La app, desarrollada por la Cátedra Ciencias del Litoral de la Costa del Sol de la Universidad de Málaga y el grupo EDANYA, muestra información turística, deportiva y científica. Esta iniciativa pionera y gratuita completa a la app Aforo Costa del Sol, en marcha desde hace unas semanas, que está permitiendo una llegada ordenada a las playas, ya que muestra del grado de ocupación de las mismas.

#CienciaDirecta

Investigadores de la Universidad de Málaga han diseñado un sistema basado en la inteligencia artificial para gestionar las señales semafóricas de la ciudad andaluza y de París, de forma que la circulación sea más fluida y más sostenible. El modelo puede resultar útil a ayuntamientos y gestores, ya que no implica instalar infraestructuras adicionales.

Investigadores de la Universidad de Jaén desarrollan el proyecto ‘MERCEDES’, una herramienta de evaluación sobre el impacto que el confinamiento por la pandemia del coronavirus tiene sobre los ancianos. Este sistema usa sensores pequeños integrados en objetos cotidianos y un dispositivo de muñeca ligero que mide la actividad del usuario y su frecuencia cardíaca. Además, la principal ventaja es su baja invasividad y gran autonomía.

El proyecto ‘Eco-IoT’ de la Universidad de Málaga utiliza la inteligencia artificial para aumentar su capacidad de almacenamiento y espaciar el tiempo de recogida de los desperdicios. Otro de los objetivos de este estudio es dar una ‘segunda vida’ a estos residuos generados por el turismo.

La aplicación, creada por Turismo y Planificación Costa del Sol, de la Diputación de Málaga, y la Universidad de Málaga a través de la Cátedra de Ciencias del Litoral Costa del Sol y del grupo de investigación EDANYA, estará disponible a partir del lunes 15 de junio. Con el nombre de ‘Aforo Costa del Sol’, y gratuita para todos los municipios de la provincia, mostrará, en tiempo real, el porcentaje de ocupación de cada una de las playas junto al número de plazas libres, así como aspectos relacionados con la temperatura del agua o la presencia de algas.

En medio de la carrera mundial por dar con una vacuna contra la COVID-19, tres investigadores de la Universidad de Almería aportan su experiencia en Computación de Altas Prestaciones y han logrado grandes avances en sus aportaciones a un trabajo conjunto que procura reducir costes y tiempo en el desarrollo de medicamentos.

Investigadores de la Universidad de Jaén desarrollan una propuesta para crear un bot conversacional. Se trata de un asistente virtual multicanal, que valiéndose de diversos canales basados en lenguaje natural recabe y aporte en los hogares de las personas información relevante que ayude a hacer frente a la crisis sanitaria desencadenada por la pandemia de COVID-19.

El profesor de Ingeniería Informática de la Universidad de Cádiz, Pablo García Sánchez, junto a varios investigadores de la Universidad de Granada, ha participado en un estudio centrado en la validación de una nueva metodología basada en el uso de la señal de los dispositivos inteligentes, como los smartphones, en áreas urbanas con la finalidad de conocer y analizar el comportamiento en materia de desplazamiento de sus habitantes y prevenir posibles incidencias futuras en relación a la circulación de personas o vehículos.

El catedrático de Sistemas de la Información e Informática de Gestión de la Universidad Pablo de Olavide, José Luis Salmerón, ha desarrollado una herramienta de aprendizaje automático aplicada al sector sanitario que no comparte datos personales.

El grupo de investigación BIOSAHE de la Universidad de Córdoba publica una nueva encuesta para comprobar cómo está variando el ruido durante las fases del ‘desconfinamiento’.

Profesionales del Área de Bioinformática Clínica desarrollan aplicaciones para detectar nuevos genes en estas patologías sin diagnóstico molecular en cuadros complejos.

Se trata de un dispositivo portátil, autónomo, de fácil manejo, para diagnóstico precoz y seguimiento de la COVID19, basado en una matriz de biosensores de grafeno que detecta anticuerpos en las diferentes etapas de la enfermedad, lo que permitiría detectar pacientes asintomáticos, estudiar la evolución de paciente sintomáticos y determinar la inmunidad de pacientes curados.