Blog

La denominada revolución de los datos biológicos está redefiniendo las reglas de la investigación. Gracias a la inteligencia artificial y al análisis de datos a gran escala, ahora es posible descodificar patrones complejos en el ADN, predecir respuestas inmunitarias e incluso detectar mutaciones relevantes antes de que se manifiesten clínicamente.

Uno de los mayores retos actuales es impulsar el uso de energías limpias y renovables, y la tecnología está desempeñando un papel fundamental para lograrlo. Proyectos como AQUILON, una iniciativa desarrollada por el AIR Institute junto con SOLUTE, son un claro ejemplo de ello.

Los algoritmos de aprendizaje automático y la inteligencia artificial se están utilizando para analizar grandes volúmenes de datos, imágenes médicas e historiales de pacientes, lo que contribuye a facilitar el diagnóstico precoz y la predicción de enfermedades.

El 30 de julio tuvo lugar el «Taller AOE6: Evaluación del prototipo del panel de control». Nuestras compañeras Margarita Cea López y Clara Rodríguez Marcos presentaron la versión preliminar del panel de control, desarrollado en el marco del proyecto europeo Gender Innovation Living Labs (GILL).

El aprendizaje federado es un enfoque de aprendizaje automático y aprendizaje profundo que permite el entrenamiento colaborativo de modelos utilizando datos que permanecen distribuidos en varios dispositivos o servidores.