Actualidad científica
Te contamos todas las novedades en el ámbito de la ciencia
El proyecto HOPE de las Universidades de Córdoba y Castilla-La Mancha avanza en el uso eficiente del agua y la energía en el regadío integrando energías renovables, inteligencia artificial, internet de las cosas y estrategias de reducción de emisiones en un modelo holístico de riego de precisión. Todo ello en la senda de la neutralidad climática y las nuevas directrices marcadas por el Green Deal o la Agenda 2030.
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El proyecto Predictedar está financiado por la Corporación Tecnológica de Andalucía y cuenta con la participación de la empresa Facsa y el grupo de investigación de Ingeniería e Infraestructuras de la Universidad de Granada. La tecnología desarrollada disminuye el consumo energético, incrementa la fiabilidad y evitará interrupciones del servicio y vertidos con tratamiento insuficiente.
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Un equipo de investigadores de la Universidad de Córdoba ha diseñado un modelo basado en lógica difusa que predice el desempeño del alumnado de educación online, ordenándolo en cuatro categorías (abandono, suspenso, aprobado y distinción) y ayudando al profesorado a dar respuestas más personalizadas a cada alumno según su situación. El modelo se alimenta de los datos que el sistema de enseñanza online genera.
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El catedrático de la Universidad Pablo de Olavide José Luis Salmerón explica que el objetivo principal de la investigación es construir un modelo que capture las complejidades que rodean la gestión de estas empresas. Entre los motivos de fracaso encabezan la lista que haya una persona ejecutiva que acumule poder, la incompetencia en la gestión y la experiencia insuficiente para emprender.
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Un equipo de científicos de la Universidad de Huelva propone una herramienta para tomar decisiones informadas sobre la gestión agraria. De este modo, el agricultor puede anticipar cuántos frutos rojos recolectará en las próximas semanas para planificar la logística, distribución y venta de sus productos de forma más eficiente.
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Con este proyecto piloto, pionero en España, se dispone de información en tiempo real del número y especies de mosquitos que circulan en la comunidad autónoma para prevenir enfermedades transmitidas por estos insectos. El prototipo lleva implantando desde el mes de junio con la instalación de cinco sensores en las provincias de Almería, Cádiz, Granada, Málaga y Sevilla
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El grupo Minerva de la Universidad de Sevilla y las unidades de Cirugía de los hospitales Virgen Macarena y Virgen del Rocío acaban de publicar un estudio que mejora los trasplantes hepáticos. Es el resultado de casi dos años de trabajo centrados en el desarrollo de una herramienta que apoya al cirujano responsable de la donación hepática en la toma de decisiones, a la hora de aceptar o rechazar un injerto, utilizando para esto una serie de variables iniciales disponibles.
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Todas las aplicaciones probadas en un experimento realizado por la Universidad de Córdoba fallaron al identificar plantas endémicas o en peligro. Aunque las investigaciones son preliminares, el equipo investigador no ha querido desaprovechar la oportunidad de publicar los resultados para así tratar de concienciar a la comunidad científica, especialmente a los estudiantes.
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Un equipo de investigación de la Universidad de Sevilla ha diseñado un nuevo método que reduce el coste de la energía que sirven las eléctricas y perfecciona la calidad de la red, evitando cortes o picos. En principio, señala qué redes no cumplen con los requisitos necesarios para un correcto funcionamiento y posteriormente, propone de forma automática una nueva configuración para alcanzar resultados óptimos.
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Un equipo de investigación de la Universidad de Sevilla ha desarrollado un método matemático con el que consiguen que los robots se agrupen y diversifiquen los trabajos que deben realizar para optimizar los procesos industriales. De esta manera, se logra reducir la carga de computación y mejorar el rendimiento de los autómatas.
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.
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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.
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