Un equipo de expertos en inteligencia artificial de la Universidad Politécnica de Valencia ha desarrollado DeteCCovid, una aplicación web basada en un algoritmo que rastrea los móviles de forma anonimizada para detectar a las personas que han estado próximas a un usuario contagiado con el coronavirus. Además, es capaz de clasificar el grado de riesgo, dependiendo de lo cerca que haya estado y del tiempo de contacto.

El 90 % de los españoles no se ha desplazado de su área de residencia desde que comenzó en confinamiento por la pandemia de la COVID-19. Así lo apuntan los primeros datos del estudio de movilidad DataCOVID, elaborado por el Instituto Nacional de Estadística. Esta información puede ahora consultarse en mapas interactivos.

Un proyecto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas analiza datos masivos anónimos que se están obteniendo desde operadoras de telefonía y servidores de mapas. Ayudará a explicar cómo ha cambiado la movilidad durante la pandemia y a la toma de decisiones sobre el final del confinamiento.

El Gobierno español ha anunciado varias iniciativas digitales para mejorar la gestión del confinamiento por la COVID-19 y frenar el contagio. DataCOVID es un estudio de movilidad que utilizará datos anónimos y agregados de 40 millones de móviles, y Asistenciacovid19, una app de autodiagnóstico que geolocaliza al usuario para ofrecerle la información útil de su comunidad autónoma.  

En el bolsillo llevamos una máquina inimaginable hace unos años, capaz de encontrar la información que deseemos en pocos segundos. El siguiente reto es minimizar su gasto de energía. El trabajo de físicos como Albert Fert, descubridor de la magnetorresistencia gigante, sienta las bases para afrontar la actual hemorragia energética que provocan nuestras búsquedas en Google.

De las escorias de una mina de estaño de Orense se han logrado extraer dos metales muy valorados por la industria tecnológica: niobio y tántalo. Investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) han desarrollado el procedimiento.

Investigadores de la Universidad de Granada han desarrollado una técnica que impide suplantar la identidad de un usuario en los sistemas de identificación automática por voz que emplean smartphones, tablets y otros dispositivos electrónicos. El sistema, basado en redes neuronales profundas, permite discernir si la voz de entrada pertenece a un usuario legítimo o es un ataque de suplantación realizado por un intruso.

Un estudio destaca que los docentes españoles consideran que el cyberbullying es el mayor riesgo asociado al uso de los smartphones por parte de los adolescentes. A pesar de ello, casi el 90 % de los profesores cree que los móviles pueden ser una herramienta educativa de utilidad si se emplea apropiadamente en las aulas.

¿A cuánta radiación nos exponemos por los dispositivos móviles en eventos multitudinarios? Investigadores de la Universidad de Castilla-La Mancha han medido la que se recibió de las antenas temporales de telefonía y los terminales de más de 2,5 millones de personas durante la Feria de Albacete y los resultados revelan que los valores máximos registrados no llegaron al 0,004% de los límites permitidos.