Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid y de la Universidad Complutense de Madrid han desarrollado una metodología con sensores inalámbricos que predice las crisis en enfermedades crónicas con mayor antelación que hasta ahora. El equipo ha conseguido aumentar hasta 40 minutos el tiempo de detección anticipada de migrañas.
Científicos de la Universidad Politécnica de Madrid y del Instituto Nicaragüense de Estudios Territoriales han logrado predecir con menor error la irradiancia solar global a corto plazo, un dato utilizado para estimar la producción de las instalaciones de energía solar fotovoltaica. En el estudio se han usado redes neuronales artificiales para determinar qué estructuras y parámetros generaban las mejores predicciones.
Cada vez que vas a hacer una elección, tu cerebro trata de predecir sus consecuencias. Para ello calcula matemáticamente sus expectativas y después las compara con el resultado real. De esa forma, aprende de sus propias elecciones. Una nueva investigación premiada por la revista Science utiliza la optogenética para entender cómo funciona este complejo proceso. La técnica será útil para nuevas terapias contra las adicciones.
Investigadores de la Universidad Rovira i Virgili han creado un algoritmo que mejora el resultado de las predicciones respecto a los algoritmos existentes. La novedad reside en su capacidad para tener en cuenta los matices de los usuarios cuando eligen sus preferencias puesto que, a diferencia de otras herramientas, no vincula un individuo a un grupo con las mismas preferencias, sino que cada persona tiene flexibilidad para pertenecer a diferentes grupos.
Predecir la enfermedad de Alzheimer es uno de los principales retos de la ciencia actual. Numerosos estudios han demostrado la utilidad de biomarcadores que dan pistas sobre su avance. Sin embargo, no todos son igual de efectivos en los pronósticos, según revela una investigación dirigida por la Universidad Complutense de Madrid.
Hojas, semillas y raíces de las plantas son algunas de las características que influyen en el comportamiento de las comunidades de matorrales ante un episodio de sequía extrema. Así lo demuestran por primera vez investigadores andaluces que sugieren que estos resultados les proporcionan una herramienta útil para prever las respuestas de estas especies a alteraciones climáticas similares.
Predecir nevadas intensas puede ser muy útil para minimizar los problemas que ocasionan en el transporte. Científicos de la Universidad Complutense de Madrid y de la Universidad de León han diseñado un modelo numérico que ha demostrado su eficacia al compararlo con datos de nevadas reales de la cuenca del Duero.
Científicos de la Universidad de Jaén han desarrollado un sistema para predecir el caudal de un río con 24 horas de antelación a partir de los datos meteorológicos y mediante redes neuronales artificiales. El modelo, probado en el Guadalquivir, ha permitido crear una herramienta para prevenir inundaciones y alertar a los servicios de emergencia
Un equipo científico español ha desarrollado un modelo dinámico que permite predecir cuál será la evolución de la esclerosis múltiple (EM). El sistema, presentado en el congreso sobre EM que se celebra estos días en Barcelona, está basado en los datos de 1.100 pacientes y, según sus autores, ayudará a diseñar estrategias terapéuticas personalizadas más eficaces.
Hasta ahora, los modelos de predicción del clima y la vegetación asumían que, tras una sequía, el crecimiento de los bosques se recuperaba rápidamente. Pero un nuevo estudio, con participación española, demuestra que los árboles tardan entre dos y cuatro años en recuperar la tasa de crecimiento anterior a la sequía, que también provoca una disminución en su capacidad para almacenar carbono.
