La Real Academia Sueca de las Ciencias ha premiado a los investigadores John Hopfield, de la Universidad de Princeton (EE UU), y Geoffrey Hinton, de la Universidad de Toronto (Canadá), por sus descubrimientos e inventos que permiten el aprendizaje automático con las redes neuronales artificiales.
El nuevo trabajo de investigadores del CSIC permite la aplicación masiva de estos métodos de IA de aprendizaje profundo para entender las estas moléculas en organismos menos estudiados, identificar nuevas funciones de genes y explorar qué proteínas pueden ser de interés biomédico y biotecnológico con mayor precisión que los técnicas tradicionales.
Un estudio, publicado en Nature Machine Intelligence, muestra el desarrollo de una tecnología capaz de detectar diversas patologías con gran detalle y rapidez. El sistema permite el diagnostico precoz de enfermedades y abre el camino a nuevos tratamientos.
Las redes neuronales profundas permiten obtener voces sintéticas cada vez más realistas, lo cual puede generar desinformación cuando se usa, por ejemplo, para suplantar voces de personalidades públicas y políticos. Un equipo de la la Universidad de Granada y de la empresa española Monoceros Labs ha desarrollado un sistema que ayuda a discernir cuando la grabación es real o falsa.
Científicos de la Universidad Politécnica de Madrid han creado un método que utiliza el aprendizaje automático para evaluar la progresión de la enfermedad en pacientes con deterioro cognitivo. En el proceso, emplean series de datos incompletos obtenidos de resonancias magnéticas y otras técnicas tradicionales de diagnóstico.
Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial que predice el tiempo que le queda a una persona con este trastorno para desarrollar la enfermedad neurodegenerativa.
A medida que se expande la inteligencia artificial en cada rincón de nuestras vidas, un cliché se consolida: el de representar visualmente estos sistemas como robots humanoides blancos, cerebros destellantes o con referencias a la ciencia ficción. Un grupo cada vez mayor de especialistas se opone a esta iconografía cargada de sesgos históricos sobre género, etnia y religión que genera expectativas poco realistas y enmascara los efectos sociales de estas tecnologías.
Las enfermedades cardiovasculares son la principal causa de muerte femenina en el mundo, en gran parte, debido a que tanto el diagnóstico como los tratamientos se basan en modelos masculinos que son ineficaces para ellas. Ahora, científicos de EE UU y Países Bajos han desarrollado un sistema de predicción de riesgo de estas dolencias en mujeres con técnicas de aprendizaje automático.
Las nuevas tecnologías de vehículos no tripulados, sensores, sistemas de comunicación e IA están ampliando a pasos agigantados el conocimiento y conservación de los fondos marinos.
Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid han desarrollado MONIPAR, un nuevo instrumento que permite el seguimiento de sus síntomas motores con teléfonos y relojes inteligentes. Esta patología neurodegenerativa crónica afecta a 160.000 personas en España y 8,5 millones en el mundo.
