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.
Un estudio liderado por investigadres de CiQUS, dependente de la Universidad de Santiago de Compostela, ha revelado alteraciones específicas relacionadas con la inflamación y la respuesta inmunológica continua. Los resultados ofrecen nuevas vías para diagnósticos más precisos y tratamientos específicos frente a esta enfermedad ocasionada por el virus SARS-CoV-2.
Un nuevo modelo de aprendizaje automático, nutrido con videos y audios grabados a un bebé desde los seis meses hasta su segundo cumpleaños, ha aportado nuevos conocimientos sobre la adquisición del habla en la infancia. Los resultados de este trabajo de investigadores de la Universidad de Nueva York ofrece información sobre cómo aprendemos palabras y conceptos y servirá para desarrollar sistemas de IA que usen el lenguaje de forma más parecida a la humana.
Un nuevo sistema de visión por ordenador convierte cualquier objeto brillante en una especie de cámara que permite al observador ver más allá de los obstáculos. Esta tecnología, desarrollada por investigadores del MIT y la Universidad Rice, en EE UU, podría ser especialmente útil para su aplicación en vehículos autónomos.
Un estudio liderado por la Universidad Birgham Young (EE UU) ha utilizado casi 30.000 preguntas de exámenes para comparar las habilidades financieras y contables de la inteligencia artificial con estudiantes universitarios. Los resultados muestran que la herramienta ofrece explicaciones fidedignas para respuestas incorrectas o inventa hechos, citando obras y autores inexistentes.
Con técnicas de reconocimiento de voz y aprendizaje automático, investigadores de Madrid y Zaragoza han desarrollado un sistema para identificar la enfermedad de Parkinson mediante el análisis de las risas grabadas a los pacientes.
Los científicos Geoffrey Hinton, Yann LeCun, Yoshua Bengio y Demis Hassabis han sido galardonados por sus desarrollos en redes neuronales que imitan el funcionamiento del cerebro humano. Se aplican en campos tan diversos como la robótica, el reconocimiento de voz, la traducción automática de idiomas o la predicción de estructuras proteicas.
Un equipo del Boston College, en EE UU, ha realizado un análisis detallado de neuroimágenes de personas con trastorno del espectro autista utilizando técnicas de aprendizaje automático. Los investigadores han observado que las diferencias de comportamiento entre individuos con este trastorno están relacionadas con variaciones en la estructura del cerebro.
Investigadores europeos han desarrollado un modelo de aprendizaje automático que, partiendo de los niveles en sangre de 14 proteínas, es capaz de pronosticar si una persona en estado grave a causa del coronavirus saldrá o no con vida de la unidad de cuidados intensivos. En una prueba con 24 pacientes críticos ha acertado la evolución de 23.
Científicos del centro IRB Barcelona han desarrollado un método computacional que, mediante algoritmos de aprendizaje automático, identifica mutaciones que causan cáncer según la clase de tumor. La herramienta se llama BoostDM, y actualmente trabaja con perfiles mutacionales de 28.000 genomas de 66 cánceres diferentes.
