Usando simulaciones por ordenador, investigadores de la Universidad de Granada han comprobado que algunos filtros de color aumentan ligeramente los colores que se pueden discernir, pero la mejora es insignificante y el incremento no hace que las personas daltónicas perciban el mismo número de colores que las que no padecen este trastorno.
Usando un algoritmo de inteligencia artificial, dos estudiantes de ingeniería han desarrollado un modelo que reconoce una infección por coronavirus con hasta un 97 % de precisión en radiografías torácicas. La herramienta está disponible on line para ayudar a los profesionales sanitarios en su diagnóstico de pacientes.
Dos equipos científicos de Australia y Países Bajos han construido plataformas de computación cuántica a temperaturas hasta 15 veces superiores a las que operan las actuales de Google o IBM. Por primera vez han logrado controlar bits cuánticos en silicio por encima de un kelvin, lo que supone un gran avance en el desarrollo de procesadores más grandes y potentes.
Investigadores españoles han desarrollado un simulador informático que recrea la propagación de la COVID-19 en Europa. Para el caso de España, los resultados iniciales apuntan que las personas infectadas superan los tres millones, incluyendo las asintomáticas, pero podrían llegar a 14 millones durante una segunda ola si no se tomaran medidas de distanciamiento.
Los casos confirmados de personas con COVID-19 en España este lunes fueron 85.195, sin embargo, las personas con síntomas compatibles con la enfermedad eran más de 2.300.000. Así lo refleja un estudio liderado por el instituto IMDEA Networks con el que se está estimando la incidencia real de la pandemia en doce países mediante encuestas abiertas y anónimas a través de las redes sociales.
El grupo de investigación que lidera el bioinformático es uno de los seleccionados por la Comisión Europea para encontrar con urgencia posibles fármacos contra la COVID-19 a través del superordenador más potente de España.
El Premio Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento de este año, en la categoría de Tecnologías de la Información y la Comunicación, se ha concedido a Isabelle Guyon, Bernhard Schölkopf y Vladimir Vapnik por sus contribuciones fundamentales al aprendizaje automático. Gracias a su trabajo, las máquinas pueden clasificar datos con una precisión humana.
Investigadores de la Universidad de Málaga han diseñado un método capaz de mejorar las imágenes del cerebro obtenidas por resonancia magnética usando la inteligencia artificial. Los resultados permiten detectar patologías con mayor precisión y nitidez que hasta ahora.
La resonancia magnética se utiliza para diagnosticar diversas enfermedades, pero no es fácil aprender a manejarla. Para solucionarlo, investigadores de la Universidad de Valladolid han desarrollado una herramienta web para formar al personal sanitario en el uso de esta compleja técnica de imagen.
Investigadores de la Universidad del País Vasco han aplicado técnicas de visión por computador y aprendizaje automático para predecir la belleza facial a partir de imágenes, así como para calcular mejor la edad de las personas retratadas.
