Actualidad científica

Investigadores de la Universidad de Granada han analizado 2.103 publicaciones científicas previas para identificar las principales amenazas en estos sistemas y proponer una taxonomía que ayudará a desarrollar sistemas más seguros y respetuosos con los usuarios.

Un equipo de investigadores de la Universidad de Granada ha desarrollado una nueva Inteligencia Artificial para generar series temporales complejas utilizando modelos de difusión, una de las tecnologías más avanzadas dentro de la IA generativa actual. El estudio presenta Diff-TSD como un sistema innovador que trabaja con señales en tres ejes, como las que captan los acelerómetros y giroscopios de dispositivos móviles o wearables.

Investigadores del IMIBIC, del Hospital Universitario Reina Sofía y de la Universidad de Córdoba han validado un nuevo modelo de priorización en lista de espera para trasplante de hígado denominado GEMA-AI (Gender-Equity Model for liver Allocation using Artificial Intelligence). Este modelo predice con mucha mayor precisión el riesgo de fallecer en lista de espera que los sistemas estadísticos actuales y mejora la equidad entre hombres y mujeres en el acceso al trasplante hepático.

Un sistema de monitorización, ideado por la Universidad de Córdoba, determina con alta precisión la etapa de floración para cada colmena usando datos del comportamiento de las abejas.

#CienciaDirecta

Un equipo de investigación de la Universidad de Málaga diseña una plataforma automática que identifica irregularidades en la actividad eléctrica del corazón compatibles con afecciones cardíacas como arritmias, isquemia o infarto de miocardio. La combinación de la detección automatizada con la revisión de los sanitarios podría mejorar la precisión diagnóstica en los pacientes.

Un estudio internacional, con participación del Instituto de Investigaciones Químicas-CSIC, logra evaluar hasta unos 140 candidatos al día, frente a los 4 a 15 de los métodos actuales. Además, mejora la precisión en la detección de interacciones moleculares y la automatiza, optimizando la selección de compuestos con potencial terapéutico.

Un estudio del IBE (CSIC-UPF) y el CABD-CSIC ha revelado la función de 24 millones de genes codificantes para proteínas. La nueva herramienta, con potencial en biología evolutiva, arroja luz sobre el “proteoma oscuro”, el cual comprende la mitad de las proteínas cuya función se desconoce.

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.

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.

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.

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. 

#CienciaDirecta

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.