Actualidad científica
Te contamos todas las novedades en el ámbito de la ciencia
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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Expertos del grupo de investigación Avance en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones (ASIA) de la Universidad de Jaén (UJA) y del grupo de investigación Clínico-Epidemiológica en Atención Primaria del Instituto Maimónides de Investigación Biomédica de Córdoba, han desarrollado el Proyecto IA2EPD (Inteligencia Artificial para Empoderar al Paciente con Diabetes). para proporcionar a los profesionales sanitarios una herramienta que les permita monitorizar los comportamientos saludables que prescriben a los pacientes con diabetes, a través de un protocolo que involucre un contrato terapéutico personalizado para cada paciente.
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El proyecto de I+D+i Arpodes desarrolla una tecnología autónoma y no intrusiva para ayudar a los productores a llevar el aguacate, del que Andalucía produce el 70% de toda Europa, al punto de venta en el momento óptimo. Cuenta con la participación del grupo de investigación de Robótica, Visión y Control (TEP-153) de la Universidad de Sevilla y la colaboración de la cooperativa malagueña Trops.
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El Grupo de Investigación SINAI de la Universidad de Jaén lidera el proyecto ‘MODERATES’, concedido por el Ministerio de Ciencia e Innovación, que va a permitir desarrollar herramientas y técnicas de inteligencia artificial basadas en el procesamiento del lenguaje natural.
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Un equipo de investigación de la Universidad de Málaga propone un programa que explica cómo ‘piensa’ una inteligencia artificial enfocada a la detección precoz de las lesiones de la piel. Este sistema también podría emplearse para entrenar y mejorar los detectores que se utilizan en el prediagnóstico de otras enfermedades, como el cáncer de mama.
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