El diseño de este sistema de detección y clasificación de desperfectos, realizado por la Universidad Pablo de Olavide, hace uso de un robot aéreo específicamente diseñado para esta tarea, equipado con una cámara de alta resolución, sistemas de vuelos automáticos y un sistema de iluminación artificial para vuelos nocturnos. Este dron ha sido diseñado, desarrollado y construido por la empresa Flying Robotic Solutions S.L.

Un estudio publicado por la Universidad de Sevilla afirma que esta tecnología ayuda a diagnosticar antes defectos de nacimiento, diabetes gestacional y el parto pretérmino.

La aplicación diseñada en la Universidad de Málaga recopila datos sanitarios, de contagios y de movilidad y los ordena geográficamente. En concreto, con ella se busca poder asesorar a los epidemiólogos en la toma de decisiones para frenar la propagación de virus desconocidos.

Creados por un profesor de la Universidad Pablo de Olavide, uno de los softwares reduce el tiempo empleado en el sorteo de los jueces a la hora de distribuirlos en cada sesión de competición, mientras que el otro se puede emplear como mecanismo de control al generar automáticamente informes individualizados del trabajo realizado por cada juez.

Esta plataforma, en vías de desarrollo por parte de un equipo de investigación de la Universidad de Granada y con la ayuda de tecnología machine learning o aprendizaje automático, permitirá gestionar y procesar volúmenes ingentes de datos para detectar en segundos patrones y será capaz de utilizarlos para predecir resultados futuros y extraer conclusiones valiosas con las que poder salvar, en definitiva, vidas humanas.

La iniciativa, en la que participan la Universidad de Córdoba, la Universidad de Sevilla y la empresa Imesapi, tiene como objetivo la creación de nuevos mecanismos para la gestión eficiente de la energía en la red eléctrica.

Científicos del Instituto de Investigación en Data Science and Computational Intelligence (DaSCI) de la Universidad de Granada, junto a la compañía Ferrovial y la Real Academia de la Ingeniería, destacan la necesidad de disponer de datos unificados, accesibles y abiertos, que permitan desarrollar proyectos para avanzar en muchos de los retos planteados.

Investigadores de la Universidad de Sevilla han utilizado la inteligencia artificial para medir la influencia que ha tenido el confinamiento decretado durante la primera ola de Covid-19 en España a partir de los datos de consumo eléctrico.

El Laboratorio de Redes Personales y Comunidades (LRPC) de la Universidad de Sevilla ha participado en un estudio con el Joint Research Centre (JRC) of the European Commission in Seville, que analiza los factores psicológicos que influyen en el aprendizaje de los participantes en los cursos masivos en línea (denominados ‘MOOCs’: Massive Open Online Courses).

Un análisis de tuits enviados entre finales de 2019 y principios de 2020 en España y otros seis países europeos revela una preocupación creciente por casos de neumonía y tos seca, que luego se asociarían con el coronavirus. El estudio propone el uso de las redes sociales como una herramienta de alerta temprana y vigilancia de las epidemias.

#CienciaDirecta

Un equipo de investigación de la Universidad de Jaén aplica este sistema para reconocer comentarios misóginos y racistas en Twitter. Esta tecnología aprende y distingue los matices de un amplio registro de frases, palabras e insultos en castellano. Así, los expertos enfocan esta inteligencia artificial como método para detectar mensajes de odio en la red social.

Esta publicación es un estudio hecho desde la Universidad de Málaga a nivel nacional en el que se hace una radiografía del sector en los planos académico y científico. Además, otro de sus objetivos es editar este libro blanco pasa por visibilizar el sector de gamificación y juego serio.