La transformación digital está cambiando, a distintos ritmos, varios aspectos de nuestra vida ordinaria. Muchos de estos nuevos elementos tienen que ver con una mayor eficiencia en el uso de los servicios, en especial los relacionados con las energías no renovables. Es allí donde entra la red eléctrica inteligente, una de las innovaciones en desarrollo que toca un aspecto clave del día a día.

 

La Agencia Internacional de la Energía (AIE) define la red inteligente como “una  red eléctrica que utiliza tecnologías digitales y otras tecnologías avanzadas para  controlar y gestionar el transporte de electricidad, a partir de todas las fuentes  de generación, con el fin de satisfacer la demanda variable de electricidad de los usuarios  finales”. 

 

Esto se logra gracias a la integración de sistemas de comunicación e internet, que monitorean en tiempo real la distribución de la electricidad desde su generación hasta su consumo, proporcionando información en ambas direcciones.

 

Las redes inteligentes anticipan y responden a las perturbaciones del sistema de modo   que se puedan corregir fallas con rapidez, dan cabida a todas las opciones de generación y almacenamiento, permiten la participación activa de los consumidores, favorecen la operación eficiente y facilitan la integración de los recursos de energía renovable en  cada parte de la red eléctrica.

 

Las principales iniciativas de smart grid, como se le conoce en inglés, se desarrollan en Estados Unidos, Canadá, China, Corea del Sur, Europa, Australia y Japón. Con algunos pasos también en América Latina.

 

Brasil, Ecuador y México ya están implementando redes inteligentes en proyectos piloto, mientras que Colombia y  Uruguay están trabajando en sus hojas de ruta de redes inteligentes. En Chile y Honduras también se ha comenzado con las iniciativas de redes inteligentes.

 

Esta es una tecnología que va muy de cerca con las ciudades inteligentes, por lo cual suele ser parte de proyectos dentro de ese marco y que se van probando en urbes pequeñas antes de extenderse. Por ejemplo, Corea del Sur, uno de los más avanzados en redes inteligentes, espera que todo el país esté cubierto por esta tecnología para el año 2030.

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Supremacía cuántica Google marca un nuevo hito

La competencia por ver quién alcanza la supremacía cuántica marcó un nuevo punto de referencia cuando Google publicó los detalles de cómo logró hacer en tres minutos y veinte segundos, una operación para calcular números aleatorios que al superordenador más potente del mundo le hubiera llevado al menos 10.000 años.

 

Su rival más cercano, IBM, no está muy convencido de que el término “supremacía” sea el más adecuado para lo que hizo el gigante de Internet, en especial porque es un campo en el que prácticamente se están dando los primeros pasos.

 

No obstante, lo publicado por Google en Nature (una de las revistas científicas más reconocidas del mundo) sería la primera demostración empírica del concepto de supremacía cuántica, que hace referencia al momento en el que uno de estas computadoras suponga una ventaja frente a una clásico a la hora de realizar una tarea concreta.

 

“Demostramos que la aceleración cuántica se puede lograr en un sistema del mundo real y no está impedida por ninguna ley física oculta”, afirma Google en su artículo.

 

Las computadoras cuánticas funcionan con cúbits, en lugar de con los bits convencionales de la computación clásica. Es decir, mientras el valor de los bits está restringido a un rango binario (ceros y unos), los cúbits existen en estados intermedios de “superposición cuántica”. De esta manera una computadora cuántica puede ejecutar de forma simultánea varios de procesos. 

 

Así, la computadora de Google procesó en en tres minutos y veinte segundos, lo que a una computadora no cuántica le hubiera tomado 10.000 años, aunque IBM dice que le tomaría dos días y medio. Debate aparte, significa un enorme avance en términos de velocidad y cantidad de datos procesados.

 

Ahora ¿a quién y para qué le sirve una computadora tan rápida? Precisamente a quienes manejan enormes cantidades de datos y requieren respuestas veloces y precisas. El mismo Google apunta ya a la ciencia de los materiales y la química. Mientras otros análisis miran a sectores más amplios.

 

Aunque “las computadoras cuánticas no están destinadas a reemplazar los procesadores en computadoras personales o teléfonos inteligentes en el corto plazo (…) serán las más adecuadas para abordar problemas de optimización, identificar patrones en los datos y realizar simulaciones complejas que serían demasiado exigentes para las computadoras tradicionales o clásicas”, afirma la consultora Táctica, en un informe sobre el tema.

 

Las áreas en las que esa empresa visualiza una aplicación son aeroespacial, finanzas, banca, salud, minería, agricultura y telecomunicaciones, entre otras, que generarían unos ingresos de 9.100 millones de dólares para el año 2030.

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Realidad virtual y los reencuentros terapéuticos

¿Cuánto alivio o consuelo puede brindar la tecnología? Es una pregunta que trasciende lo técnico y se adentra en la relación entre el mundo virtual y el real. Una experiencia muy llamativa la expuso el documental Encontrándote, emitido por la televisora surcoreana MBC.

 

Para esa producción se recreó la imagen de Na-yeon, una niña de siete años que murió por una enfermedad sanguínea. Esto permitió a su madre, Jang Ji-sung, tener un encuentro con ella a través de la realidad virtual.

 

Con sus lentes de RV la señora interactuó con una “versión digital” de su hija en 3D creada durante ocho meses de trabajo y que contó con el apoyo de un actor para recrear movimiento.

 

“La gente a menudo piensa que la tecnología es algo frío. Decidimos participar para ver si la tecnología puede consolar el corazón cuando se usa para las personas ”, dijo Lee Hyun-suk, director de VIVE Studios, con sede en Seúl, quien estuvo al frente del proyecto.

 

Si bien la realidad virtual tiene grandes aplicaciones en el mundo del entretenimiento, tocar las fibras más sensibles de las personas, como en el caso de Na-yeon, ha levantado cierta polémica, a pesar de contar con el aval de expertos en salud mental.

 

Muchos se cuestionan hasta qué punto esta “realidad ficticia” puede anclar a las personas impidiéndole superar el duelo. No obstante, dos expertos surcoreanos hablaron bien de este tipo de experiencias, como terapia psicológica.

 

“Es muy útil para las personas que han sufrido una pérdida inesperada para tener una despedida en condiciones tras un dolor profundo”, dijo a la BBC, Seon-Gyu Koh, del Instituto Universitario de Salud Mental de Corea del Sur.

 

Mientras, Dong-Gwi Lee, de la Universidad de Yonsei, asegura que tanto la realidad virtual como la aumentada ya se han usado en el tratamiento de trastornos de ansiedad, fobias, demencia y depresión.

 

La novedosa estrategia de recrear a una persona fallecida para que interactúe con sus parientes vivos tiene sus límites y costos, aunque la producción surcoreana no reveló cuánto fue en esta ocasión, se requiere mucha capacidad de cómputo y equipos especializados para crear una versión realista.

 

En cuanto a los límites, las personas solo pueden ver a quien se recrea, no es posible generar efectos en los otros sentidos, por los momentos.

 

La ciencia ficción sí ha explorado otros caminos. La serie Black Mirror tiene al menos dos capítulos futuristas que se acercan a lo visto en el documental surcoreano. Se trata del episodio 1 de la segunda temporada y del 4 de la tercera. 

 

En el primero un clon sustituye al difunto esposo de una mujer afligida por la repentina muerte de su esposo. El sujeto se comporta como el marido gracias a que su conciencia está cargada en su memoria. En el segundo caso, se trata de un programa que permite a las personas vivir la eternidad deseada gracias a mantenerlas “despiertas” después de la muerte.

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Tecnología Machine Learning el presente del procesamiento de datos

¿Qué tienen en común las recomendaciones de Netflix, las respuestas inteligentes de Gmail o la voz de Siri y Alexa? La respuesta es que vienen de máquinas que van aprendiendo en la medida que las usas, es lo que se conoce como Machine Learning o Aprendizaje Automático.

 

Así es, Netflix no tiene detrás a un humano vigilando los datos de las series o películas que ves o cuáles viste completas y cuáles no. Ese trabajo lo hace una computadora que va aprendiendo a medida que navegas en la aplicación. Y de allí va armando sus recomendaciones y aunque no siempre sean acertadas, ese es otro dato, del cual aprende.

 

El Machine Learning es un área de inteligencia artificial (IA) que ayuda a las computadoras o las máquinas a aprender de todos los datos anteriores y a tomar decisiones inteligentes, sin necesidad de ser programadas. El marco de aprendizaje automático implica capturar y mantener un rico conjunto de información y transformarlo en una base de conocimiento estructurada para diferentes usos en diversos campos.

 

Las aplicaciones de esta tecnología se extienden a casi todas las áreas: educación, medicina, viajes espaciales, vehículos autónomos y un largo etcétera.

 

Existen tres tipo de machine learning: supervised learning, unsupervised learning y reinforcement learning. 

 

Cuando hablamos de supervised learning, nos referimos a que depende de datos que sean etiquetados por humanos, que luego la computadora procesa. Son problemas o procesos ya resueltos, pero que seguirán surgiendo en un futuro, así que lo se que hace es que los siguientes cálculos los realice la máquina.

 

Ejemplos: reconocimiento de voz, detección de spam, reconocimiento de escritura, todos ellos muy comunes como funciones básicas de nuestros teléfonos inteligentes.

 

En el unsupervised learning al algoritmo no tiene indicaciones previas y se le entregan una gigantesca cantidad de datos. Las máquinas no identifican patrones en bases de datos etiquetadas, sino que buscan similitudes. En este caso, los algoritmos no están programados para detectar un tipo específico de datos, como ocurría con el reconocimiento de escritura, sino que buscan ejemplos que se parezcan y puedan agrupar.

 

Ejemplo:  reconocimiento facial, el algoritmo no te “reconoce” como lo haría un amigo, sino gracias una serie de patrones comunes que le ‘dicen’ que se trata del mismo rostro guardado en la base de datos

 

Por último tenemos el reinforcement learning o aprendizaje por refuerzo. En este tipo de learning machine, la computadora puede aprender gracias a ensayo y error en diversas situaciones. El ejemplo clásico es la conducción de un vehículo en autónomo.

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Investigaciones en virología, la lucha para detener las enfermedades

Las vacunas representan uno de los avances de salud pública más importantes, ayudan a prevenir la propagación de muchas enfermedades infecciosas y, en muchas partes del mundo, eliminan algunas de las condiciones más devastadoras.

 

El desarrollo de vacunas es muy complejo, con desafíos científicos, logísticos y clínicos únicos que crean obstáculos para los investigadores. Las partes interesadas de todo el ecosistema están trabajan juntas para avanzar en la nueva tecnología de vacunas que tiene el potencial de prevenir e incluso tratar muchas enfermedades devastadoras.

 

El origen de este método para prevenir enfermedades se encuentra en 1786, cuando el médico rural inglés, Edward Jenner, descubrió la vacuna contra la viruela. En la actualidad hay más de 40 vacunas para la prevención de 25 enfermedades evitables.

 

La comunidad científica sigue trabajando de forma avanzada en la búsqueda de vacunas para otras enfermedades. Según la Pharmaceutical Research and Manufacturers of America (Pharma) solo en Estados Unidos se están desarrollando 264 vacunas para prevenir y tratar enfermedades. Estos incluyen 137 para enfermedades infecciosas, 101 para cáncer, 10 para alergias, ocho para enfermedades autoinmunes, cuatro para la enfermedad de Alzheimer y cinco para otras enfermedades.

 

Uno de los esfuerzos más urgentes en la actualidad es encontrar una vacuna contra el coronavirus, la pandemia más grave que enfrenta el mundo en casi un siglo. Varias empresas se dedican a investigar y se estima que una primera vacuna esté disponible en los próximos meses. Hay en marcha más de 30 tratamientos que incluyen fármacos y una veintena de vacunas en vías de investigación, además de 82 ensayos clínicos.

 

Otra vacuna que se encuentra en desarrollo es una contra el zika. En la revista especializada The Lancet, informaron de ensayos clínicos luego de que se estableció la asociación entre la infección por el virus del zika y la microcefalia.

 

Además, los virólogos trabajan en la lucha contra los rotavirus que causan gastroenteritis y provocan casi medio millón de muertes infantiles cada año. La nueva generación de vacunas antirrotavíricas es muy promisoria, pero todavía faltan más análisis y valoraciones económicas para su difusión.

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Armas biológicas riesgo latente

Aviones japoneses sobrevuelan dos provincias chinas. Están en guerra con el gigante asiático, pero estas naves no arrojan bombas. Lanzan pulgas. Los animalitos caen y empiezan a hacer los suyo entre las personas. Pero cuando estos insectos picaban a los chinos no sólo causaban escozor sino que las transmitían la peste bubónica, una enfermedad mortal.

Ese es un solo ejemplo de las múltiples veces que bacterias, virus o toxinas se han utilizado como arma, una práctica considerada un crimen de guerra. El caso japonés ocurrió entre 1940 y 1942, pero el uso de esta espantosa forma de combatir es tan antigua que hay registros del año 1.400 antes de Cristo.

La Convención de Armas Biológicas (CAB) de 1972 establece que “la prohibición, desarrollo, producción y almacenamiento de armas bacteriológicas, toxinas”. No obstante, es claro, como lo muestra el ataque con ántrax de 2001, que estas siguen siendo un instrumento, aunque ya no de naciones en guerra, sino de grupos terroristas.

El mundo de la ficción ha tenido en las armas biológicas un tema para explotar, como en Batman Begins donde, los villanos lanzan un alucinógeno en el agua.

Lejos de la ficción, es bien sabido que todavía están por el mundo agentes letales y los gobiernos han desarrollado formas de protegerse de ellos. Estos algunos de los más conocidos:

La viruela

Es una enfermedad infecciosa grave provocada por el Variola virus. Se propaga de persona a persona y está erradicada desde los años 80. Sin embargo, reposa en laboratorios de Rusia y EEUU. En el siglo XX, la viruela causó la muerte de casi 300 millones de personas alrededor en todo el mundo.

Ántrax

Es una enfermedad contagiosa, aguda y grave causada por Bacillus anthracis. Es causante del carbunco pulmonar que es letal en la mayoría de los casos. Las esporas de B. anthracis fueron utilizadas en los ataques en 2001, tras el atentado contra las Torres Gemelas, causando cinco muertos.

Botulismo 

Es una enfermedad grave causada por una toxina producida por la bacteria Clostridium botulinum. Es tan peligrosa que solo un gramo de ella puede matar a más de un millón de personas. Se puede distribuir por aerosol o por contaminación del agua y suministros de alimentos. Fue otra de las armas biológicas usadas por los japoneses durante la ocupación de Manchuria a principio de la década de 1930.

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Avances tecnológicos para combatir el coronavirus

La pandemia del coronavirus tomó por sorpresa a muchos en el mundo, no obstante, distintas áreas científicas en combinación con las tecnológicas, se han puesto en marcha para hacer frente a esta enfermedad.

 

“Se han invertido enormes cantidades en disuasivos nucleares, pero en cambio muy poco en sistemas para evitar epidemias”, dijo tan lejos como en 2015, Bill Gates, fundador de Microsoft. A pesar de esa desventaja que se observa en la rápida expansión del virus y las dificultades para encontrar una vacuna con rapidez, hay una maquinaria de innovación trabajando.

 

Una de las áreas donde los expertos se están movilizando es en la velocidad de las pruebas para detectar si una persona padece el COV-19. La farmacéutica Roche, anunció un avance importante en este sentido al poner en el mercado a principios de marzo una prueba que genera resultados en cuatro horas, eso 10 veces más rápido que las iniciales. 

 

Las pruebas analizan los ácidos nucleicos extraídos de la saliva o el moco de los pacientes, y los comparan con las secuencias encontradas en las cepas del coronavirus que surgió en Wuhan, China.

 

La principal línea de lucha es encontrar la vacuna que evite que se generen más contagios y así frenar la crisis sanitaria global. CureVac, una empresa alemana, parece ser la más adelanta en ello y es el centro de una disputa entre el gobierno germano y el estadounidense, ya que este último tiene interés en monopolizar este logro.

 

Curevac está trabajando para aprovechar su tecnología de vacuna de baja dosis, que ha demostrado ser prometedora en un ensayo inicial, para su uso contra el coronavirus. La compañía espera tener una vacuna experimental lista para junio o julio para luego buscar el visto bueno de los reguladores para realizar pruebas en humanos.

 

Otra tecnología que se muestra útil en medio de la crisis generada por la pandemia de COV-19, es la ciencia de datos. La Universidad John Hopkins lanzó a principios de año un sitio web en el que se recopilan gráficamente las infecciones en cada país, la cantidad de muertos y recuperados.

 

Google no se ha quedado atrás y anunció que unos 1.700 ingenieros trabajan en un sitio web ayudará a las personas a determinar si necesitan pruebas y los dirigirá a la ubicación más cercana, que incluirá centros de pruebas en estacionamientos de las tiendas por departamento Walmart y Target. 

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Tecnología Machine Learning herramienta clave para educación a distancia

La tecnología ha sido un apoyo enorme para actividades humanas claves como la educación. Cada día vemos cómo se aplican o se desarrollan innovaciones para mejorar la manera en que los estudiantes adquieren y usan los conocimientos. Una de ella es el Machine Learning o aprendizaje automático.

 

Se trata de un área de inteligencia artificial (IA) que ayuda a las computadoras o las máquinas a aprender recopilando datos con los que luego toma decisiones inteligentes. El marco de aprendizaje automático implica capturar y mantener un rico conjunto de información y transformarlo en una base de conocimiento estructurada para diferentes usos en diversos campos. 

 

En el campo de la educación a distancia, otorga a los docentes o instructores la posibilidad de desarrollar cátedras completas o complementarias fuera del aula adoptando el aprendizaje automático. Por ejemplo, los maestros pueden usar asistentes virtuales que trabajan remotamente desde el hogar para sus estudiantes. 

 

Los avances en IA están permitiendo a los docentes obtener una mejor comprensión de cómo sus estudiantes progresan con el aprendizaje. Esto permite crear un plan de estudios personalizado que se adapte a las necesidades específicas de los alumnos. 

 

Existen diferentes formas de utilizar la tecnología de Machine Learning en la educación, como proporcionar diversas opciones de aprendizaje para que un alumno pueda descubrir lo que más le convenga, pero de una manera en la que se consideren todas las variaciones individuales entre los estudiantes. 

 

En la educación a distancia un asistente virtual puede interactuar en una conversación con los estudiantes, por lo general con aplicaciones basadas en texto. Varias de estas ya están en desarrollo y van aprendiendo lo que no solo es útil para el estudiante actual, sino para los siguientes.

 

Ninguna de estas aplicaciones amenaza la presencia humana en el proceso de enseñanza-aprendizaje, pues es parte clave de esta actividad, en especial en el caso de los niños. No obstante, esta tecnología supone enormes avances para el intercambio de conocimiento, recopilación de bases de datos de trabajos académicos, todos ellos a disposición de una máquina que gracias a un algoritmo provee los recursos específicos.

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Consejos para cuidar del medio ambiente

Cuidar el medio ambiente es una responsabilidad que recae en cada uno de los habitantes del mundo. Ya lo habrás oído en publicidades o campañas de información: el calentamiento global es una amenaza real y todos podemos hacer algo por conservar el único planeta que tenemos. En ello la tecnología nos puede echar una mano de distintas maneras.

 

1.- Optimiza el uso de tus aparatos

 

Esta recomendación es quizás antigua, pero no pierde vigencia y menos ahora que estamos rodeados de un montón de aparatos. Es muy simple como no dejar el cargador conectado a la toma eléctrica, apagar la tele si no la estamos viendo o comprar productos que sean ahorradores de energía. 

 

2.- Vigila tu huella de carbono

 

¿Qué impacto estás causando al planeta? Es posible calcularlo gracias a bases de datos disponibles en internet, así tendrás una idea de cómo puedes hacer más para reducir la contaminación que individualmente estás causando. Además, con aplicaciones como GoodGuide, puedes conocer el impacto de productos y marcas con solo escanear el código de barras.

 

3.- Apoya las alternativas

 

Si está en tus manos puedes utilizar gas natural en lugar de gasolina, apoyar aquellos eventos donde en lugar de fuegos artificiales se utilizan drones para festejar o comprar productos de empresa que no dañen el ambiente. Lo importante es que tengas a la mano información e indagues acerca de cómo llegan a tus manos los productos y qué puedes hacer para ser parte de esas iniciativas.

 

4.- Apuesta por las innovaciones

 

Hay muchas formas de ponerte de lado del medio ambiente usando nuevas formas de comer o de movilizarse. En lugar de usar el transporte público o tu vehículo (a gasolina) puedes optar por alquilar una scooter eléctrica o un auto eléctrico. También puedes usar tinta reciclada o instalar un sistema de energía solar en tu casa.

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Lo que debes saber sobre los scooter eléctricos

¿Desde cuándo los juguetes se volvieron algo tan serio como un medio de transporte? Pues parece que eso fue lo que pasó con los scooter eléctrico, también conocido como monopatín eléctrico o patinete eléctrico. Grandes ciudades de países desarrollados y no pocas de economías emergentes ya ven transitar a sus habitantes en estos cómodos y ecológicos aparatos.

 

¿Qué implica tener un scooter eléctrico?

Conducir un scooter eléctrico implica una responsabilidad similar a la de andar en bicicleta. Dependiendo de la ciudad, puedes o no conducir por la acera (vereda) y siempre deberás respetar las normas de tránsito. Debes prestar atención al funcionamiento de frenos, carga de baterías y demás detalles técnicos.

 

¿Cuántos tipos hay?

Digamos que los organizaremos por costo. En ese caso puedes encontrar algunos por debajo de los 300 dólares. Son muy sencillos y su uso es básicamente recreativo o poco exigente. Es decir, no recorren mucha distancia y la batería no dura mucho.

 

Otros aparatos se encuentran en el rango de los 300 dólares a los 600 dólares. Resisten más el uso diario y distancias más largas. Luego están los que van de 600 a 1.200 dólares. Tiene motores y baterías más grandes. Su alcance y resistencia es mucho mayor que las anteriores.

 

Finalmente tenemos una línea que podríamos llamar de lujo. Su valor supera los 1.200 dólares y te un alcance de unos 60 kilómetros de recorrido, frenos hidráulicos y neumáticos todo terreno. 

 

¿Cuánta distancia recorren?

No todos los scooter eléctricos tienen la misma capacidad. Es importante prestar atención a lo que indica el fabricante, pero tomarlo como referencia menor, es decir, prevé que la distancia que puedas recorrer sin recargar batería es menor a la indicada. 

 

Al igual que todas las baterías, a medida que pasa el tiempo, la capacidad de la batería (y el rango del scooter) disminuirá. Piensa en tu viaje y en qué tan lejos viajas en un día típico. Recuerde que cuando su scooter se queda sin energía, todavía puede patear para empujarlo.

 

¿Pesan mucho?

Hay que tener en cuenta que un scooter eléctrico es un aparato portátil, sin embargo, dependiendo del que escojas debes lidiar con una carga que puede llegar hasta 12 kilos de peso. Obviamente, si la usas para trasladarte, solo tendrás que cargarla para disponerte a hacer tu recorrido, pero no es un factor menor a considerar.

 

¿Qué velocidad alcanzan?

En promedio la velocidad máxima es de unos 20 kilómetros por hora, aunque algunos pueden llegar a los 50 kilómetros por hora. Todo depende del modelo, el peso y el suelo por donde se circule.

 

¿Necesitan mucho mantenimiento?

Como todo vehículo tu scooter eléctrico requerirá de mantenimiento constante e incluso uno profundo después de unos 12 a 16 meses de uso. Las partes más comunes que necesitan mantenimiento son neumáticos, frenos y defensas.

 

¿Qué medidas de seguridad se deben seguir?

Cada vez más ciudades reglamentan la circulación de los scooter eléctricos, así que las normas pueden variar. Lo que sí es fijo es el uso de casco. Algunos se previenen también con coderas y rodilleras. Las normas de tránsito siempre se deben respetar, así como los límites de velocidad y lugares permitidos para circular. 

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