Un reciente estudio publicado en la revista Metabolism por investigadores del Baylor College of Medicine y de la Universidad de Texas Health Science Center en Houston ha arrojado luz sobre los circuitos cerebrales y mensajeros químicos que regulan el inicio de las comidas y la ingesta de alimentos. Estos hallazgos tienen implicaciones significativas para el […]
Avances en la Reconstrucción de Escenas para la Conducción Autónoma Desarrollar vehículos capaces de operar de manera segura sin un conductor humano ha sido un objetivo clave para numerosos equipos en la comunidad de investigación en inteligencia artificial. Dado que probar vehículos autónomos en calles reales sería tanto inseguro como inviable, los algoritmos subyacentes son […]
Investigadores de Stanford Medicine han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial capaz de analizar miles de notas de médicos en registros médicos electrónicos, identificando tendencias que podrían mejorar la atención médica. Este avance representa un paso hacia la optimización del trabajo de los profesionales de la salud, quienes tradicionalmente deben revisar manualmente cientos de gráficos […]
Investigadores de la Universidad de Northumbria forman parte de un equipo internacional que ha utilizado datos satelitales para seguir los cambios en el grosor de la capa de hielo de Groenlandia. Este fenómeno, provocado por el calentamiento global, está causando el deshielo y un flujo más rápido de la capa de hielo, lo que a […]
Investigaciones sobre los patrones de precipitación en el este de Europa central, realizadas por un equipo internacional de investigación liderado por la doctora Sophie Warken de la Universidad de Heidelberg, han revelado que procesos dinámicos en la circulación atmosférica, como el jet stream del Atlántico Norte, influyen en los cambios regionales de precipitación. Los investigadores […]
Reducción de sesgos en modelos de inteligencia artificial Los modelos de aprendizaje automático a menudo enfrentan problemas al realizar predicciones para individuos que no están adecuadamente representados en los conjuntos de datos utilizados para su entrenamiento. Un ejemplo típico se observa en modelos diseñados para predecir el mejor tratamiento para enfermedades crónicas, que pueden estar […]
