La Universidad de Málaga lidera este proyecto piloto, para el que ha instalado una sala de control de imágenes en tiempo  real en el centro de Málaga. En concreto, se han colocado cámaras de vídeo autónomas y seis policías locales han llevado móviles 5G, obteniendo la captura y consulta de vdeo en tiempo real de diferentes puntos del recorrido. A su vez, esas imágenes se han enviado al centro de control de imágenes, también conectado por esta tecnología.

#CienciaDirecta

Un equipo de investigación de la Universidad de Jaén ha aplicado una mejora a los estetoscopios, instrumentos con los que el personal sanitario escucha los sonidos del sistema respiratorio y cardíaco. Con esta opción se mejoran los diagnósticos al evitarse cualquier elemento externo que interfiera en la percepción del médico.

Un grupo de investigación en la Universidad de Córdoba diseña envases sostenibles a partir de residuos generados durante la cosecha del tomate y la fresa y trabaja en un nuevo sistema experto, de control, que predice la caducidad y deterioro de los alimentos frescos.

Este trabajo ha aplicado por primera vez el comportamiento predictivo del cerebelo humano para proporcionar robustez ante retardos temporales variables que afectan a la transmisión de señales de percepción-acción de un ciclo de control robótico. Dicho ‘cerebelo artificial’ es capaz de aprender a realizar una tarea motora bajo distintas circunstancias, prediciendo qué acciones son necesarias para conseguirlo.

El proyecto MEDIFIT en el que participa la Universidad de Córdoba permite la trazabilidad y el control de la integridad alimentaria de la miel y el queso, dos alimentos tradicionales del Mediterráneo empleando las tecnologías analíticas y de software de última generación.

Este sistema de clasificación de heridos en remoto, impulsado por la Universidad de Jaén junto con el proyecto emprendedor Emergency Medical Drone, pretende ser de utilidad en accidentes con múltiples víctimas, donde el acceso inicial al accidente es imposible o peligroso para los rescatadores.

El proyecto europeo SUDOANG posibilita una mejor gestión del stock de anguila en el Sudoeste de Europa mediante datos científicos y una estrategia común de seguimiento de la evolución de la especie. Esta herramienta online diseñada por la Universidad de Córdoba permite visualizar fácilmente los indicadores sobre el estado de la especie y su hábitat en Francia, España y Portugal y se ha propuesto una plataforma de gobernanza para fomentar la colaboración entre las partes interesadas en la gestión sostenible de la anguila.

Un equipo de investigación del Área de Ingeniería de Procesos de Fabricación de la Escuela Politécnica Superior de Córdoba lleva tiempo trabajando en perfeccionar una técnica relativamente reciente de fabricación de moldes conocida como deformación incremental. Este sistema permite la fabricación de sartenes y moldes, a partir de chapa, utilizando un punzón y un centro de mecanizado.

El proyecto Hipernav de la Universidad de Córdoba ha empleado el casco Hololens diseñado por Microsoft en el campo clínico para afinar la precisión durante la extirpación de tumores. En concreto, ha servido para proyectar virtualmente el hígado y estudiar la manera de abordar la operación con mayor precisión. Aunque luego no se opera con el casco, toda la información está en las pantallas virtuales del quirófano, que se pueden consultar durante la intervención. Además, el instrumental tiene unos sensores que sirven de guía al personal sanitario.

Combinando técnicas de inteligencia artificial como lógica difusa, redes neuronales artificiales y algoritmos genéticos este sistema desarrollado por la Universidad de Córdoba modela el comportamiento de los regantes y pronostica a corto plazo la distribución por período tarifario del agua usada tanto por los regantes como por la comunidad al completo.

En la Universidad de Huelva, un equipo multidisciplinar formado por ecólogos, matemáticos e ingenieros informáticos, desarrollan un sistema de aprendizaje profundo (deep learning) que es capaz de identificar y clasificar de forma automática las especies de fauna en las imágenes que toman las cámaras de fototrampeo. Compuesto de una red neuronal convolucional que se entrena en un proceso cíclico de aprendizaje continuo a partir de un conjunto inicial de imágenes preclasificadas, cuanto más representativas sean las imágenes de entrenamiento, mejor funcionará el sistema. Por ello, han puesto en marcha un proyecto de ciencia ciudadana en Zooniverse, donde voluntarios de todo el mundo están ayudando a clasificar las imágenes que el sistema utilizará para entrenarse.

Los investigadores de la Escuela de Ingenierías Industriales de la Universidad de Málaga Francisco Javier Granados Ortiz y Joaquín Ortega Casanova han diseñado una nueva metodología utilizando algoritmos de Machine Learning para predecir qué combinaciones de los parámetros del diseño de un problema van a ser útiles y cuáles no, en función del objetivo que se persiga, y así guiar el proceso de diseño. En concreto, este procedimiento ha sido aplicado al diseño de un mezclador mecánico que produce un aumento considerable de la transferencia de calor/intercambio de masa entre dos fluidos, gracias al desprendimiento de vórtices, lo que se traduce en un flujo de características oscilatorias.