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Ciencias Naturales
África Periánez
África Periáñez, científica de datos y fundadora de benshi.ai
“Contra los sesgos en inteligencia artificial buscamos talento de diferentes continentes, géneros y orientaciones sexuales”
17 julio 2021 8:00
Ana Hernando

La investigadora madrileña había trabajado en los videojuegos y la moda hasta que la Fundación Bill y Melinda Gates la fichó. Su experiencia en modelos de machine learning y de predicción del comportamiento servirá para mejorar las apps de aprendizaje que usan las matronas en países con menos recursos. El objetivo es reducir las muertes de madres y bebés durante el embarazo y el parto.

Nuevos algoritmos vigilan el buen comportamiento de la inteligencia artificial
21 noviembre 2019 20:00
SINC

Investigadores de EE UU y Brasil han desarrollado un sistema que ayuda a garantizar que los algoritmos de aprendizaje automático, usados en IA, funcionen adecuadamente y no reproduzcan sesgos discriminatorios. La técnica ha sido probada con éxito en aplicaciones de educación y salud.

Innovación
Tú también contribuyes a la segregación de la ciudad cuando eliges dónde tomar un café
11 junio 2019 8:00
Ana Hernando

El Atlas de la Desigualdad es un mapa interactivo hecho a partir de datos de geolocalización de móviles para saber dónde se encuentran personas de diferentes ingresos en su tiempo de ocio, trabajo y consumo. La iniciativa, liderada por el español Esteban Moro, ya ha analizado el mapa de Boston y se va a extender a otras once ciudades, entre ellas, Madrid y Nueva York.

La contaminación acústica afecta al 25% de la de la población europea.
Redes sociales para medir la respuesta ciudadana frente al ruido
18 marzo 2019 9:59
SINC

Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid han desarrollado un sistema de análisis de texto que, aplicado a los comentarios publicados en las redes sociales, detecta y clasifica las quejas sobre contaminación acústica de forma automática. El sistema combina la inteligencia artificial con técnicas de análisis de lenguaje.

¿Hasta dónde llega el aprendizaje automático cuántico?
14 septiembre 2017 20:00
SINC

Las técnicas de aprendizaje automático, que usan las matemáticas para identificar patrones en conjuntos de datos, son una herramienta poderosa en campos como la biomedicina y la física aplicada, pero existen áreas de aplicación a los que no llegan debido a su complejidad o a las limitaciones de los algoritmos utilizados. Un estudio internacional, en el que ha participado el Instituto de Ciencias Fotónicas (ICFO), revisa las aportaciones que puede hacer el aprendizaje automático cuántico, respecto al clásico, para resolver el problema.