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Un estudio del Instituto de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente (IIAMA) de la Universitat Politècnica de València y del Centro de Investigaciones sobre Desertificación (CIDE), centro mixto de la Uni

Un equipo de investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) y de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) ha desarrollado un algoritmo innovador para redes wifi denominado "Ponte" cap

Diabetes Help GPT es el asistente virtual desarrollado en colaboración con el Hospital Universitario Virgen del Rocío y concebido para complementar la práctica clínica Un equipo de investigadores de la Universidad de Sevilla ha diseñado Diabetes Help GPT , un asistente virtual desarrollado con inteligencia artificial y creado como un recurso complementario para profesionales que comienzan a trabajar en el abordaje de la diabetes.

Un equipo de investigación de la Universidad de Barcelona ha demostrado cómo los modelos de inteligencia artificial (IA) pueden detectar rasgos de la personalidad a partir de textos escritos y, por primera vez, ha logrado analizar detalladamente cómo estos sistemas toman decisiones.

Un equipo internacional de investigación coliderado por la Universitat de València acaba de publicar, en -Nature Communications-, un artículo que revisa el uso de la Inteligencia Artificial (IA) para profundizar en la comprensión de fenómenos climáticos extremos -inundaciones, sequías, incendios forestales y olas de calor-, de cara al desarrollo de sistemas de predicción más fiables y precisos.

Investigación BehavePassUAM: una app que evalùa capacidades cognitivas y biometría conductual Un equipo de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) ha desarrollado una app que ofrece información personalizada sobre capacidades cognitivas y seguridad digital. El proyecto forma parte de una investigación en biometría conductual, disciplina que identifica a las personas a través de sus patrones de comportamiento.

Un trabajo liderado por el Centro de Investigaciones sobre Desertificación (CIDE, UV-CSIC-GVA) ha podido predecir las interacciones ecológicas que suceden en comunidades vegetales poco analizadas, a partir de patrones de coexistencia de un ecosistema alicantino mucho más muestreado. Para desarrollar el estudio, el equipo ha utilizado -el aprendizaje por transferencia-, una técnica de aprendizaje automático -machine learning- que abre un nuevo enfoque en la investigación sobre la biodiversidad y su conservación.

Científicos de las universidades Autónoma de Madrid (UAM) y Complutense de Madrid (UCM) han creado un sistema de alerta temprana basado en inteligencia artificial para predecir brotes masivos de cianobacterias en aguas dulces. Utilizando modelos de machine learning y deep learning, el sistema podría ayudar a proteger los ecosistemas acuáticos y mejorar la gestión del agua.

La colaboración entre la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática (ETSII) y el Hospital Virgen del Rocío evidencia un avance significativo en los tratamientos y logra atender a tres personas en lugar de a una y descongestionar las máquinas para otros tratamientos oncológicos Un novedoso estudio de minería de datos, realizado por la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática (ETSII) de la Universidad de Sevilla en colaboración co

Un equipo internacional, liderado desde la Universidad Autónoma de Madrid (UAM), ha desarrollado una herramienta basada en imágenes hiperespectrales capaz de identificar géneros de cianobacterias potencialmente peligrosos. El trabajo, publicado en Science of the Total Environment , supone un avance en la gestión del riesgo de proliferaciones masivas de cianobacterias en sistemas acuáticos, facilitando una identificación más rápida y remota de estos organismos.

Los resultados no sólo mejoran la eficiencia y escalabilidad de los sistemas de pruebas criptográficas, sino que también abren nuevas posibilidades para garantizar la integridad, equidad y privacidad de las tareas de procesamiento de datos en diversas aplicaciones de la inteligencia artificial y el procesamiento de imágenes.

Coordinados por el clúster on Tech Innovation desarrollan junto a empresas punteras en innovación tecnológica y equipos médicos especializados una solución tecnológica avanzada para mejorar los tratam

Tu próximo router sabrá dónde te sientas Un equipo de investigadores de dos universidades madrileñas -Politécnica (UPM) y Carlos III (UC3M)− ha desarrollado un prototipo de router con una alta precisión de posicionamiento que permite conocer la localización exacta de un móvil.

Un investigador de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) ha logrado simular en un ordenador cuántico de IBM la creación de entrelazamiento cuántico mediante el campo gravitatorio. El trabajo, publicado en la revista EPJ Quantum Technology , podría ayudar a la validación experimental de la gravedad como fuerza cuántica.

La última edición del "Ranking of the World Scientists: World´s Top 2% Scientists", conocido como Ranking de Stanford y que identifica a los mejores investigadores del mundo basándose en las cit

La última edición del "Ranking of the World Scientists: World´s Top 2% Scientists", conocido como Ranking de Stanford y que identifica a los mejores investigadores del mundo basándose en las cit

Un grupo de investigadores de varias universidades y centros de investigación internacionales analizan las interacciones en la red local de los dispositivos IoT y las aplicaciones móviles, y demuestran que existen diversas amenazas para la seguridad y la privacidad.

El grupo Minerva y las unidades de Cirugía de los hospitales Virgen Macarena y Virgen del Rocío publican un estudio que mejora los trasplantes hepáticos El grupo de investigación Minerva , perteneciente a la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la Universidad de Sevilla, junto con las unidades de Cirugía de los hospitales universitarios Virgen Macarena y Virgen del Rocío , han publicado un estudio mediante el cual se plantea un método que ayuda a mejorar los trasplantes hepáticos mediante la aplicación de la inteligencia artificial.

CartoCell es una herramienta de análisis de imágenes en 3D que utiliza inteligencia artificial para descubrir patrones de morfología celular escondidos en tejidos epiteliales, con aplicaciones tanto en ciencia básica como en desarrollo clínico y médico Una reciente colaboración entre el Instituto de Biomedicina de Sevilla (Hospital Universitario Virgen del Rocío/CSIC/Universidad de Sevilla) con la Universidad del País Vasco, el Instituto Biofisik

Un equipo de investigación de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), junto al University College London de Reino Unido, ha llevado a cabo un estudio para analizar cómo afecta el dolor crónico al cuerpo de cada paciente. En este marco, se ha desarrollado un método mediante deep learning (aprendizaje profundo) que analiza los datos biométricos de las personas con dolencias crónicas.