Un estudio de modelización publicado en Nature Computational Science prevé que la creciente popularidad de la inteligencia artificial generativa disparará el volumen de desechos electrónicos, que podría alcanzar los 5 millones de toneladas en una década.
Un equipo científico de EE UU ha logrado imitar los mecanismos naturales que regulan la expresión de genes, utilizando secuencias de ADN diseñadas con inteligencia artificial. Este avance promete superar uno de los mayores obstáculos en las terapias génicas: la activación precisa de genes sin afectar a otros tejidos.
Investigadores españoles han desarrollado un modelo de aprendizaje automático destinado al reposicionamiento de medicamentos, una alternativa cada vez más fuerte frente al lento y costoso proceso de creación de nuevos compuestos.
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.
El nuevo trabajo de investigadores del CSIC permite la aplicación masiva de estos métodos de IA de aprendizaje profundo para entender las estas moléculas en organismos menos estudiados, identificar nuevas funciones de genes y explorar qué proteínas pueden ser de interés biomédico y biotecnológico con mayor precisión que los técnicas tradicionales.
Un estudio, publicado en Nature Machine Intelligence, muestra el desarrollo de una tecnología capaz de detectar diversas patologías con gran detalle y rapidez. El sistema permite el diagnostico precoz de enfermedades y abre el camino a nuevos tratamientos.
Las redes neuronales profundas permiten obtener voces sintéticas cada vez más realistas, lo cual puede generar desinformación cuando se usa, por ejemplo, para suplantar voces de personalidades públicas y políticos. Un equipo de la la Universidad de Granada y de la empresa española Monoceros Labs ha desarrollado un sistema que ayuda a discernir cuando la grabación es real o falsa.
Científicos de la Universidad Politécnica de Madrid han creado un método que utiliza el aprendizaje automático para evaluar la progresión de la enfermedad en pacientes con deterioro cognitivo. En el proceso, emplean series de datos incompletos obtenidos de resonancias magnéticas y otras técnicas tradicionales de diagnóstico.
Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial que predice el tiempo que le queda a una persona con este trastorno para desarrollar la enfermedad neurodegenerativa.
A medida que se expande la inteligencia artificial en cada rincón de nuestras vidas, un cliché se consolida: el de representar visualmente estos sistemas como robots humanoides blancos, cerebros destellantes o con referencias a la ciencia ficción. Un grupo cada vez mayor de especialistas se opone a esta iconografía cargada de sesgos históricos sobre género, etnia y religión que genera expectativas poco realistas y enmascara los efectos sociales de estas tecnologías.
