El Intelligent Target Locator: AI 2030 ha sido presentado esta mañana durante el Seminario ‘Knowledge for Sustainability’ en el que la Universidad Pablo de Olavide, Savonia University of Applied Sciences (Finlandia), Vilniaus Kolegija (Lituania) y la consultora Open ODS han presentado los resultados del proyecto europeo Universities for Sustainable Development (USD).

La empresa AGQ Labs desarrolla un proyecto de I+D+i, en colaboración con la Universidad de Sevilla y con financiación de CTA, para conseguir una nueva metodología que aplica Inteligencia Artificial para interpretar datos complejos procedentes de análisis metagenómicos, bioquímicos y fisicoquímicos del suelo del olivar. AGQ Labs prevé extender esta tecnología a otros cultivos estratégicos, consolidando así el papel de la IA en la transformación de la agricultura.

#CienciaDirecta

Investigadores de la Universidad de Jaén lideran el desarrollo de una base de datos con la generación de energía solar fotovoltaica en toda España desde 1990 hasta 2020. La herramienta, denominada SHIRENDA_PV y construida en base a técnicas de aprendizaje automático, se ha diseñado para analizar la producción solar del país y utilizarse en estudios de planificación de un sistema eléctrico nacional basado en renovables.

El estudio, en el que ha participado la Universidad de Granada a través del departamento de Filosofía, aborda las implicaciones éticas de una tecnología que podría revolucionar la ciencia, redefinir la genética y plantear nuevos desafíos sobre identidad, privacidad y reproducción. El trabajo pretende invitar a reflexionar sobre las consecuencias éticas antes de que la tecnología se materialice.

Un equipo de investigadores de la Universidad de Granada ha diseñado una serie de nuevas estrategias basadas en Inteligencia Artificial para su aplicación en diferentes dominios como la robótica, la movilidad inteligente y sostenible, la Industria 4.0 o el Internet de las Cosas. Tendrá una utilidad directa en la infraestructura científica de la UGR involucrada en el proyecto IFMIF-DONES.

#CienciaDirecta

Un equipo de investigación de la Plataforma Solar de Almería (PSA) perteneciente al  Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas (CIEMAT) ha desarrollado un algoritmo informático basado en redes neuronales que ajusta de forma automática los captadores de radiación solar atendiendo al clima y su posición en el campo. Los resultados de este estudio confirman que esta estrategia es más segura, eficiente y rentable.

La aplicación de esta herramienta, desarrollada por la Universidad de Granada, en entornos hospitalarios puede permitir la detección temprana de riesgos metabólicos. El estudio se ha desarrollado en el Instituto de Nutrición y Tecnología de los Alimentos ‘José Mataix’ del CIBM, en el Parque Tecnológico de la Salud de Granada, y cuenta con la colaboración del Instituto de Investigación Biosanitaria.

Un estudio, llevado a cabo por investigadores de la UAL, tiene como objetivo evaluar los parámetros significativamente relacionados con el cálculo de la potencia de la lente implantada y determinar la importancia de diferentes variables biométricas mediante técnicas de machine learning tipo random forest.

La Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática ha organizado las jornadas ‘Mirada 2024 Medicina Innovadora y Resiliente Mejoradas con IA contra el Cáncer’ para indagar en las influencias ambientales, directrices políticas o hábitos de vida que tienen un impacto significativo en el número de casos de cáncer. El objetivo final es crear una plataforma que permita a distintos hospitales compartir sus datos con los que dar soluciones a problemas oncológicos.

Un equipo científico de Estados Unidos ha logrado imitar los mecanismos naturales que regulan la expresión de genes, utilizando secuencias de ADN diseñadas con inteligencia artificial. Este avance promete superar uno de los mayores obstáculos en las terapias génicas: la activación precisa de genes sin afectar a otros tejidos. El trabajo ha sido publicado en el último número la revista Nature.

Un modelo de inteligencia artificial permite predecir cuántas noches se quedarán los vehículos en la Alpujarra Granadina al monitorizar las matrículas de los coches.

El estudio, liderado por el Instituto de Microelectrónica de Sevilla y la Estación Biológica de Doñana, plantea optimizar las cámaras trampa que facilitan la detección de fauna en zonas donde apenas existen infraestructuras de comunicaciones. Los investigadores han comprobado que además de reducir el trabajo manual de revisión de imágenes, el nuevo sistema permitiría la localización en tiempo real.