‘Machine learning’ para predecir el comportamiento de componentes electrónicos no testeados
La herramienta que se desarrolle en este proyecto del Centro Nacional de Aceleradores permitirá predecir el comportamiento, por lo que tiene una aplicación directa en proyectos espaciales y de entornos hostiles. Esta permitirá al usuario conocer en la fase de diseño si un componente es adecuado para su instrumento, ahorrando así costes de ejecución de ensayos y tiempo.
Fuente: Universidad de Sevilla
El Centro Nacional de Aceleradores (CNA) y Alter Technology, que actúa como Agente Agregado, lideran el proyecto de Predicción del Comportamiento Eléctrico de Dispositivos Electrónicos bajo Radiación (PRECEDER). Se trata de un subproyecto de transferencia del conocimiento, basado en la inteligencia artificial, cuyo objetivo es preparar una amplia base de datos y desarrollar técnicas de Aprendizaje Automático (‘Machine learning’) sobre un conjunto de resultados, que permitan predecir el comportamiento de otros componentes electrónicos no testeados en base a la experiencia.
El CNA, centro mixto de la Universidad de Sevilla, la Junta de Andalucía y el CSIC, es un referente para los ensayos de irradiación y la empresa Alter es experta en la irradiación de dispositivos electrónicos para el sector espacial. La evaluación del comportamiento frente a la radiación es esencial para el diseño y montaje de satélites, sondas, robots, etc.
La herramienta que se desarrolle en este proyecto permitirá predecir el comportamiento, por lo que tiene una aplicación directa en proyectos espaciales y de entornos hostiles. Esta permitirá al usuario conocer en la fase de diseño si un componente es adecuado para su instrumento, ahorrando así costes de ejecución de ensayos y tiempo.
PRECEDER se enmarca en el Proyecto Ecosistema Innovador con Inteligencia Artificial para Andalucía 2025 liderado por el Campus de Excelencia Internacional Andalucía TECH para que la Universidad de Sevilla y la Universidad de Málaga actúen con empresas tecnológicas tractoras para el desarrollo de tecnologías de inteligencia artificial en todos los ámbitos de la Estrategia de Especialización Inteligente (RIS3) en Andalucía. Cuarenta y nueve subproyectos de transferencia del conocimiento se engloban dentro de esta iniciativa financiada por la Junta de Andalucía, a través de la Dirección General de Investigación y Transferencia del Conocimiento de la Consejería de Transformación económica, Industria, Conocimiento y Universidades, enmarcada en el Programa Operativo FEDER.
Últimas publicaciones
La profesora del departamento de Fisiología de la Universidad de Sevilla, Susana Gaytán, detalla cuáles son las reacciones que se producen en nuestro cerebro cuando nos enamoramos y nos desenamoramos. Asegura que en la etapa inicial de enamoramiento aparecen muchos síntomas similares a las adicciones de ahí que una ruptura amorosa, similar a un síndrome de abstinencia, pueda sumergirnos en una profunda melancolía.
Sigue leyendoEl objetivo es comprobar si la melanina es un factor protector contra la radiación y si existen patrones de adaptación a la radioactividad. Los científicos Pablo Burraco y Germán Orizaola han puesto en marcha una serie de experimentos en el laboratorio de la Isla de la Cartuja en Sevilla para recrear el accidente y estudiar cómo afecta la radiación a los anfibios y escarabajos.
Sigue leyendoRealizada por Google y Harvard, el fragmento, con un tamaño similar a medio grano de arroz, contiene 57.000 células, 230 milímetros de vasos sanguíneos y 150 millones de sinapsis. En conjunto, equivale a 1.400 terabytes de datos. El mapa 3D muestra con detalle cada célula y su red de conexiones neuronales. Los autores esperan que los resultados, que estarán en abierto, contribuyan a conocer mejor el cerebro y al desarrollo de nuevas terapias.
Sigue leyendo