Actualidad científica
Te contamos todas las novedades en el ámbito de la ciencia
Investigadores de la Universidad de Granada en colaboración con la Universidad de Chile, desarrollan un sistema de diagnóstico pionero que discrimina automáticamente entre cuatro sustancias inyectables comunes. Este avance resulta especialmente relevante ante la creciente popularidad de los tratamientos de belleza inyectables, cuyos efectos secundarios pueden ser difíciles de gestionar cuando se desconoce la sustancia exacta que ha sido administrada.
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Este trabajo internacional liderado por la Universidad de Granada en el que también participa la Universidad de San Antonio (Texas, EEUU), permite entender el efecto de ciertas variaciones en la señalización neuronal y el desarrollo de Parkinson, esquizofrenia o anorexia, entre otras patologías. El trabajo abre nuevas vías para el desarrollo de fármacos.
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Un equipo de investigación de la UCO pone a prueba dos metodologías entrenadas con más de 13 años de datos, capaces de predecir las velocidades del viento extremas con mayor precisión que otros métodos tradicionales, lo que podría ayudar a mejorar la gestión de los aerogeneradores en centrales eólicas.
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El enfoque es completamente novedoso. En lugar de apoyarse en datos contextuales o perfiles de los visitantes, información difícil de obtener en entornos de smart villages, el trabajo modela la movilidad real. La base de datos procede de cámaras de reconocimiento automático de matrículas y cubre un periodo de dos años y once meses, con casi 470.000 vehículos.
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Un equipo de investigación de la Universidad de Málaga ha desarrollado una herramienta que aplica simultáneamente hasta 26 técnicas de inteligencia artificial para explorar interacciones genéticas. Esta plataforma permite tanto a profesionales sanitarios como a investigadores identificar estas relaciones y establecer posibles orígenes de patologías como la fibromialgia o la encefalomielitis miálgica, facilitando así su estudio y una mejor toma de decisiones clínicas.
Un equipo de investigación de la Universidad de Cádiz ha creado REDIBAGG, un método que acelera el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial hasta un 70%, al utilizar menos datos pero sin perder precisión. La técnica tiene potencial para analizar grandes volúmenes de información en campos tan diversos como la medicina, la industria o las finanzas.
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Un equipo de investigación de la Universidad de Sevilla ha desarrollado un método que combina análisis químicos, herramientas matemáticas y aprendizaje automático para trazar la identidad aromática del oro líquido con un nivel de detalle muy preciso. Este avance permite proteger su autenticidad, luchar contra el fraude alimentario y resaltar las virtudes de prácticas agrícolas más sostenibles.
El proyecto NEXO, en el que también participa un grupo de investigación de la Universidad de Alcalá, utiliza aprendizaje automático y redes neuronales artificiales para desarrollar algoritmos aplicables en medicina, meteorología y energía. En concreto, se centra en la predicción de disponibilidad de recursos energéticos, de condiciones meteorológicas y de la probabilidad de supervivencia en donación de órganos y en lista de espera para trasplante.
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Utilizados en circuitos neuromórficos en los centros de datos de IA, los memristores cambiarán el paradigma de computación y contribuirán a la reducción del consumo de potencia. El catedrático de la UGR Juan Bautista Roldán ha participado en este trabajo internacional publicado en la revista Nature.
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Un trabajo de las universidades de Córdoba y Sevilla desarrolla un método que permite conocer si una plantación de olivar es tradicional, intensiva o superintensiva de forma fácil y rápida. Con este método innovador se elimina la dependencia de los métodos tradicionales, que suelen implicar visitas de campo y muestreos aleatorios, ofreciendo así una alternativa más eficiente y precisa para la gestión y el seguimiento de los olivares.
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La Universidad de Córdoba participa en el proyecto DigiPatch que estudia la unión entre la psicología y el aprendizaje automático para analizar cómo las redes sociales dividen a la población a lo largo del tiempo. El estudio se ha realizado en 5 países europeos y ha medido, a través de una encuesta estandarizada, distintas variables de los participantes, como sus necesidades, su apoyo social, narrativa, alienación social o identidad.
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Investigadores de la Universidad de Málaga han desarrollado un algoritmo de Inteligencia Artificial (IA) que realiza un agrupamiento no supervisado de objetos similares evitando el etiquetado manual. Este modelo es capaz de detectar una gran diversidad de elementos en la zona de pistas de un aeródromo, desde personas hasta aviones. Otra de las novedades es su optimización para ahorrar tiempo de cálculo y energía en las tareas de identificación, de forma que permite su uso en dispositivos de bajo consumo.
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