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 Politécnica de Valencia y el Instituto Andaluz del Patrimonio Histórico han desarrollado técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático que agilizan el acceso a más de 130.000 imágenes del Archivo General de Indias y el Archivo Histórico Provincial de Cádiz. Uno de los hallazgos más sorprendentes ha sido descubrir referencias al continente austral en un documento de 1705, mucho antes de que llegara el capitán Cook.

Científicos españoles han desarrollado un sistema capaz de identificar de manera automática revisores falsos que muestran opiniones en internet. El nuevo sistema emplea técnicas de inteligencia artificial, combinando procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático, para poder detectar este tipo de comportamiento. El sistema ha sido probado con datos reales en la plataforma Yelp, que actualmente alberga más de 180 millones de reseñas, y ha conseguido una precisión de más del 80 %.

Investigadores de las universidades de Cádiz y Jaén han desarrollado un sistema inteligente que reconoce patrones de nuestro día a día de forma automática, sin necesidad de intervención humana para entrenar a los algoritmos de aprendizaje. Entre sus aplicaciones figura la domótica para, por ejemplo, detectar que una persona se está preparando para salir de casa y bajar automáticamente la calefacción.

Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid han desarrollado un método que pronostica la capacidad infectiva de bacterias hacia plantas utilizando métodos computacionales. Esta herramienta puede proporcionar una pista importante a los epidemiólogos para el control de las epidemias.

Dos cámaras equipadas con lentes de visión estereoscópica ayudarán a determinar las alturas y anchuras de los troncos de los árboles para estudiar su evolución en el tiempo. El sistema ha sido diseñado por el equipo de investigadores de la Universidad Complutense de Madrid, en colaboración con el Centro de Investigación Forestal (CIFOR).

Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) han elaborado un sistema predictivo para calcular el número de citas futuras que tendrán los artículos científicos publicados.