Científicos de EEUU frabrican el primer ADN que abre la puerta a la vida artificial
Un equipo internacional de científicos encabezado por Jef Boeke,
director del Centro Médico Langone del Instituto para Sistemas Genéticos
de la Universidad de Nueva York, en Estados Unidos, ha sintetizado el
primer cromosoma funcional en la levadura, un paso importante en el
campo emergente de la biología sintética y el diseño de microorganismos
para producir nuevos medicamentos, materias primas para alimentos y
biocombustibles.
En los últimos cinco años, los científicos han construido cromosomas
bacterianos y ADN viral, pero éste es el primer informe de un cromosoma
eucariota completo, la estructura filiforme que transporta los genes en
el núcleo de todas las células animales y vegetales, construido desde
cero. Los investigadores dicen que el esfuerzo global de su equipo
también marca uno de los avances más significativos en la genética de la
levadura desde 1996, cuando los científicos trazaron todo el código del
ADN de la levadura o mapa genético.
"Nuestra investigación mueve la aguja en la biología sintética de la
teoría a la realidad", afirma el doctor Boeke, pionero en biología
sintética, que recientemente se unió al Centro Langone desde la
Universidad de Johns Hopkins, en Estados Unidos. "Este trabajo
representa el paso más grande en un esfuerzo internacional para
construir el genoma completo de la levadura sintética", agrega este
experto.
"Es el cromosoma más ampliamente alterado jamás construido. Pero el hito
que realmente cuenta es la integración en una célula de levadura viva.
Hemos demostrado que las células de levadura que llevan este cromosoma
sintético son muy normales. Se comportan de manera casi idéntica a las
células de levaduras salvajes, sólo que hoy poseen nuevas funciones y
pueden hacer cosas que la levadura salvaje no es capaz", resalta.
En la edición digital de este jueves de la revista 'Science', el equipo
técnico describe cómo, usando un diseño asistido por ordenador,
construyó un cromosoma en pleno funcionamiento, al que llamó 'synIII', y
lo incorporó con éxito en la levadura de cerveza, conocida
científicamente como 'Saccharomyces cerevisiae'.
El esfuerzo de siete años por construir el cromosoma 'synIII' unió unos
273.871 pares de bases de ADN, una longitud más corta que su homólogo de
la levadura nativa, que tiene 316.667 pares de bases. Boeke y su equipo
realizaron más de 500 modificaciones en su base genética, eliminando
secciones de repetición de unos 47.841 pares de bases de ADN que se
consideran innecesarios para la reproducción y el crecimiento de
cromosomas.
ADN basura
También quitaron lo que se denomina popularmente ADN basura, incluyendo
pares de bases que se sabe que no codifican ninguna proteína en
particular, y los segmentos de genes "saltadores" conocidos por moverse
al azar e introducir mutaciones. Otros conjuntos de pares de bases se
añadieron o alteraron para permitir a los investigadores etiquetar ADN
como sintético o natural y eliminar o mover genes en 'synIII'.
"Cuando se cambia el genoma se está jugando. Un cambio incorrecto puede
matar la célula -explica Boeke--. Hemos hecho más de 50.000 cambios en
el código de ADN en el cromosoma y nuestra levadura aún vive. Esto
muestra que nuestro cromosoma sintético es resistente y que dota a la
levadura de nuevas propiedades".
El esfuerzo contó con la ayuda de unos 60 estudiantes de pregrado
matriculados en el proyecto 'Construir un genoma', fundado por el doctor
Boeke en la Universidad Johns Hopkins. Los alumnos montaron fragmentos
cortos de ADN sintético en tramos de 750 a 1000 pares de bases o más, un
esfuerzo dirigido por Srinivasan Chandrasegaran, profesor de la Johns
Hopkins e investigador principal de los estudios del equipo con
'synIII'.
20140328
Nvidia Announces Beastly 12GB Titan Z Graphics Card
Nvidia Announces Beastly 12GB Titan Z Graphics Card
When Nvidia introduced the GTX Titan graphics card they weren’t sure how it would be received, especially with a $1000 MSRP. But not only did it become their flagship GPU, it sold exceptionally well to both creative professionals and gamers — a fact verified by multiple boutique PC vendors I’ve spoken to. Now, Nvidia is shattering the boundaries with Titan Z, a card they say will blow past enabling quality 4K graphics and right into 5K.
“Not only is it powerful, but it’s whisper quiet and fits naturally into your PC,” Nvidia CEO Jen-Hsun Huang exclaimed during his keynote at the GTC 2014 conference.
I’m sure the Titan Z will be marketed to professionals as a supercomputing card, but you can expect 4K gaming enthusiasts who want bleeding edge tech to buy it in droves.
The bottleneck typically associated with 4K gaming is memory, a problem the Titan line solves. But as we’ve seen with my review of the Falcon Mach V, it still takes multiple Titans to deliver ultra quality settings. I don’t have final specifications yet on Titan Z yet — base GPU and memory clocks as well as TDP will be important factors — but it’s going to be one beastly card to benchmark.
Nvidia reps have promised an in-depth Titan Z briefing for press in the near future, so expect much more information soon.
When Nvidia introduced the GTX Titan graphics card they weren’t sure how it would be received, especially with a $1000 MSRP. But not only did it become their flagship GPU, it sold exceptionally well to both creative professionals and gamers — a fact verified by multiple boutique PC vendors I’ve spoken to. Now, Nvidia is shattering the boundaries with Titan Z, a card they say will blow past enabling quality 4K graphics and right into 5K.
“Not only is it powerful, but it’s whisper quiet and fits naturally into your PC,” Nvidia CEO Jen-Hsun Huang exclaimed during his keynote at the GTC 2014 conference.
Titan
Z incorporates two GK110 Kepler-based GPUs, boasting a total of 5,760
CUDA cores (about $.50 per core) and a staggering 12GB of video memory
, double what the existing Titan Black has. With that in mind, the MSRP
of $2,999 probably won’t raise many eyebrows, though it will frighten
some wallets.
Nvidia CEO Jen-Hsun Huang introduces the Titan Z Graphics Card | Photo by Jason Evangelho
I’m sure the Titan Z will be marketed to professionals as a supercomputing card, but you can expect 4K gaming enthusiasts who want bleeding edge tech to buy it in droves.
The bottleneck typically associated with 4K gaming is memory, a problem the Titan line solves. But as we’ve seen with my review of the Falcon Mach V, it still takes multiple Titans to deliver ultra quality settings. I don’t have final specifications yet on Titan Z yet — base GPU and memory clocks as well as TDP will be important factors — but it’s going to be one beastly card to benchmark.
Nvidia reps have promised an in-depth Titan Z briefing for press in the near future, so expect much more information soon.
20140327
El fallo de Deep Blue que pudo haber vencido a Kasparov
El fallo de Deep Blue que pudo haber vencido a Kasparov
En el libro The Signal and The Noise, Nate Silver analiza el caso de aquella serie de partidas entre el considerado mejor jugador de ajedrez de todos los tiempos Gary Kasparov y un ordenador de IBM, Deep Blue. Entra en el libro como una de las situaciones donde las predicciones son necesarias porque, aunque las reglas del ajedrez son claras y la suerte no es un factor, este juego nos enfrenta con una gran necesidad de procesamiento mental. La cuestión es fascinante: ¿podría un ordenador calcular todas esas probabilidades más rápido que un humano y ganarle?
La respuesta es: sí, lo hace, y mucho mejor que un cerebro humano. Calcular las probabilidades de las jugadas es posible en los primeros movimientos, pero rápidamente las opciones crecen exponencialmente y los números se vuelven astronómicos, a tal punto que hay más posibilidades de partidas de ajedrez que átomos en el universo, como escribió acertadamente Diego Rasskin-Gutman. Aquí es cuando el ordenador tiene ventaja porque puede calcular todas las ramificaciones posibles de ese árbol que es el partido y sus jugadas. Y puede hacerlo en un tiempo impensable para un cerebro humano.
¿Qué es entonces lo que permite a un humano ganar a la máquina? Los jugadores de ajedrez hacen cálculos, pero aprenden a concentrar su esfuerzo mental a través de la memoria y su experiencia. A veces prueban calculando las posibilidades de muchas de estas ramas del árbol del juego, pero sin extenderse en cada una; otras veces se concentran en una a cambio de más profundidad en el cálculo. Aunque son muy efectivos en la táctica, el punto débil de los programas de ajedrez es que son incapaces de ver el "big picture”, el juego en una perspectiva amplia, y pensar estratégicamente.
La jugada que volvió loco al campeón
Kasparov había entrenado muchas veces con ordenadores a lo largo de su carrera, y sabía cómo jugaban. Por eso ganó el match de 1996 y la primera partida de 1997. Pero hubo algo en esa sesión que turbó al maestro ajedrecista. Deep Blue hizo una jugada muy rara, al menos para Kasparov: movió una torre a una posición completamente carente de sentido cuando podría haber hecho un jaque al rey. Una jugada que era en esencia un pase de turno, para un turno después abandonar el juego.
¿Qué estaba pensando Deep Blue? Esta pregunta obsesionó al campeón. Esa noche, Kasparov y su amigo y asesor Frederic Friedel se quedaron analizando el juego, y descubrieron que la jugada, de haber continuado de forma convencional, hubiera llevado a la posibilidad de un jaque mate para Kasparov. Lo escalofriante de esto era que esa situación se producía 20 movimientos después, algo que por la complejidad del juego se considera imposible de calcular tanto por máquinas como por personas. (Uno de los momentos más gloriosos para Kasparov, como una vez contó, fue cuando en una partida en Holanda en 1999 pudo visualizar una posición ganadora unos 15 movimientos adelante). Hasta ese momento se suponía que Deep Blue estaba limitada a calcular unos 6-8 movimientos en la mayoría de los casos, con una capacidad de analizar 200 millones de posiciones por segundo. Aunque no podían estar seguros al 100% de lo que había “pensado” Deep Blue, esto fue suficiente para que Kasparov ya no volviera a sentirse invencible.
La famosa segunda partida fue completamente diferente: Deep Blue jugó con un estilo mucho más agresivo, y según los expertos “muy humano”. Kasparov hundió su cabeza entre sus manos, abandonó la partida después del movimiento 45, y esa noche se fue sin hablar con la prensa.
El humano contra la empresa
Se dice que los campeones de ajedrez suelen ser algo paranoicos, quizás por tener la mente enfocada en detectar patrones, y Kasparov empezó a cuestionar que hubiera habido intervención humana en Deep Blue a lo largo de ese juego. Tanto una máquina como un ser humano tienen sus ventajas y desventajas, pero la combinación de ambos puede ser invencible. Kasparov estaba muy irritado, pero su madre le dijo que tenía que salir a hablar con la prensa al día siguiente, como el profesional que era. Lo hizo. Cuando le preguntaron por el juego de Deep Blue del día anterior, dijo “Maradona lo llamó la mano de Dios”, haciendo referencia al gol a los ingleses en el Mundial de 1986, que en realidad fue con la mano. El equipo de IBM rápidamente se dio cuenta que estaban acusándolos de fraude, y no aceptaron la petición de Kasparov de mostrar los logs de Deep Blue cuando todo aquello terminara.
Kasparov empezó a sucumbir a una gran presión psicológica y acusó a IBM de haberla provocado para crear las condiciones para ganar. En la historia del ajedrez este tipo de trucos sucios son muy frecuentes, y cualquier cosa que acentúe la presión psicológica de un oponente es utilizada. IBM tenía buenos motivos para no dejar nada librado al azar en este torneo: este fue uno de los mejores movimientos de marketing y marca de su historia. Sus acciones subieron un 15 % el día que se conoció la victoria de Deep Blue. Ganó millones y sobre todo cambió su imagen: de compañía que vende material de oficina, a una compañía moderna que vence a campeones de ajedrez.
It’s not a feature
Una explicación curiosa de aquel movimiento que dejó sin sueño a Kasparov durante esos días es la de Murray Campbell, uno de los ingenieros jefes del proyecto desde una época en la que Deep Blue se llamaba Deep Thought. Cambell explica que al principio el programa se ejecutaba con simulaciones y cuando se encontraba una jugada “errónea”, es decir un bug, se revisaba y se eliminaba. El programa así se iba perfeccionando, pero llegó un punto en que Deep Blue se volvió más “inteligente" para jugar ajedrez que sus creadores. Y podía ejecutar una jugada que ellos no hubieran considerado pero que no era necesariamente un fallo informático, un bug, sino un movimiento que varios pasos más adelante significaba ganar. Cambell le dijo a Nate Silver, que lo entrevistó para su libro, que probablemente Kasparov obvió la posibilidad de que esa jugada que lo desconcertó fuese un bug, y eso lo llevó a sobreestimar la inteligencia de Deep Blue.
No lo sabremos, ya que los logs nunca se abrieron y a pesar de que Kasparov hubiera querido una revancha, IBM no la aceptó. El superordenador Deep Blue fue desmantelado al poco tiempo.
Aquella competencia quizás nunca haya sido hombre versus máquina, ni el triunfo haya pertenecido enteramente a Deep Blue. “No jugaba como una máquina”, repetía un desolado Kasparov, “jugaba como el mejor ajedrecista del mundo”. Y así era, la máquina había sido hecha no para vencer a un humano, sino para derrotar a Gary Kasparov.
El haber reconocido a un humano detrás de la supermáquina, la incapacidad de ver un fallo como un bug de la máquina, y la insoportable presión que juega la mente cuando es la propia enemiga de sí misma se conjuraron como en un Test de Turing de proporciones históricas, donde Kasparov ya no sabía si jugaba contra una máquina o contra otro humano: contra sí mismo.
En el libro The Signal and The Noise, Nate Silver analiza el caso de aquella serie de partidas entre el considerado mejor jugador de ajedrez de todos los tiempos Gary Kasparov y un ordenador de IBM, Deep Blue. Entra en el libro como una de las situaciones donde las predicciones son necesarias porque, aunque las reglas del ajedrez son claras y la suerte no es un factor, este juego nos enfrenta con una gran necesidad de procesamiento mental. La cuestión es fascinante: ¿podría un ordenador calcular todas esas probabilidades más rápido que un humano y ganarle?
La respuesta es: sí, lo hace, y mucho mejor que un cerebro humano. Calcular las probabilidades de las jugadas es posible en los primeros movimientos, pero rápidamente las opciones crecen exponencialmente y los números se vuelven astronómicos, a tal punto que hay más posibilidades de partidas de ajedrez que átomos en el universo, como escribió acertadamente Diego Rasskin-Gutman. Aquí es cuando el ordenador tiene ventaja porque puede calcular todas las ramificaciones posibles de ese árbol que es el partido y sus jugadas. Y puede hacerlo en un tiempo impensable para un cerebro humano.
¿Qué es entonces lo que permite a un humano ganar a la máquina? Los jugadores de ajedrez hacen cálculos, pero aprenden a concentrar su esfuerzo mental a través de la memoria y su experiencia. A veces prueban calculando las posibilidades de muchas de estas ramas del árbol del juego, pero sin extenderse en cada una; otras veces se concentran en una a cambio de más profundidad en el cálculo. Aunque son muy efectivos en la táctica, el punto débil de los programas de ajedrez es que son incapaces de ver el "big picture”, el juego en una perspectiva amplia, y pensar estratégicamente.
La jugada que volvió loco al campeón
Kasparov había entrenado muchas veces con ordenadores a lo largo de su carrera, y sabía cómo jugaban. Por eso ganó el match de 1996 y la primera partida de 1997. Pero hubo algo en esa sesión que turbó al maestro ajedrecista. Deep Blue hizo una jugada muy rara, al menos para Kasparov: movió una torre a una posición completamente carente de sentido cuando podría haber hecho un jaque al rey. Una jugada que era en esencia un pase de turno, para un turno después abandonar el juego.
¿Qué estaba pensando Deep Blue? Esta pregunta obsesionó al campeón. Esa noche, Kasparov y su amigo y asesor Frederic Friedel se quedaron analizando el juego, y descubrieron que la jugada, de haber continuado de forma convencional, hubiera llevado a la posibilidad de un jaque mate para Kasparov. Lo escalofriante de esto era que esa situación se producía 20 movimientos después, algo que por la complejidad del juego se considera imposible de calcular tanto por máquinas como por personas. (Uno de los momentos más gloriosos para Kasparov, como una vez contó, fue cuando en una partida en Holanda en 1999 pudo visualizar una posición ganadora unos 15 movimientos adelante). Hasta ese momento se suponía que Deep Blue estaba limitada a calcular unos 6-8 movimientos en la mayoría de los casos, con una capacidad de analizar 200 millones de posiciones por segundo. Aunque no podían estar seguros al 100% de lo que había “pensado” Deep Blue, esto fue suficiente para que Kasparov ya no volviera a sentirse invencible.
La famosa segunda partida fue completamente diferente: Deep Blue jugó con un estilo mucho más agresivo, y según los expertos “muy humano”. Kasparov hundió su cabeza entre sus manos, abandonó la partida después del movimiento 45, y esa noche se fue sin hablar con la prensa.
El humano contra la empresa
Se dice que los campeones de ajedrez suelen ser algo paranoicos, quizás por tener la mente enfocada en detectar patrones, y Kasparov empezó a cuestionar que hubiera habido intervención humana en Deep Blue a lo largo de ese juego. Tanto una máquina como un ser humano tienen sus ventajas y desventajas, pero la combinación de ambos puede ser invencible. Kasparov estaba muy irritado, pero su madre le dijo que tenía que salir a hablar con la prensa al día siguiente, como el profesional que era. Lo hizo. Cuando le preguntaron por el juego de Deep Blue del día anterior, dijo “Maradona lo llamó la mano de Dios”, haciendo referencia al gol a los ingleses en el Mundial de 1986, que en realidad fue con la mano. El equipo de IBM rápidamente se dio cuenta que estaban acusándolos de fraude, y no aceptaron la petición de Kasparov de mostrar los logs de Deep Blue cuando todo aquello terminara.
Kasparov empezó a sucumbir a una gran presión psicológica y acusó a IBM de haberla provocado para crear las condiciones para ganar. En la historia del ajedrez este tipo de trucos sucios son muy frecuentes, y cualquier cosa que acentúe la presión psicológica de un oponente es utilizada. IBM tenía buenos motivos para no dejar nada librado al azar en este torneo: este fue uno de los mejores movimientos de marketing y marca de su historia. Sus acciones subieron un 15 % el día que se conoció la victoria de Deep Blue. Ganó millones y sobre todo cambió su imagen: de compañía que vende material de oficina, a una compañía moderna que vence a campeones de ajedrez.
It’s not a feature
Una explicación curiosa de aquel movimiento que dejó sin sueño a Kasparov durante esos días es la de Murray Campbell, uno de los ingenieros jefes del proyecto desde una época en la que Deep Blue se llamaba Deep Thought. Cambell explica que al principio el programa se ejecutaba con simulaciones y cuando se encontraba una jugada “errónea”, es decir un bug, se revisaba y se eliminaba. El programa así se iba perfeccionando, pero llegó un punto en que Deep Blue se volvió más “inteligente" para jugar ajedrez que sus creadores. Y podía ejecutar una jugada que ellos no hubieran considerado pero que no era necesariamente un fallo informático, un bug, sino un movimiento que varios pasos más adelante significaba ganar. Cambell le dijo a Nate Silver, que lo entrevistó para su libro, que probablemente Kasparov obvió la posibilidad de que esa jugada que lo desconcertó fuese un bug, y eso lo llevó a sobreestimar la inteligencia de Deep Blue.
No lo sabremos, ya que los logs nunca se abrieron y a pesar de que Kasparov hubiera querido una revancha, IBM no la aceptó. El superordenador Deep Blue fue desmantelado al poco tiempo.
Aquella competencia quizás nunca haya sido hombre versus máquina, ni el triunfo haya pertenecido enteramente a Deep Blue. “No jugaba como una máquina”, repetía un desolado Kasparov, “jugaba como el mejor ajedrecista del mundo”. Y así era, la máquina había sido hecha no para vencer a un humano, sino para derrotar a Gary Kasparov.
El haber reconocido a un humano detrás de la supermáquina, la incapacidad de ver un fallo como un bug de la máquina, y la insoportable presión que juega la mente cuando es la propia enemiga de sí misma se conjuraron como en un Test de Turing de proporciones históricas, donde Kasparov ya no sabía si jugaba contra una máquina o contra otro humano: contra sí mismo.
20140325
El Estado emprendedor: las grandes innovaciones del iPhone no son de Apple
El Estado emprendedor: las grandes innovaciones del iPhone no son de Apple
Así lo asegura Mariana Mazzucato, economista de la Universidad de Sussex, en su último libro, "El Estado emprendedor (The Entrepreneurial State)", del cual hace una reseña el diario The New York Times e invita a hacer una reflexión sobre el papel público a la hora de invertir en nuevas tecnologías.
La economista asegura que el papel del Gobierno como líder en innovación no es nuevo, y que de hecho se ha comportado así desde el final de la Segunda Guerra Mundial. Un papel que en muchos casos se minusvalora en favor de las ideas de los grandes visionarios del sector privado.
Los 'inventos' del iPhone
En el caso del iPhone, Mazzucato no quiere quitar méritos a Apple, pero si quiere apuntar que el Gobierno llevó el peso en el desarrollo de "todas las tecnologías que hacen del iPhone un teléfono inteligente". ¿Y cuáles son? Internet, los sistemas wireless, el GPS, la activación por voz y las pantallas táctiles. Sin ese impulso gubernamental, difícilmente se hubiera producido la revolución tecnológica que ha permitido a Apple (y a otros como Google) convertirse en lo que son hoy.
Otros sectores como las tecnologías espaciales, la biotecnología, la aviación o la investigación farmacéutica han sido impulsados principalmente por los gobiernos. A veces, junto a inversores privados, pero prácticamente nunca solamente con iniciativa privada.
El problema es que hoy el alcance, la duración y los costes de la investigación está o bien muy lejos de los recursos de las empresas o bien lejos de sus modelos de negocio. Como recuerda Martin Wolf en Financial Times, muchas veces las empresas prefieren gastar su dinero en recompras de acciones en lugar de en investigación e innovación.
Por ello, continúa The New York Times, para la prosperidad futura es esencial el papel del Gobierno a lo hora de invertir en ciencia y en tecnología. Por ello, el diario se lamenta de las reducciones en los presupuestos dedicados a estos programas en aras de la austeridad.
Por su parte, España no es un país que pueda presumir tampoco de inversión en i+D+I. Hoy se ha conocido que la partida dedicada a ello se ha reducido un 7% desde 2008, hasta 286 euros por habitante y sigue muy lejos de los países nórdicos, los que más inviertes en este campo.
- Internet, el GPS o la pantalla táctil fueron 'inventos' del Gobierno de EEUU
- Las empresas no suelen tener recursos para las investigaciones más costosas
- La inversión estatal en investigación es clave para la prosperidad de un país
Así lo asegura Mariana Mazzucato, economista de la Universidad de Sussex, en su último libro, "El Estado emprendedor (The Entrepreneurial State)", del cual hace una reseña el diario The New York Times e invita a hacer una reflexión sobre el papel público a la hora de invertir en nuevas tecnologías.
La economista asegura que el papel del Gobierno como líder en innovación no es nuevo, y que de hecho se ha comportado así desde el final de la Segunda Guerra Mundial. Un papel que en muchos casos se minusvalora en favor de las ideas de los grandes visionarios del sector privado.
Los 'inventos' del iPhone
En el caso del iPhone, Mazzucato no quiere quitar méritos a Apple, pero si quiere apuntar que el Gobierno llevó el peso en el desarrollo de "todas las tecnologías que hacen del iPhone un teléfono inteligente". ¿Y cuáles son? Internet, los sistemas wireless, el GPS, la activación por voz y las pantallas táctiles. Sin ese impulso gubernamental, difícilmente se hubiera producido la revolución tecnológica que ha permitido a Apple (y a otros como Google) convertirse en lo que son hoy.
Otros sectores como las tecnologías espaciales, la biotecnología, la aviación o la investigación farmacéutica han sido impulsados principalmente por los gobiernos. A veces, junto a inversores privados, pero prácticamente nunca solamente con iniciativa privada.
El problema es que hoy el alcance, la duración y los costes de la investigación está o bien muy lejos de los recursos de las empresas o bien lejos de sus modelos de negocio. Como recuerda Martin Wolf en Financial Times, muchas veces las empresas prefieren gastar su dinero en recompras de acciones en lugar de en investigación e innovación.
Por ello, continúa The New York Times, para la prosperidad futura es esencial el papel del Gobierno a lo hora de invertir en ciencia y en tecnología. Por ello, el diario se lamenta de las reducciones en los presupuestos dedicados a estos programas en aras de la austeridad.
Por su parte, España no es un país que pueda presumir tampoco de inversión en i+D+I. Hoy se ha conocido que la partida dedicada a ello se ha reducido un 7% desde 2008, hasta 286 euros por habitante y sigue muy lejos de los países nórdicos, los que más inviertes en este campo.
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