
Con tantos generales Jedi ocupados con las Guerras Clon, misiones que normalmente corresponderían a Caballeros o Maestros se les entregan a aprendices Jedi; en este caso, al padawan sin maestro Nuru Kungurama. Acompañado por su escuadrón de soldados clon y el motorista swoop grandullón llamado Gizz, Nuru acepta un trabajo que empieza como una sencilla protección rutinaria, ¡pero pronto evoluciona para incluir una masacre misteriosa, el secuestro de una fragata espacial y el rapto de niños huérfanos!
Con los personajes de la serie de novelas Las Guerras Clon: Misiones Secretas y Savage Opress.
Este .cbz contiene The Clone Wars 7: Strange Allies, traducción de Beleko y Gasconjedi y maqueta de Donos y Kronus Fett.
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Star Wars Adventures: Boba Fett y la nave del terror
Posted by Unai in cómic, Star Wars, traducciones
X-Men 3: Del primero al último
Posted by Unai in cómic, Historia de los X-Men, maquetaciones, traducciones
A Dan Abnett y Andy Landing (Annihilators, Heroes for Hire) se les une Leandro Fernandez (Hulk, 5 Ronin) al frente de New Mutants.
Cíclope está harto de los asuntos pendientes que regresan a acechar a la Patrulla-X, así que se los encomienda a los Nuevos Mutantes para que se encarguen de ellos. Su primera misión: encontrar a X-Man. Nate Grey volvió en Dark X-Men, pero acabó en manos de Norman Osborn y H.A.M.M.E.R. Con el Reinado Oscuro finalizado, ¿dónde está X-Man?
Este .cbz recopila New Mutants vol 3 #25-28, traducidos y maquetados por Beleko.
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Star Wars: Knight Errant 1 - En llamas
Posted by Unai in cómic, maquetaciones, Star Wars, traducciones
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Star Wars: Darth Vader and the Lost Command
Posted by Unai in cómic, maquetaciones, Star Wars, traducciones
Aquí empieza una historia multigeneracional de honor y redención, protagonizada por dos de los más duros de la galaxia de Star Wars: ¡el equipo de padre y clon de Jango y Boba Fett!
Una misión que comienza con Jango Fett, antes de las Guerras Clon, afectará al curso de la vida de Boba Fett unos veinte años después. Cuando un encargo importante y con una gran paga del Conde Dooku se vuelve sesgada para Jango, Boba acabará teniendo que pagar las consecuencias.
Este .cbz lleno de acción mandaloriana recopila los números #1-4 de Blood Ties traducidos por Beleko e Ironfist y maquetados por Ironfist.
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Cómo un ordenador se pasó Civilization mediante RTFM
Posted by Unai in informática, traducciones, videojuegos
Artículo de John Timmer en Ars Technica
Normalmente, hablar de artículos de informática me supone un gran esfuerzo, pero dos cosas sobre uno reciente le dan un atractivo personal: soy un adicto a la serie de Civil ization y rara vez me tomo la molestia de leer el manual de usuario. Éstos no parecen problemas de los que se resuelvan mediante la informática, pero algunos investigadores han decidido dejar que un ordenador aprenda solo a jugar a Freeciv y, en el proceso, aprenda a interpretar el manual del juego por su cuenta. Sencillamente determinando si los movimientos que realizaba tenían éxito o no, el software de los investigadores no sólo fue mejorando en cómo jugar al juego, sino que también llegó a entender gran parte del manual de usuario.
Civilization no es el primer juego en llamar la atención de los investigadores informáticos. Los autores del ensayo, situados en el MIT y el University College London, citan literatura pasada en la que ordenadores aprendían solos a jugar al go, al póker, al scrabble, a juegos de cartas multijugadores y a juegos de estrategia en tiempo real. Al método utilizado para todos estos se le llama búsqueda Monte Carlo. El juego ejecuta una serie de juegos simulados por cada movimiento posible, que usa para determinar la utilidad de distintos movimientos. Utiliza éstos para actualizar una función de movimiento que estima el valor de determinado movimiento para determinado estado del juego. Después de múltiples iteraciones, la función de utilidad debería mejorar a la hora de identificar el mejor movimiento, aunque el algoritmo insertará esporádicamente un movimiento aleatorio, sólo para seguir probando nuevas posibilidades.
Todo esto suena bastante simple, pero los desafíos computacionales son bastante grandes. Los autores estiman que el jugador medio tendrá unas 18 unidades en juego, y cada una de ellas puede tomar una de 15 acciones. Eso crea un "espacio de acción" de unos 10²¹ movimientos. Para medir la utilidad de alguno de ellos, se realizan pruebas de 20 movimientos y después se comprueba la puntuación del juego (para determinar si se ha ganado o perdido desde entonces). Llevaron esto a cabo 200 veces para generar sus números de rendimiento.
Para las pruebas, se establecía que la búsqueda Monte Carlo se hiciera jugando con la IA de Freeciv en un cara a cara en una rejilla de 1000 tiles. Completar una sola partida de 100 movimientos llevaba 1,5 horas en un Core i7, así que el tiempo de simulación no era trivial. Pero, en general, el algoritmo funcionó bastante bien, siendo capaz de obtener una victoria en ese breve período de tiempo en cerca del 17 porciento de las veces (si se le deja jugar una partida hasta el final, la búsqueda Monte Carlo ganaba casi la mitad de las partidas).
Aun así los autores se preguntaban si el algoritmo podría tomar decisiones mejores si tuviera acceso al manual de usuario, que contiene pistas y consejos sobre los puntos fuertes y débiles de distintas unidades, así como nociones generales de cómo construir un imperio (como por ejemplo, hacer las primeras ciudades cerca de ríos). Así que decidieron que su programa hiciese un RTFM.
La "lectura" se llevó a cabo con una red neural que recibía como datos el estado del juego, una propuesta de movimiento y el manual de usuario. Un grupo de neuronas de la red analizaba el manual en busca de parejas estado/movimiento. Estas parejas son estados como "unidad activa" o "camino completado" y movimientos como "mejorar terreno" o "fortificar unidad". Una red neural separada identificaba si alguno de los estados identificados por la primera se correspondía con la situación actual. Después se combinaban para buscar en el manual algún consejo útil, que a continuación se incorporaba a la función de utilidad.
La clave de este proceso está en que la red neural ni siquiera sabe si está identificando correctamente las parejas de estado/movimiento cuando empieza (no sabe cómo "leer"), menos aun si ha interpretado correctamente el consejo que se da (¿construir ciudades cerca -near- de los ríos, o no construirlas nunca -never- donde los ríos?). Todo lo que le importa es el resultado que haya tenido la interpretación en el devenir del juego. Resumiendo, tiene que aprender a leer el manual de usuario probando distintas interpretaciones de éste y juzgando si mejoran su forma de jugar.
Pese al desafío que supone, funciona. Cuando se incluyó el análisis del texto entero, el éxito del software de los autores se disparó; ahora ganaba más de la mitad de las partidas de menos de 100 movimientos y vencía a la IA del juego casi el 80 porciento de las veces en partidas completas.
Para evaluar cómo de bien lo hacía el software, los autores le daban una mezcla de frases sacadas del manual y del Wall Street Journal. El software identificaba correctamente las frases del manual el 90% de las veces al principio del juego. Sin embargo, al progresar la partida, el manual se volvía una ayuda menos necesaria, y la habilidad de elegir del manual descendía a en torno al 60 porciento durante el resto de ésta. En paralelo a esto, el software empezaba a depender menos del manual y más de su propia experiencia.
Eso no significa, sin embargo, que el Journal fuese inútil. Alimentar al software siempre con texto aleatorio en vez del manual de usuario también aumentaba la tasa de éxito del algoritmo, hasta el 40 porciento en las partidas de hasta 100 movimientos. No alcanza el 54 porciento obtenido con el manual, pero es bastante mejor que el 17 porciento del algoritmo a secas.
¿Qué está pasando aquí? El ensayo no lo dice, pero la cuestión es que la red neural se limita a identificar reglas que funcionen (como construir cerca de un río). No le importa cómo se transmiten las reglas, sencillamente asocia el texto con una acción al azar y determina si el resultado es bueno. Si hay suerte, puede acabar asociando una regla útil a un texto aleatorio. Tiene más probabilidades con textos no-aleatorios del manual de usuario, pero aún puede aportar una guía útil sin importar qué es lo que se le da para trabajar.
(He inquirido a los autores acerca de esta explicación, pero, en la publicación de este artículo, aún no he recibido respuesta.)
Los autores concluyen que su software aprendió exitosamente a valerse del rico lenguaje presente en el manual de usuario para funcionar mejor, aprendiendo a intepretarlo sobre la marcha. Esto es claramente cierto; el software se desempeña mejor con texto del manual de usuario que elegido al azar, y la diferencia es estadísticamente significativa. Pero el mero hecho de darle cualquier texto lo mejora considerablemente. Esto implica que es mejor tener algunas reglas con las que trabajar, sin importar de dónde se deriven, que ninguna guía en absoluto.
Star Wars Adventures: Luke Skywalker y el tesoro de las serpientes dragón
Posted by Unai in cómic, maquetaciones, Star Wars, traducciones
La película El Imperio Contraataca nos mostró tan sólo una pequeña fracción del entrenamiento Jedi de Luke Skywalker bajo la tutela del maestro Yoda. En esta historia podrás ser testigo de una parte del entrenamiento nunca vista antes cuando Luke recibe la tarea de encontrar (y coger) un objeto guardado por las criaturas más mortíferas del pantanoso mundo de Dagobah: ¡las misteriosas serpientes dragón! ¡Ésta es la misión más horrorosa, peligrosa y fangosa a la que Luke se ha enfrentado!
Traducido por Beleko y Gasconjedi, maquetado por Beleko.
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Star Wars Adventures: La princesa Leia y el rescate real
Posted by Unai in cómic, maquetaciones, Star Wars, traducciones
La princesa Leia, Han Solo y Chewie están en una carrera por entregar información vital a la Alianza Rebelde. Pero Han se permite distraerse atraído por ganarse algunos créditos. Ignorando las súplicas de Leia y la amenaza de los destructores estelares imperiales que les siguen, Han realiza una parada no programada en un puerto de contrabandistas para recoger cierto cargamento. Desafortunadamente, el cajón que sube al Halcón Milenario no contiene exactamente el tipo de contrabando que esperaba. No es sencilla ni es inofensiva - ¡es una femme fatale secuestrada, la princesa Mi!
Traducido por Beleko y Gasconjedi, maquetado por Beleko y D0n0s.
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¡MATANZA HA VUELTO! El villano favorito de los fans regresa para atormentar al Universo Marvel, y el increíble Spiderman y el invincible Iron Man están entre sus primeros objetivos. Pero, ¿por qué, y cómo ha regresado, y cuántos héroes de Marvel harán falta para detenerle?
Los creadores superestrellas Zeb Wells (AMAZING SPIDER-MAN, NEW MUTANTS) y Clayton Crain (GHOST RIDER, X-FORCE) se unen para una historia épica de Spiderman que os dejará con las bocas abiertas. ¡Literalmente!
Este .cbz incluye los números Carnage #1-5 USA, traducidos por Beleko y Chrizz y maquetados por Beleko y Nick Riviera.
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Además, las fuerzas oscuras de los no-muertos han convertido a Jubilee. Y aunque su batalla contra los vampiros ha terminado, la propia de Jubilee acaba de comenzar. Ahora una vampira entre un ejército de mutantes, Jubilee se esfuerza por encajar y mantener a raya sus instintos vampíricos. Pero sin que ella lo sepa, otro X-men podría tener la clave para su cura. ¿Podría el encuentro del Profesor X con un vampiro tener la llave para su salvación?
Este .cbz incluye X-MEN #7-11 USA, traducidos por Beleko y Bono y maquetados por Beleko para LLSW
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El pensamiento friki
"Mi lógica es que si el resto de la gente se vacuna, yo no tengo que vacunarme." —Un compañero
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