Mi prodigiosa memoria (soy capaz de olvidar grandes cantidades de datos más rápido que cualquier persona que conozco), me dice que, en algún momento, yo ya escribí un post sobre esta canción de Mariah Carey. Sin embargo, no lo he conseguido encontrar. Así que he decidido reescribirlo antes de que vuelva a desaparecer de mi cabeza, porque entonces, ya no existirá en ninguna parte. Creo.
Yo no soy admirador de Mariah Carey. Lo fui., allá por los noventa. Me parecía una bonita chica con una voz extraordinaria. La primera vez que escuché “Vision of love“, que quedé asombrado. A partir de ahí, le llegó el éxito profesional, la popularidad y el dinero, y ha llevado su vida por caminos más o menos estrafalarios, y sus canciones han llegado a lo más alto en ocasiones, lo que no es en absoluto garantía de calidad. Pero para mi, el “producto” Mariah Carey no está en absoluto en mis preferencias musicales.
Sin embargo, allá por 1992, Carey compuso una canción para la BSO de “Accidental Hero”, que inicialmente iba a cantar Gloria Estefan. Sin embargo, le quedó tan redonda que decidió quedársela para su siguiente disco, “Music Box” (1993). Una decisión inteligente, porque la canción fue un pelotazo. Y hasta aquí lo que nos interesa del cómo.
El motivo por el que traigo esta canción al blog es su letra. Hero, aunque de modo un tanto empalagoso, nos cuenta una idea importante. Los “héroes” no existen per se. Todos llevamos un héroe dentro. Todos, en un momento u otro, tenemos en nuestra mano la elección de actuar como un héroe. Porque a mi modo de ver, un héroe no es más que alguien que hace algo de forma altruista anteponiendo las necesidades de su prójimo a sus intereses personales e incluso a su seguridad.
The title of this article is borrowed from an interesting text on computing that you can read here.
People often think of science as a kind of religion. They see scientists as self-proclaimed keepers of the absolute truth, ruling over the fate of the “ignorant masses” from their ivory towers, dictating what is and isn’t science, who is right, and who is a madman or a fraud.
However, this view—like almost everything in life—is nothing more than a false, Manichean, and outdated idea. It has been repeated so many times that it has hardened into a stereotype.
It is possible that you have had your own experiences with scientists or the university machinery, leading you to believe that this idea of a “suppression engine” for alternative visions isn’t so far from reality. But what you are witnessing is not science: it is bureaucracy.
Science, like any other human discipline—be it religion, politics, or art—has built a superstructure of roles and managers around itself, originally intended to make things function better. Professors, deans, and all those people in their offices and cloisters are merely administrators. They allocate resources, evaluate papers, organize, and disorganize; above all, they fight amongst themselves in the eternal battle of egos and ideas that every human group with a common goal has fought since the dawn of time. But that, I repeat, is not science. That is simply the organization within which science is (sometimes) developed.
Science is, quite simply, an attitude, a tool for thought, and a way of working. When the long day of dialectical sparring and clerical work ends, the scientist descends into the depths of their mind. Often in the solitude of the laboratory and under the cover of night—for bureaucrats are diurnal animals who retreat to their burrows at sunset—they dedicate themselves to the core tasks of the scientist: studying and thinking.
They read and meticulously analyze the work of colleagues or masters, subjecting it to a mental “third degree.” They trace, step by step, the line of reasoning that led another scientist to their conclusions. They search for any nook, any crack through which an error or inconsistency might have slipped. This is not out of a desire to destroy; it is a conscious effort to discover the underlying laws of nature. It is the pursuit of correspondence truth—the knowledge that allows us to understand the world and ourselves. To achieve this, we must discard as many errors, artifacts, and intuitions as possible, leaving only what is backed by the naked data.
Science is a human activity; therefore, it can never be entirely free from our biases. However, it remains the most reliable tool discovered to date for advancing along the path of knowledge.
“En un agujero en el suelo, vivía un Hobbit. (…) Ésta es la historia de cómo un Bolsón tuvo una aventura, y se encontró a sí mismo haciendo y diciendo cosas por completo inesperadas.”
J.R.R. Tolkien, El Hobbit
Dejé de comer carne allá por mayo de 2015 (tampoco pescado; por increíble que pueda parecerles a las docenas de personas que me lo han preguntado a lo largo de todos estos años, los peces también son animales). Tras varios meses de informarme en internet, leer el libro Comer animales, y visionar algunos documentales, como por ejemplo, Paredes de Cristal, algo cambió dentro de mí. Comencé a sentir bastante malestar ante la perspectiva de comer carne. Hubo otras razones, posiblemente más intelectuales, que apoyaron mi decisión, pero intuyo que fueronracionalizaciones post hoc. Eliminar la carne de mi dieta contribuiría a mejorar mi salud, y moralmente me sentiría más alineado con mis principios. Pero en el fondo, todo se reducía a que comer animales hacía que me sintiese mal. Por entonces la causa del animalismo era algo bastante marginal, fundamentalmente apoyado por activistas con buenas intenciones y poco sentido de la realidad. Nunca he ejercido como activista y solo he tratado de vivir mi vida como mejor me ha parecido, sin tratar de influir más que con el ejemplo. Apenas había oferta de productos vegetarianos en el mercado, y pensé que consumir estos productos sería una buena forma de apoyar alternativas a la carne. Ahora, ocho años después, he decidido volver a comer carne de animales. ¿La razón? De un tiempo a esta parte, he llegado a cansarme de tanta ideología irracional que, a mi modo de ver, ha contaminado en general al movimiento ecologista, y en particular al animalismo. Ya no siento que el vegetarianismo esté siendo una buena estrategia para luchar contra el maltrato de los animales criados para consumo humano, que es mi preocupación principal. ¿Qué pienso hacer en el futuro? Sigo pensando en que hay que esforzarse en proporcionar unas condiciones de vida dignas a los animales, tanto de consumo humano como de trabajo o compañía. Con el paso de los años, la conciencia sobre el bienestar animal ha aumentado. Quiero pensar que con mis compras y mis actitudes he contribuido a ello en una minúscula proporción. Del mismo modo, consumiré carne cuando lo considere oportuno, y mi objetivo es que esta carne pertenezca a animales que hayan sido tratados cumpliendo unos estándares de bienestar animal. Sé que para un vegetariano esto no es razonable. Yo también he pensado así, y nadie pudo convencerme de lo contrario, así que no lo intentaré. Se trata de un proceso personal en el que cada uno debe andar su propio camino. Pero no todo es blanco o negro en esta vida. No se debe politizar todo, no es bueno vivir fuera de la realidad permanentemente, y no se puede imponer a los demás una idea por muy noble que sea ésta. Hemos que proteger a los animales porque estos no pueden hacerlo por sí mismos. Pero no hay que humanizarlos. El ser humano y sus capacidades son una excepción en la naturaleza. Para mí nuestra inteligencia no nos hace mejores ni peores que otros animales, solamente más poderosos. Si sabemos formar parte del ecosistema sin perjudicarlos y corrigiendo nuestros errores, podemos convivir con otros seres vivos y explotarlos igual que ellos se explotan entre sí y nos explotan a los humanos (aunque esto último se aplica solo en el caso de los gusanos y los gatos). Podemos legislar para limitar la explotación de animales y de otros recursos naturales, pero no creo que sea posible extirpar el egoísmo y la violencia de nuestro ADN. Como todos los animales, luchamos y matamos para sobrevivir y prevalecer, y nuestra grandeza como especie reside en que hemos sabido ponernos límites cada vez más estrictos, que nos separan de nuestra naturaleza instintiva. Tal vez en el futuro sea posible la utopía vegana, pero hoy en día, creo que es más práctico esforzarse en que los animales tengan una vida digna y una muerte incruenta que luchar por la liberación animal completa. Si tienes una opinión distinta, o incluso si estás de acuerdo con estas palabras, te animo a guardarte tus comentarios para ti. No necesité de la aprobación de nadie antes, ni la necesito ahora, y tampoco tengo intención de debatir mis posturas. En estos años, ha sido muy pequeño el número de imbéciles que se han tomado la libertad de criticar cuando nadie les pidió su opinión, y bastante reducido el de pesados que, casi siempre desde el cariño, han tratado de convencerme de abandonar el vegetarianismo. Agradezco mucho a la inmensa mayoría de personas, omnívoros casi todos, que simplemente me han aceptado y respetado, e incluso se han esforzado adaptándose a mis restricciones alimentarias.
Te considero una gran persona, señor Bolsón, y te aprecio mucho; pero en última instancia, ¡eres solo un simple individuo en un mundo enorme!
¡Gracias al cielo! -dijo Bilbo riendo, y le pasó el pote de tabaco.
Aunque los resultados con la máquina tal y como llega son bastante satisfactorios, las piezas presentan un problema de hilos (stringing). Este problema está causado principalmente por una incorrecta calibración o por parámetros de retracción erróneos.
Las primeras piezas salidas de la máquina con el GCODE que está en la tarjeta SD proporcionada por el fabricante.
En primer lugar, imprimí un cubo de calibración de 20mm de lado para comprobar que los ejes estaban correctamente calibrados. Los resultados fueron bueno, y las medidas lo bastante buenas (menos de 0.1mm de error en los ejes X y Z, y unos 0.5mm de más en el eje Y. Tal vez más adelante me ponga con el ajuste fino de estos ejes, pero por ahora son lo suficiente buenos para mí.
Llegados a este momento, y tras consultar tanto la información disponible en la red como los consejos del grupo de Telegram de la Anycubic 4Max Pro, me vi en la necesidad de comenzar a ajustar los parámetros mediante ensayo y error.
La máquina es una impresora FDM Anycubic 4Max Pro con apenas 2h de funcionamiento. El extrusor es directo. Las especificaciones del modelo de extrusor y hot end las desconozco en estos momentos.
Para las pruebas elegí una pieza de calibración muy pequeña, en concreto ésta, obra del usuario Glyn, publicada en Thingiverse.
Fuente: Thingiverse
La gente que diseña piezas de calibración a menudo son usuarios expertos que apenas las van a utilizar más que en contadas ocasiones, además de que la información que proporciona la pieza les lleva a calibrarla perfectamente sin apenas necesitar pruebas. Sin embargo, un novato tiene que hacer muchas pruebas hasta encontrar la solución a un problema, y que cada calibración cueste media hora o más es algo poco realista. Esta pieza sirve para ver los progresos rápidamente.
Hice diez pruebas cambiando progresivamente los siguientes parámetros: distancia de retracción, velocidad de retracción y temperatura de impresión. Los valores de inicio que llevaba la máquina eran 6mm de distancia y 75mm/s de retracción.
Resultados de las pruebas.
Las pruebas fueron: 01_stringing_test_4-30-215 Parámetros sugeridos por otros usuarios. 02_stringing_test_2-30-215 Bajada de retracción. Empeora sensiblemente. 03_stringing_test_6-30-215 Aumento de retracción. Mejora un poco. 04_stringing_test_6-60-215 Aumento de velocidad. No se aprecia mejora. 05_stringing_test_8-30-212 Aumento de retracción y bajada de temperatura. Mejora el string pero se reduce la calidad de impresión. 06_stringing_test_9-30-213 Aumento de retracción y temperatura. Fallo de extrusión a mitad de impresión. 07_stringing_test_9-30-215 Aumento de temperatura. Sigue fallando la extrusión. 08_stringing_test_8-35-215 Bajada de retracción y aumento de velocidad. La extrusión mejora pero la pieza tiene deformaciones. 09_stringing_test_8-30-213+210 Bajada de velocidad, temperatura y aumento de temperatura de inicio. Resultados aceptables pero la base presenta defectos de impresión (no se aprecia en la foto). 10_stringing_test_8-30-215+215 Resultado final aceptable aunque persiste el stringing.
En el nombre de la prueba, la primera cifra es la distancia de retracción, la segunda la velocidad, la tercera la temperatura y donde hay una cuarta es porque detecté falta de extrusión en las primeras capas y configuré la temperatura inicial para garantizar que empieza a la temperatura de trabajo (estaba inicialmente 15ºC por debajo de la temperatura).
Resultados
La primera conclusión que se extrae de la prueba es que aumentar la velocidad de retracción no mejora significativamente los resultados. Por otra parte, un aumento de la distancia de retracción más allá de 8mm provocó fallos de falta de extrusión, y las piezas quedaron incompletas. Los parámetros finales con los que he decidido trabajar son 8mm de distancia de extrusión y 30mm/s de velocidad de extrusión (la velocidad de impresión era de 60mm/s, pero desconozco si hay relación entre ambos parámetros). Es importante recordar que al igual que los parámetros de temperatura dependen del material en concreto, los parámetros de retracción también pueden estar relacionados con la máquina, así que no se pueden trasladar a otro tipo de máquinas con absoluta seguridad. Utiliza esta información como orientación y realiza tus propias pruebas.
Siguientes pasos El siguiente paso consistirá en comprobar los cambios con otros materiales, calibrar la extrusión mejor y un ajuste más fino de las velocidades. Si tienes alguna idea que aportar ponla en los comentarios.
Hace apenas unas horas me he enterado de que te has marchado de este mundo. Me consta que a pesar de que tu gusto por el color en la ropa y en la vida, siempre has sido una persona discreta que no gusta de gritar a los cuatro vientos tus penas y dolores, que han sido muchos y muy profundos. Todo te lo tomaste siempre como una experiencia. Cada cicatriz era un diploma, un certificado de superación de una lección de la vida. Pero yo no soy tan fuerte como tú, ¿sabes? Esto no se le hace a un amigo. Espero que no se repita y no te vuelvas a morir sin avisar.
Sé que no te gusta que lloremos tu pérdida o que añoremos tu ausencia. Nos dirías que la vida es demasiado corta, y la muerte demasiado inoportuna, y que no podemos perder este precioso tiempo lamentándonos por aquello que perdimos, por muy valioso que nos suponga. Como por ejemplo tu amistad.
De modo que me limitaré a celebrar haberte conocido y haber tenido el privilegio de considerarte mi amiga, y buscaré consuelo en las palabras de la única religión que te vi practicar:
” Cuando uno ya deja este mundo, el Monstruo de Espagueti Volador nos transporta con sus tallarinescos apéndices al Paraíso, un mundo inmenso lleno de volcanes de cerveza y de fábricas de strippers, además de grandes mares para surcar con tu barco pirata. Recuerda que el Volcán de Cerveza (llamado así porque la cerveza es la bebiba favorita de MonEsVol) en realidad puede expulsar cualquier tipo de bebida, incluso sin gluten y sin lactosa, para aquellos que no puedan tomar. Lo mismo ocurre con la Fábrica de Strippers, que se adapta a tus gustos, sin tan siquiera pedirlo.” Evangelio Pastafari.
Te voy a echar de menos, y te voy a recordar siempre que vea a alguien con el pelo rojo. También al escuchar muchas canciones. Pero en este momento, solo me viene una a la cabeza, de la que hablamos en una de nuestras últimas conversaciones. Así que me aplicaré el cuento y silbaré. Gracias por todo, amiga.
Definición de Machine Learning. Tom Mitchell da la siguiente:
Un programa informático que aprende de la experiencia E respecto a cierta clase de tareas T, y una medida de rendimiento P, si su rendimiento en las tareas T, medido por P, mejora con la experiencia E.
El libro Machine Learning de Tom Mitchell (1997) está disponible para su descarga gratuita en la web del Dr. Reza Monsefi de la Ferdowsi University Of Mashhad (FUM), Mashhad, Irán .
Aunque sigo picando de distintas fuentes sobre aprendizaje automático, he encontrado un curso bastante interesante en Coursera. Se trata del curso Aprendizaje Automático ofrecido por la Universidad de Stanford. Es gratuito si no deseas recibir una certificación, y dispone de subtítulos en español generados por la comunidad, aunque recomiendo cursarlo en inglés porque la traducción no está demasiado lograda. El instructor es Andrew Ng. Puedes inscribirte en https://www.coursera.org/learn/machine-learning
Para empezar a “romper mano” con el ML, un comienzo sencillo puede ser un videotutorial. A mí me parece interesante el tutorial de YouTube del canal AMP Tech. Para poder seguirlo de una forma activa, necesitamos tener instalado en nuestro equipo Python y algunas bibliotecas específicas. Si no sabes programar en Python, hay multitud de cursos y manuales disponibles. Yo recomiendo el programa Python for Everyone de Coursera que es donde yo aprendí. El instructor, Charles Severance, es una pasada.
Si no tenemos nada instalado en el equipo, lo más sencillo es descargarse la distribución Anaconda. No obstante, si solo quieres instalarte Python y las bibliotecas necesarias, estos son los pasos a seguir.
Primero descargamos Python de www.python.org/downloads. En el momento de redactar este texto la última versión es la 3.7.
Tras descargar e instalar como cualquier aplicación,Para ello, pulsamos el icono de Inicio de Windows y tecleamos cmd y pulsamos Enter. Se abrirá la ventana de comandos. Escribimos python, y accedemos a la consola de Python, comprobando que se ha instalado sin problemas. Cerramos la ventana.
Ahora vamos a añadir las bibliotecas que necesitaremos, Numpy , SciPy ySklearn. Para instalar Numpy, abrimos de nuevo la consola con cmd, y escribimos python -m pip install numpy . Nos debería salir una pantalla como la siguiente. Nota que me advierte en amarillo de que tengo el programa PIP obsoleto, eso no tiene por qué salir en tu caso.
Para instalar Scikit-learn, escribimos pip install -U scikit-learn :
Y con esto, todo debería funcionar sin problemas. Como editor puedes usar uno genérico como Notepad ++ o escribir en el IDLE de Python ,que por lo que sé, se instala automáticamente con Python. Yo he optado por Jupyter Notebook, que va incluido en Anaconda y me permite seguir el tutorial tal y como lo van explicando, pues es el que emplea el instructor.
This post was originally published in spanish in March of 2019.
In the last months, I’ve been learning about Machine Learning (ML). I am fascinated by the potential of this technology to predict equipment failure. Predictive maintenance has been around for a while, and the technology available for data acquisition is not only mature but finally becoming affordable. However, I was never quite clear on the feasibility of applying it in the real world. You either had to pay astronomical sums for complex software, or spend time you didn’t have trying to extract valuable insights from statistical analysis. Nevertheless, Machine Learning shows promise, which is why I am gathering information wherever I can. Here are some interesting links:
Hoy, Día del libro, es costumbre en algunos lugares regalar libros (y también rosas. Supongo que ahí el personal de marketing de las floristerías estuvo atento). Inventarse un “Día del libro” es, como cualquier otro día dedicado, un poco absurdo, pero es una buena excusa para recordar, y probablemente para calmar conciencias Yo hoy no os pido que compréis un libro. Os pido que leáis un libro.
Cuando tienes que recomendar un libro para alguien, normalmente tratas de conocer bien los gustos de esa persona, para elegir un libro que le pueda interesar.
Pero escoger un libro para todo el mundo, es complicado. Sin embargo, yo lo tengo claro: si tuviese que elegir un libro de obligada lectura para todo el mundo, sería este pequeño texto de Viktor Frankl. Ni el Quijote, que todos los “cultos” califican como la mejor novela de la historia (y no lo pongo en duda), ni Cien años de soledad, mi libro favorito. El hombre en busca de sentido no te hará disfrutar. Pero puede que te cambie la vida. Hace una semana, en el curso que impartimos en el COP-CV, no pude resistirme a hacer mención a este libro y recomendar su lectura. Porque aunque estuve hablando de la naturaleza del dolor físico, al preparar la clase el libro de Frankl vino a mi mente en más de una ocasión.
El hombre en busca de sentido es un pequeño manuscrito (no mucho más de sesenta páginas, si prescindes de las recomendaciones clínicas), y en él Frankl nos da, partiendo de su propia experiencia como prisionero en un campo de exterminio nazi, ejemplos de la grandeza y la miseria humanas, de cómo somos y cómo podemos llegar a ser. De cómo de una experiencia inimaginablemente dura puede extraerse algo bueno. Todo ello contado con sencillez, y sin recurrir a las palabras vacías que tanto coaches, gurús o cuentistas vendedores de libros de autoayuda emplean desde hace años. A partir de su experiencia, Frankl desarrolló su propia psicoterapia que denominó Logoterapia. Yo no estoy demasiado próximo a sus planteamientos, pero eso no le quita un ápice de valor a su texto.
El libro en papel puede encontrarse en cualquier librería y por supuesto en Amazon, por muy pocos euros. Por si fuera poco, resulta que el libro en formato pdf puedes descargarlo GRATIS en este enlace . Y si no puedes leer, una persona en YouTube se ha tomado el trabajo de realizar una lectura completa en voz alta del libro. No tienes excusa.