de colaboración científica que evalúa la cercanía colaborativa con él. Además, está el número de Erdős-Bacon, que suma los saltos de colaboración científica y actoral, uniendo matemáticas y cine de manera curiosa