Un novedoso modelo desarrollado por la Universidad de Córdoba usa redes neuronales para optimizar la decodificación de los marcadores que usan las máquinas para detectar y conocer la ubicación de los objetos. Tanto los datos generados de manera artificial para entrenar el modelo como los de situaciones de iluminación desfavorable en el mundo real están disponibles en abierto, así el sistema podría aplicarse en la actualidad.

Este avance supone un hito en el camino para lograr el dispositivo de fusión más compacto posible, uno de los principales objetivos de los investigadores del Laboratorio de Ciencia del Plasma y Tecnología de Fusión de la Universidad de Sevilla que desarrollan este proyecto. Este paso acerca a la comunidad internacional a la energía de fusión: una fuente de energía sostenible limpia y prácticamente ilimitada.

El CSIC participa en un estudio internacional que ha identificado una nueva función de la proteína responsable de evitar la toxicidad por exceso de sodio. El desarrollo de una nueva técnica analítica para estudiar la nutrición vegetal aporta herramientas biotecnológicas para mejorar la tolerancia de las plantas a suelos salinos.