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Un equipo de investigación de la Universidad de Jaén ha analizado el genoma de 40 variedades de olivo cultivadas y 10 silvestres (acebuches) para establecer qué marcadores genéticos influyen en el fruto. Con este conocimiento los mejoradores pueden seleccionar árboles con características deseables para aumentar su producción.

El prototipo permite anticipar desde finales de marzo, una estimación de producción de aceituna con un índice de precisión de entre el 80 y 90%. El modelo desarrollado por el Grupo Operativo Predic I, un consorcio conformado por Citoliva, Cetemet, Cooperativas Agro-alimentarias de Andalucía, Nutesca y la Universidad de Jaén, se basa en Inteligencia Artificial y algoritmos de precisión.

El trabajo, financiado por el Ministerio de Consumo del Gobierno de España, ha sido realizado por los departamentos de Informática, de Psicología y de Filología Inglesa de la UJA, en el marco del proyecto PRECOM, que lidera el profesor Arturo Montejo Ráez, del Grupo de Investigación SINAI.

Expertos del grupo de investigación Avance en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones (ASIA) de la Universidad de Jaén (UJA) y del grupo de investigación Clínico-Epidemiológica en Atención Primaria del Instituto Maimónides de Investigación Biomédica de Córdoba, han desarrollado el Proyecto IA2EPD (Inteligencia Artificial para Empoderar al Paciente con Diabetes). para proporcionar a los profesionales sanitarios una herramienta que les permita monitorizar los comportamientos saludables que prescriben a los pacientes con diabetes, a través de un protocolo que involucre un contrato terapéutico personalizado para cada paciente.

El Grupo de Investigación SINAI de la Universidad de Jaén lidera el proyecto ‘MODERATES’, concedido por el Ministerio de Ciencia e Innovación, que va a permitir desarrollar herramientas y técnicas de inteligencia artificial basadas en el procesamiento del lenguaje natural.

Esta iniciativa europea, liderada por la Universidad de Jaén, permitirá conocer de forma precisa el estado de los suelos del olivar y su incidencia en el aceite de oliva. Los investigadores han tomado cinco réplicas en cada una de las parcelas a dos profundidades distintas, 10 y 20 centímetros, de forma que será posible analizar los efectos de la actividad agraria en diferentes sustratos del suelo del olivar.

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Un equipo de investigación de la Universidad de Jaén ha analizado un conjunto de 417 de estos microorganismos beneficiosos procedentes de cinco olivares de Jaén y Málaga. Éstos poseen la capacidad de formar esporas e ‘hibernar’ para superar condiciones externas adversas y ‘revivir’ cuando las condiciones son favorables. Los expertos proponen algunas especies como base para desarrollar abonos que apoyen la lucha contra la plaga Xylella fastidiosa.

Se trata del proyecto titulado ‘Modelado del comportamiento de módulos fotovoltaicos bifaciales integrados en “árboles biotecnológicos” usando técnicas de Inteligencia Artificial (Proyecto MOBILETE)’, de la convocatoria de Proyectos de Transición Ecológica y Transición Digital (Convocatoria 2021).

El proyecto, que cuenta con financiación del Centro para el Desarrollo Tecnológico e Industrial, consigue reunir todas las funciones en un único dispositivo, que aun no existe en el mercado, para aligerar el peso del automóvil.

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Un equipo de investigación de la Universidad de Jaén ha confirmado en ensayos con ratones que una dieta basada en AOVE permite una mejor regulación de la microbiota del intestino que otras grasas refinadas o mantequilla. Además, ha verificado que la función de estos microorganismos se altera según el tipo de aceite que se consume y se relaciona directamente con el síndrome metabólico, un grupo de factores de riesgo para enfermedades cardiacas, diabetes y otros problemas de salud.

Los trabajos, impulsados por la Escuela Politécnica Superior de Linares, se enmarcan en el proyecto europeo Repertorium, financiado por la UE, que tiene como objetivo preservar y dar a conocer el patrimonio musical europeo a través de la digitalización y catalogación de archivos musicales históricos

Investigadores del grupo Sistemas Fotogramétricos y Topométricos (SFT) de la UJA elaborarán un modelo tridimensional de este espacio natural, utilizando las técnicas más punteras en adquisición de datos topográficos. El modelo tridimensional servirá de base a la simulación de desprendimientos para identificar las zonas más expuestas del Caminito a estos fenómenos