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Joined April 2021
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Quite possibly the best app I’ve created yet, create drainage and profile views anywhere there is data using USGS Lidar. Try it: senterfarms.com/programs/csr…
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🌏 Planetary Intelligence Planet just opened up an AI interface to a decade of daily satellite images of the entire Earth. I have been playing with a pre-release and here are some samples of what you can do: 1) For the ag sector: “plot the crop performance of farms near Williams, California for the past 5 years seasons.” 2&3) Ski Season report: a couple samples from the prompt “make a report of the changing snow and ice conditions of the ski resorts in Tahoe for the past decade.” It also has pixel by pixel sliders of the snow levels over the years, part of a 30-page report. 4) My personal passion project: “find RGB signature of planes in flight near Paris airport.” High altitude objects in motion leave a very visible RGB parallax artifact. The push broom sensors in the imaging satellite use its steady motion to integrate a rectangular image from a line sensor sweeping forward in orbit like a push broom. With multiple lines of sensors for different colors, high altitude objects (planes, balloons, satellites) also cause misalignment from parallax shifts (unrelated to their lateral movement). This creates an easily detectable image artifact that can now serve as a search feature. Planet used this "bug" to search its daily planetary imaging database to find all of the high-altitude Chinese spy balloons and trace them back in time to their launch site in China. Explore our Earth: ai.planet.com
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"2027 está a 1 mes" yo, que perdí la noción del tiempo desde 2019:
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YA VA QUE UN INGENIERO DE BINANCE DESCARGÓ QUEEEEEE!!????
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Tomorrow we're releasing a full UATX course for free: all 19 lectures of Professor Isabella Reinhardt's Rise and Fall of Ancient Rome, filmed in class with our students. It runs from Rome's mythical founding to the Third Century Crisis. It ends on a question the class spent a whole session arguing about: did Rome ever really fall?
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Somos un equipo de 45 millones unidos por la velocidad 🇦🇷💛 Orgullosos de ser partners de @FranColapinto y @AlpineF1Team
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Gameto, mi sexto unicornio, acaba de ser comprado por Ferring por 1.380 millones de dólares En 2020 hice una donación a la Universidad de Harvard para crear una beca con el nombre de mi padre, Carlos M. Varsavsky, en el laboratorio de George Church, uno de los grandes genetistas del mundo. La beca tenía un solo objetivo: fabricar óvulos humanos en el laboratorio. De ahí salió Gameto. Mi padre era astrofísico y creó el Instituto Argentino de Radioastronomía. Era un gran profesor, en la universidad y en casa. En una época sin inteligencia artificial, él era la inteligencia artificial para mí: sabía de todo, era la enciclopedia de la familia. Murió joven. La beca lleva su nombre. Ferring Pharmaceuticals, la farmacéutica suiza especializada en fertilidad, compra Gameto por hasta 1.382,5 millones de dólares. Soy cofundador de Gameto, y esta es la historia de una empresa que nació para hacer una cosa y fue comprada por otra. Llegué a la fertilidad en 2016 con Prelude Fertility, una red de clínicas de fertilidad en Estados Unidos que monté y que después pasó a formar parte de Inception, hoy la mayor red de clínicas de fertilidad de Norteamérica. Dentro de esas clínicas aprendí algo que las tasas de éxito no cuentan. La fecundación in vitro (FIV) funciona, pero es brutal. Durante unas dos semanas la mujer se inyecta hormonas para que sus ovarios liberen muchos óvulos a la vez. Eso son unos veintiocho pinchazos, varias ecografías, análisis de sangre, hinchazón y cambios de humor. Muchas mujeres pasan por eso una vez y no quieren volver a pasar. Cada una que lo deja es un embarazo que nunca llega. Me obsesioné con una pregunta: ¿y si el tratamiento durara tres días en vez de dos semanas? En 2020, el año de la beca, arrancamos Gameto con unos 3 millones de dólares de amigos y de otros emprendedores, entre ellos Brian Armstrong, el fundador de Coinbase; Jack Abraham, creador de Atomic, un estudio que monta empresas desde cero; y Shervin Pishevar, uno de los primeros inversores de Uber. Fabricar un óvulo resultó enormemente difícil. Nadie en el mundo lo ha conseguido todavía. Pero por el camino hacia el óvulo encontramos algo más útil para las mujeres que están hoy en tratamiento. La beca pagó el doctorado de Christian Kramme, un genetista californiano que descubrió cómo fabricar en el laboratorio las células que rodean al óvulo dentro del ovario y lo ayudan a madurar. Hoy es el director científico de Gameto. En 2021 incorporé a Dina Radenkovic Turner como cofundadora y consejera delegada. Tenía 26 años, era médica formada en el University College de Londres, había competido en olimpiadas de matemáticas en su Serbia natal, y es una de las personas más brillantes con las que he trabajado en mi vida. Mucha gente cuestionó que pusiera a alguien tan joven al frente de una empresa de biotecnología. El tiempo nos dio la razón. Lo que tenía era un objetivo casi imposible, fabricar un óvulo humano en el laboratorio, y una beca en Harvard. Dina convirtió eso en una empresa. Miró las células de Christian y vio un producto: si el óvulo todavía quedaba lejos, haríamos en el laboratorio el trabajo del ovario. Eso es Fertilo. Con Fertilo, la mujer se pone hormonas solo dos o tres días, alrededor de un 80% menos de pinchazos. Sus óvulos se extraen todavía inmaduros y pasan un día en el laboratorio junto a esas células, que hacen el trabajo del ovario. Una vez maduros, se fecundan como en cualquier ciclo de FIV. Las células nunca entran en su cuerpo. El 16 de diciembre de 2024 nació en Lima el primer bebé concebido así. En agosto de este año ya eran cinco bebés y más de veinte embarazos. Una mujer que termina un tratamiento de tres días está mucho más dispuesta a volver a por un segundo ciclo, y a por un tercero. Tres ciclos suaves valen más que un ciclo brutal que nadie quiere repetir. Con la compra de Ferring, Gameto es la sexta empresa que he construido que supera los mil millones de dólares, después de Viatel, Jazztel, Ya.com, Eolia Renovables, que vendimos en 2017, e Inception Fertility, que absorbió a Prelude. Telecomunicaciones, internet, energías limpias, clínicas de fertilidad y ahora biotecnología. Son sectores que no tienen nada en común, y en todos aprendí lo mismo: lo que más importa es el equipo. Mi idea original, fabricar un óvulo humano en el laboratorio, todavía no ha funcionado. Lo que vale hasta 1.382,5 millones de dólares apareció por el camino, y lo vimos a tiempo. Gracias a Dina, a Christian y a todo el equipo de Gameto.
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hay que reírse de uno mismo, así que háganse un favor y metan este prompt en su IA más usada (me lo pasaron, no es mío): Based on everything you know about me, roast and don’t hold back. Say it in argentine slang Just like this, but add way more argentine swear words
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El año que viene cuando vayan a votar acuérdense de la euforia con la que hoy gran parte del PRO celebra el triunfo de Lula.. Que la memoria no sea selectiva, una vez más.
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Google DeepMind now compresses a year of satellite imagery for every 10m of Earth into 64 numbers. A team just used them to find every tomato field in California. A task like detecting tomato fields and distinguishing them from wheat fields can actually be pretty annoying to do. Raw satellite imagery is a mess of clouds, shadows and shifting seasons, so getting a crop map out of it normally means hand-picking which colour bands and seasonal patterns distinguish one crop from another, then redoing much of that work when you move to a new year or a new region. A model tuned to spot tomatoes in one season loses its edge in the next. For something as ordinary as knowing which field grows what, that is a lot of custom engineering to maintain, and it is exactly the fragile step everyone wants to delete. A team at UC Davis tested a way to delete it, using AlphaEarth Foundations. Instead of handing you raw pixels, AlphaEarth pre-digests a full year of satellite observations for every 10-metre patch of ground on Earth into a compact string of 64 numbers, a kind of fingerprint of everything that happened on that patch across the year. It ships one of these fingerprints per location per year from 2017 onward. The bet the Davis team wanted to test was simple. If the hard summarising work is already done for you, a fairly ordinary model should be able to read those fingerprints and map a crop with none of the usual hand-tuning. To find out they leaned on California's 2018 statewide crop map, which told them the ground truth for thousands of fields. They took 4,742 known tomato fields and 4,742 fields growing everything else, a deliberate mix of alfalfa, wheat, corn, beans and orchards, fed the fingerprints into a standard image-segmentation network, and split the data so the fields it was tested on sat in genuinely different places from the ones it learned on. That last part matters, because testing on land next door to the training fields mostly measures memory, not skill. The scores came back almost suspiciously high. Around 99% of pixels classified correctly, an F1 of 99.0% balancing false alarms against misses, and a predicted tomato area that overlapped the true area about 98%. More telling than the headline number is where the model hesitated. They ran it a hundred times over with random pieces switched off each time, watching where its answers wobbled, and the uncertainty piled up almost entirely along field boundaries while the interiors stayed rock solid. That's the pattern you'd want to see: confident about whole fields, unsure only at the fuzzy edges where one crop meets another. As you may know, I'm a bit up in the air about these embeddings datasets. They make inference cheaper and quicker, but sometimes they're outperformed by more vanilla approaches. Anyway, as with LLMs, we're just at the beginning and they'll only improve over time. So watch this space... link to full article: arxiv.org/abs/2605.21804
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El martes participé de la presentación de un nuevo miembro de Bayer Forward Farming. Una de las charlas fue sobre tránsito controlado de maquinaria. Durante la jornada varios colegas y clientes me fueron preguntando si podíamos utilizar los datos de las celdas de carga de las sembradoras para estimar compactación del suelo. La pregunta me quedó dando vueltas y me puse a revisar algunos mapas. Las celdas de carga miden la fuerza que soportan las ruedas limitadoras de profundidad. Cuando aumenta la resistencia del suelo, los discos necesitan más fuerza para penetrar y puede disminuir la carga sobre esas ruedas. En una sembradora con resortes mecánicos, como la de este ejemplo, esa fuerza no se ajusta automáticamente. Si no alcanza para mantener la profundidad, las ruedas limitadoras pueden perder contacto con el suelo. Esa pérdida de contacto queda registrada y georreferenciada. En estos mapas de Panorama, las zonas azules representan justamente eso. Mirando el lote aparecen líneas y patrones que podrían corresponder a huellas de cosechadoras, tolvas o pulverizadoras. No significa necesariamente que estemos midiendo compactación, pero me parece una relación interesante para investigar. ¿Podemos utilizar estos datos para dirigir muestreos de suelo? ¿Identificar sectores donde medir con penetrómetro? ¿Evaluar el resultado de alguna intervención en la siguiente campaña? ¿Qué ven ustedes en los mapas? ¿Encuentran alguna otra relación? Hace años que venimos incorporando sensores y generando información durante la siembra. Me pregunto cuánto de todo eso realmente estamos aprovechando. ¿Utilizamos esos datos para tomar decisiones agronómicas, solamente para regular las máquinas, o ni siquiera para eso?
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Precision matters, even in 47-year-old data. 🛰️ Several Landsat 2 and Landsat 3 Multispectral Sensor (MSS) products were recently reprocessed to correct brightness value errors first identified in early 2025. About 44,000 of these products were originally processed with incorrect gain and offset values, specifically in Band 4 and Band 5, which ended up looking brighter or darker than they should have. This reprocessing also fixed about 1,700 MSS products that had a second problem. A processing bug caused about 27,000 extra pixels per scene, roughly 22% of each image, to be mistakenly marked as cloud, mostly along cloud edges. It's a small fix with a big purpose. Correcting these issues reflects our ongoing commitment to providing high-quality data to the Landsat user community. Keeping decades-old imagery accurate matters just as much as collecting new data. It's what allows Landsat's 50+ year archive to remain a reliable resource for studying long-term change on Earth's surface. Reprocessed products are ready to download from USGS Landsat Data Access: ow.ly/BWEK50ZY72y 📸: This Landsat 3 MSS scene over the Los Angeles, California, area was reprocessed to correct brightness value errors. Smoke from wildfires can be seen rising from the Angeles National Forest in September 1979. Credit: USGS #Landsat #RemoteSensing
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Did you know you can calculate the exact sample size you need before you even start your study? A sample size calculation — also called a power analysis — helps you determine the optimal number of observations for your statistical analysis. It ensures your study is large enough to detect meaningful effects, but not so large that you waste resources. Key advantages of performing a power analysis: ✔️ Avoid underpowered studies that might miss real effects ✔️ Save time and costs by avoiding unnecessarily large samples ✔️ Tailor your sample size to the effect size you care about detecting ✔️ Choose your desired confidence level and statistical power for robust results ✔️ Works for a wide range of statistical tests, from t‑tests to ANOVA and regression ✔️ Supported by many free R packages, such as pwr The image shows on the left side how the required sample size changes depending on the expected effect size — smaller effects require much larger samples. On the right side, you see an example of a calculated sample size for comparing two groups using a t-test, showing exactly how many participants are needed per group for the desired confidence level and statistical power. Sign up for my newsletter to get more practical tips on statistics, data science, R, and Python. More details are available at this link: statisticsglobe.com/newslett… #database #DataAnalytics #Python #DataScience #statisticsclass #RStats
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One of my favorite shows as a kid!
Elon Musk just made Turbo Boost a reality. A bunch of guys my age have been waiting our whole lives for this.
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Imagine having to pretend to hate the guy that made this all reality:
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100 years apart.
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The thing I’m most grateful to Elon for is bringing back an age of wonder and excitement to humanity. That was jaw-dropping awesome! Screams and mouths wide open in the audience. Nuts.
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Turns out the future does have flying cars
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Roadster transforms in Track Mode These aero features aren't just for looks: they provide the best passive downforce package of any road car (approaching F1 levels!) with wing actuation driven by the @Tesla_Optimus actuator system
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SpaceX has used thrusters to position spacecraft for decades. Making them work in a vehicle instead of a vacuum took all-new hardware & controls. Every usable void in the car is packed with Carbon Fiber Overwrapped Pressure Vessels (COPVs) More compressed gas on board = more flight time
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