RELACIÓN DEL DESARROLLO TECNOLÓGICO CON LOS AVANCES EN LA CIENCIA. EN LA TÉCNICA, LAS MATEMÁTICAS Y OTRAS DISCIPLINAS
DESARROLLO TECNOLÓGICO
Uso sistemático del conocimiento y la investigación dirigidos hacia la producción de materiales, dispositivos, sistemas o métodos incluyendo el diseño, desarrollo, mejora de prototipos, procesos, productos, servicios o modelos organizativos (LCTI).
Uso sistemático del conocimiento y la investigación dirigidos hacia la producción de materiales, dispositivos, sistemas o métodos incluyendo el diseño, desarrollo, mejora de prototipos, procesos, productos, servicios o modelos organizativos (LCTI).
AVANCES EN LA CIENCIA Y EL DESARROLLO TECNOLÓGICO
La relación que existe entre estas, es que ambas necesitan de un método experimental para ser confirmadas, puede ser demostrable por medio de la repetición. Por otra parte, la ciencia se interesa mas por el desarrollo de leyes, las cuales son aplicadas por la tecnología para sus avances.
Existe una tecnología para cada ciencia, es decir, cada rama posee un sistema tecnología diferente, que permite un mejor desarrollo para cada una de ellas.
Cabe recordar, que la tecnología se percibe con los sentidos, es decir, podemos observarla y verla.
Nosotros vivimos en un mundo que depende de forma creciente de la ciencia y la tecnología. Los procesos de producción, las fuentes dealimentación, la medicina, la educación, la comunicación o el transporte son todos campos cuyo presente y futuro están fuertemente ligados al desarrollo tecnología y científico.
La ciencia y la tecnología han contribuido a mejorar nuestras condiciones de vida, aumentando la calidad de vida y transformando nuestro entorno. Sin embargo, han ocasionado también problemas como lo son: el aumento de la contaminación, el uso de sustancias toxicas, el deterioro progresivo del medio ambiente, la desertización, el empobrecimiento de la flora y la fauna, los accidentes y enfermedades relacionados con la tecnología son una parte importante de estos riesgos.
Por otra parte también tiene efectos sobre la economía, aumentando las diferencias entre los países desarrollados y en vías de desarrollo, y agravando las situaciones de pobreza.
La ciencia y la tecnología son elementos que van transformando nuestro entorno día a día.
AVANCES EN LA TÉCNICA Y EL DESARROLLO TECNOLÓGICO
Evolución tecnológica es el nombre de una teoría de los estudios de la ciencia, tecnología y sociedad para describir el desarrollo histórico de la tecnología, desarrollada por el filósofo checo Radovan Richta.
El concepto es confluente con el de Revolución tecnológica, puesto que sólo durante los períodos de mayor innovación técnica se marca la diferencia del ritmo de desarrollo entre ambos y de trascendencia que existe entre los conceptos genéricos de evolución y revolución. Durante la mayor parte de la historia de la humanidad, el ritmo de dichas innovaciones fue lento, sin embargo, a partir de la segunda guerra mundial la humanidad ha experimentado un crecimiento exponencial en el uso y desarrollo de la segunda guerra mundial.
La expresión revolución tecnológica o científico-técnica se refiere a las transformaciones técnicas y sus implicaciones económicas y sociales de la tercera revolución industrial (desde la segunda mitad del siglo XX), aunque también se utiliza frecuentemente la expresión para referirse a las dos primeras grandes transformaciones que han merecido el nombre de revolución económica: la revolución neolítica y la revolución industrial de los siglos XVIII y XIX.
AVANCES DE LA MATEMÁTICA Y EL DESARROLLO TECNOLÓGICO
En enero, cuatro investigadores del MIT mostraron un reemplazo para uno de los algoritmos más importantes en la ciencia de la computación. Dina Katabi, Haitham Hassanieh, Piotr Indyk y Eric Price crearon una manera más rápida de realizar la transformación de Fourier, una técnica matemática para procesar olas de datos que subyacen la operación de cosas como las imágenes digitales médicas, los routers Wi-Fi y las redes celulares 4G.
El principio de la transformación de Fourier, que data del siglo XIX, es que cualquier señal, como la grabación de un sonido, se puede representar como la suma de una recopilación de ondas de seno y coseno con diferentes frecuencias y amplitudes. Esta recopilación de ondas se puede entonces manipular con relativa facilidad, por ejemplo, permitiendo que de una grabación se comprima o se suprima un sonido. A mediados de los ’60, se desarrolló un algoritmo amigable con la computación llamado la transformación rápida de Fourier (FFT, por sus siglas en inglés). Cualquier persona, maravillada frente al pequeño tamaño de un archivo MP3 comparado con la misma grabación sin comprimir, ha comprobado el poder del FFT.
Con el nuevo algoritmo, llamado la transformación de Fourier escasa (SFT, por sus siglas en inglés), las olas de datos se pueden procesar de 10 a 100 veces más rápido que con el FFT. La aceleración puede ocurrir porque la información que importa tiene una gran parte de estructura: la música no es un sonido aleatorio. Estas señales con significado suelen tener sólo una fracción de los valores posibles que puede tomar una señal; el término técnico para esto es que la información es “escasa”. Como el algoritmo SFT no estaba pensado para que funcionara con todas las posibles olas de datos, puede tomar algunos atajos que de otra manera no estarían disponibles. En teoría, un algoritmo que puede manejar sólo señales escasas es mucho más limitado que el FFT. Pero “la escasez está en todos lados”, apunta Katabi, profesora de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación. “Está en la naturaleza, está en las señales de video y está en las señales de audio”, precisa.
Una transformación más rápida significa que se requiere menos energía de computadora para procesar una cantidad determinada de información, lo que es una gran ayuda para los aparatos móviles multimedia como los smartphones. O con la misma cantidad de energía, los ingenieros pueden proponerse hacer cosas que las demandas de computadora del FFT originales hacían impracticables. Por ejemplo, las columnas de Internet y routers hoy realmente pueden leer o procesar sólo una pequeña parte del río de bits que pasa entre ellos. El SFT podría permitirles a los investigadores estudiar el flujo de este tráfico con muchos más detalles mientras los bits pasan de a miles de millones por segundo.
El principio de la transformación de Fourier, que data del siglo XIX, es que cualquier señal, como la grabación de un sonido, se puede representar como la suma de una recopilación de ondas de seno y coseno con diferentes frecuencias y amplitudes. Esta recopilación de ondas se puede entonces manipular con relativa facilidad, por ejemplo, permitiendo que de una grabación se comprima o se suprima un sonido. A mediados de los ’60, se desarrolló un algoritmo amigable con la computación llamado la transformación rápida de Fourier (FFT, por sus siglas en inglés). Cualquier persona, maravillada frente al pequeño tamaño de un archivo MP3 comparado con la misma grabación sin comprimir, ha comprobado el poder del FFT.
Con el nuevo algoritmo, llamado la transformación de Fourier escasa (SFT, por sus siglas en inglés), las olas de datos se pueden procesar de 10 a 100 veces más rápido que con el FFT. La aceleración puede ocurrir porque la información que importa tiene una gran parte de estructura: la música no es un sonido aleatorio. Estas señales con significado suelen tener sólo una fracción de los valores posibles que puede tomar una señal; el término técnico para esto es que la información es “escasa”. Como el algoritmo SFT no estaba pensado para que funcionara con todas las posibles olas de datos, puede tomar algunos atajos que de otra manera no estarían disponibles. En teoría, un algoritmo que puede manejar sólo señales escasas es mucho más limitado que el FFT. Pero “la escasez está en todos lados”, apunta Katabi, profesora de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación. “Está en la naturaleza, está en las señales de video y está en las señales de audio”, precisa.
Una transformación más rápida significa que se requiere menos energía de computadora para procesar una cantidad determinada de información, lo que es una gran ayuda para los aparatos móviles multimedia como los smartphones. O con la misma cantidad de energía, los ingenieros pueden proponerse hacer cosas que las demandas de computadora del FFT originales hacían impracticables. Por ejemplo, las columnas de Internet y routers hoy realmente pueden leer o procesar sólo una pequeña parte del río de bits que pasa entre ellos. El SFT podría permitirles a los investigadores estudiar el flujo de este tráfico con muchos más detalles mientras los bits pasan de a miles de millones por segundo.
AVANCES EN LOS MATERIALES Y EL DESARROLLO TECNOLÓGICO
El Área de Ciencia y Tecnología de Materiales del CSIC promueve el avance del conocimiento científico y desarrollo tecnológico de materiales al servicio de la sociedad. La aplicación de los materiales a nuevos usos se puede conseguir mejorando y cambiando sus propiedades por innovadores tratamientos y procesados. De forma similar la imaginación puesta al servicio de estos objetivos producirá nuevos materiales de propiedades nunca antes imaginadas.
