Ahora mismo estoy escribiendo este texto en Helvética y posiblemente tu también lo leas con el tipo de letra. No en vano detrás le caen 50 años de experiencia en textos.

“No trataré de hacer un tratado”. Simplemente quería acercaros un poco las curiosidades de este tipo de letra. Común para todos, pero en la que quizás nunca te hayas fijado detenidamente.

Pocas tipografías disfrutan de tanto cariño por parte de muchos diseñadores. Es una tipografía de culto, amada por los más puristas de la materia y puesta como ejemplo a seguir. En su sencillez y falta de serif Helvética parece expresar lo moderno, lo sofisticado, lo funcional y democrático.

La Helvética (también conocida como Neue Haas Grotesk, Helvetica y ultimamente expandida a Neue Helvetica) es una tipografía desarrollada por Max Miedinger en 1957 para la fundición de tipografías Haas’sche Schriftgießerei (también conocida como “Haas”) de Basilea, Suiza.

Icono de la escuela suiza de tipografía (nombrada arriba), Helvética se difundió por el mundo del diseño durante los años sesenta, llegando a ser sinónimo de las actitudes modernas, progresistas y cosmopolitas. Con su apariencia amable, feliz y sus líneas limpias, fue aclamada durante un tiempo, tanto por el mundo corporativo como el del diseño, como una fuente casi perfecta que se podía usar para todo.

«Cuando haya duda, utiliza Helvética»,

fue una regla general.

Por antítesis, Arial, la versión para ordenadores casi indistinguible diseñada en 1982 por Robin Nicholas y Patricia Saunders para Monotype, es acusada de inferior, imitadora, pastiche, impura.

Hay muchos tipos de Helvética, es una letra de palo seco, muy legible, de estilo grotesco, redondeada, con gran altura-x, descendentes y ascendentes cortas y sin excentricidades. De hecho, mucha gente diría que carece de carácter. Es bastante aceptable como tipo de texto y se usa ampliamente en la edición de libros y en publicidad.

El año pasado coincidiendo con la celebración de los 50 años desde el nacimiento de este tipo de letra, se hizo un documental (ver trailer) muy curioso, porque si te fijas, está presente en muchísimos sitios de tu ciudad, es usada para carteles, indicaciones, letreros, avisos, periódicos, en el metro…

Espero que de ahora en adelantes os fijéis un poco más en este tipo de letra como digo, presente en muchos sitios.

Enlaces y más info | 1, 2, 3, 4.

¿Qué pasaría si cogieras a cientos de personas para hacerles retratos? La primera cosa clara es que encontrarías parecidos entre muchos de ellos. Bien, pues en esto consiste el experimento hecho en Rotterdam, llevado a cabo por Ari Versluis y la estilista Ellie Uyttenbroek; los cuales han trabajado conjuntamente desde octubre de 1994.

Inspirados por un interés común en la llamativa vestimenta de los diferentes grupos sociales, que han documentado numerosos identidades sistemáticamente durante los últimos 13 años. Rotterdam es heterogénea, multicultural, y la escena de la calle sigue siendo una importante fuente de inspiración para Ari Versluis y Ellie Uyttenbroek, aunque desde 1998 han trabajado también en las ciudades en el extranjero.

Ellos llaman a su serie Exactitudes: una contracción de exacto y de actitud. Al registrar sus temas en un marco idéntico, con poses similares y observar estrictamente “el código de vestir“, Versluis y Uyttenbroek proporcionar una casi científico, antropológico registro de los intentos del pueblo a distinguirse de los demás asumiendo una identidad de grupo.

Podéis ver las fotografías de la curiosa galería aquí.

Uno de los experimentos más entrañables que he visto. Y que más me han gustado. La cosa es fácil, siempre y cuando te acuerdes Consiste en irse haciendo una foto todos los años. Así, al juntarlas, obtendremos una bonita vista general de como pasan los años de nuestras vidas. ¿Un ejemplo? La familia de Diego Goldberg. Impresionante, llevan desde los años 70 haciéndose una foto por año sin que falte ninguna, concretamente desde 1976. Si ésta te ha gustado, puedes echarle también un ojo a Diego (19/07/73) - Eli (06/01/76) y Martín (16/4/82) Los 3 llevan unos 23 años también haciéndose fotos de año en año (con algunos saltos por medio)

He estado buscando más familias y he encontrado algunos álbumes en flickr de gente que se hace una foto cada día del año (algo parecido a lo anterior), y la sube a un álbum que suele llamar “originalmente” 365 o 365days. Podéis encontrar miles de ejemplos pues está muy de moda: Dramamath, Wannabe, evad67, MsJuls, evaxebra, … y miles más como digo. Yo ya estoy pensando en hacerme uno… me ha picado el gusanillo, y encima como dentro de poco es año nuevo…

Nota: Vaya nombres nicks raros que se coge la gente en flickr y en esto de internet, con los fácil que es paco, antonio, carlos, marta, maría, tomasa, tomaso, miki, nacho…. je je je je.

Tenía ganas de escribir un artículo hablando de estos temas, por fin he encontrado el momento… Es curioso pensar que todo no está inventado / investigado / estudiado / (poner aquí más cosas). Por ejemplo en el tema de la informática (por englobarlo con algún nombre) hay algunos de los obstáculos que todavía hoy en día se investigan pretendiendo resolverlos, ¿ejemplos?:

• Crear una consciencia artificial o inteligencia artificial

  • La inteligencia computacional (también conocida como inteligencia artificial subsimbólica) implica desarrollo o aprendizaje iterativo (p.ej. modificaciones iterativas de los parámetros en sistemas conexionistas). El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos. Es decir, en un lenguaje más coloquial, se pretende que las máquinas aprendan por sí solas partiendo de unos conocimientos básicos.

  • Los primeros desarrollos en inteligencia artificial comenzaron a mediados de los años 1950 con el trabajo de Alan Turing.

  • Como ocurre casi siempre en el caso de una ciencia recién creada, la inteligencia artificial aborda tantas cuestiones confundibles en un nivel fundamental y conceptual que, adjunto a lo científico, es necesario hacer consideraciones desde el punto de vista de la filosofía. Gran parte de esta ciencia se junta con temas en la filosofía de la mente, pero hay ciertos temas particulares a la IA.

  • El concepto de IA es aún demasiado difuso. Contextualizando, y teniendo en cuenta un punto de vista científico podríamos englobar a esta ciencia como la encargada de imitar a una persona, y no por fuera en su cuerpo, sino imitar al cerebro, en todas las funciones posibles, existentes en el humano o inventadas sobre el desarrollo de la máquina inteligente.

  • Así, aplicando literalmente la definición de Inteligencia Artificial, no cabe otra posibilidad que pensar en máquinas inteligentes, es decir, sin emociones que obstaculicen encontrar la mejor solución a un problema dado. Debemos pensar en dispositivos artificiales capaces de concluir miles de premisas a partir de otras premisas dadas, sin que ningún tipo de emoción tenga opción de sobrevivir. En esta línea, hay que saber que ya existen sistemas inteligentes. Capaces de tomar decisiones acertadas.Sin embargo, el concepto de IA que la mayoría de las personas podemos hacernos es muy distinto al descrito anteriormente, pues lo que realmente nos gustaría, lo que produciría curiosidad experimental, es un dispositivo con emociones.

• Un algoritmo de tiempo polinomial para problemas de tipo NP-completos o una prueba de que no existen (¿Es P = NP?)

  • En teoría de la complejidad computacional, la clase de complejidad NP-completo es el subconjunto de los problemas de decisión en NP tal que todo problema en NP se puede reducir en cada uno de los problemas de NP-completo. Se puede decir que los problemas de NP-completo son los problemas más difíciles de NP y muy probablemente no formen parte de la clase de complejidad P. La razón es que de tenerse una solución polinómica para un problema de NP-completo, todos los problemas de NP tendrían también una solución en tiempo polinómico.

  • Algunos de los problemas más famosos que conozco de éste tipo son:
    • Problema de satisfacibilidad booleana (SAT)
    • Problema de la mochila (knapsack)
    • Problema del ciclo hamiltoniano
    • Problema del vendedor viajero
    • Problema de la clique

• Construir un ordenador cuántico.

  • Sin duda una de las tareas más apasionantes. (Por lo menos eso pienso yo) Véamos una definición para entender un poco de que se trata:

  • La computación cuántica es un paradigma de computación distinto al de la computación clásica. Se basa en el uso de qubits en lugar de bits, y da lugar a nuevas puertas lógicas que hacen posibles nuevos algoritmos. Una misma tarea puede tener diferente complejidad en computación clásica y en computación cuántica, lo que ha dado lugar a una gran expectación, ya que algunos problemas intratables pasan a ser tratables. Mientras un computador clásico equivale a una máquina de Turing, un computador cuántico equivale a una máquina de Turing indeterminista.La empresa canadiense D-Wave System había supuestamente presentado el 13 de febrero de 2007 en Silicon Valley, una primera computadora cuántica comercial de 16-qubits de propósito general; luego la misma compañía admitió que tal máquina llamada Orion no es realmente una Computadora Cuántica, sino una clase de máquina de propósito general que usa algo de mecánica cuántica para resolver problemas.

  • Dado que estamos hablando de problemas. Uno de los obstáculos principales para la computación cuántica es el problema de la decoherencia, que causa la pérdida del caracter unitario (y, más específicamente, la reversibilidad) de los pasos del algoritmo cuántico. Los tiempos de decoherencia para los sistemas candidatos, en particular el tiempo de relajación transversal (en la terminología usada en la tecnología de resonancia magnética nuclear e imaginería por resonancia magnética) está típicamente entre nanosegundos y segundos, a temperaturas bajas. Las tasas de error son típicamente proporcionales a la razón entre tiempo de operación frente a tiempo de decoherencia, de forma que cualquier operación debe ser completada en un tiempo mucho más corto que el tiempo de decoherencia. Si la tasa de error es lo bastante baja, es posible usar eficazmente la corrección de errores cuánticos, con lo cual sí sería posible tiempos de cálculo más largos que el tiempo de decoherencia y, en principio, arbitrariamente largos. Se cita con frecuencia una tasa de error límite de 10^-4, por debajo de la cual se supone que sería posible la aplicación eficaz de la corrección de errores cuánticos.

Fuente de partes del texto: Wikipedia.

Seguramente os acordaréis de el corto de A Tale of rock al ver esta otra película que os traigo. Se trata de una magnífica animación hecha por Jeff Lew. Para los que no sepáis muy bien quien es ese hombre, os dejo algunas claves:

Jeff Lew trabajó como jefe animación en las tres entregas de Matrix de los hermanos Watchowski (sin duda lo mejor de la trilogía) A trabajado en películas como Spiderman, X-Men…etc. (Os podéis imaginar como controla el hombre en esto de la animación digital) Una vez acabado el trabajo de la última película de Matrix, se encerró en su casa y, el solito, ha trabajado los últimos cuatro años 14 horas al día los siete días de la semana para hacer esta película sobre una habichuela asesina (Kill Bean Forever). En la pagina oficial de la película se puede ver el trailer con muy buena calidad, os lo dejo también aquí abajo. Me he quedado sin palabras al ver lo bien hecho que está.

Por lo visto, la película ahora está de festival en festival, así que hasta que no pase por todos, no podremos disfrutar de ella. Algunas cosas curiosas de la producción de esta película son, por ejemplo, que Lew tubo que endeudarse para poder terminarla, y ahora le está haciendo bastante rico/famoso. Y he conseguido más datos curiosos en inglés, que os pongo a continuación. (No me molesto en traducirlos porque creo que son fáciles de entender)

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