Categoría: La IA aplicada a la Educación

Uso de IA para diagnosticar la enfermedad celíaca

La investigación muestra que la IA es tan buena como los patólogos para diagnosticar la enfermedad celíaca Un algoritmo de aprendizaje automático desarrollado por científicos de Cambridge pudo identificar correctamente en 97 casos de cada 100 si un individuo tenía o no enfermedad celíaca según su biopsia, según una nueva investigación. La herramienta de IA, que ha sido entrenada en casi 3,400 biopsias escaneadas de cuatro hospitales del NHS, podría acelerar el diagnóstico de la afección y eliminar la presión de los recursos de atención médica estirados, así como mejorar el diagnóstico en los países en desarrollo, donde la escasez de patólogos es grave. Las herramientas digitales que pueden acelerar o incluso automatizar el análisis de las pruebas de diagnóstico están comenzando a mostrar una promesa real para reducir las demandas de los patólogos. Una gran cantidad de este trabajo se ha centrado en la detección del cáncer, pero los investigadores están empezando a buscar oportunidades para diagnosticar otros tipos de enfermedades. Una condición que están siendo examinados por los científicos de la Universidad de Cambridge es la enfermedad celíaca, una enfermedad autoinmune provocada por el consumo de gluten. Causa síntomas que incluyen calambres estomacales, diarrea, erupciones cutáneas, pérdida de peso, fatiga y anemia. Debido a que los síntomas varían mucho entre los individuos, los pacientes a menudo tienen dificultades para recibir un diagnóstico preciso. El estándar de oro para diagnosticar la enfermedad celíaca es a través de una biopsia del duodeno (parte del intestino delgado). Luego, los patólogos analizarán la muestra bajo un microscopio o en una computadora para buscar daños en las vellosidades, pequeñas proyecciones similares a pelos que recubren el interior del intestino delgado. Interpretar biopsias, que a menudo tienen cambios sutiles, puede ser subjetivo. Los patólogos usan un sistema de clasificación conocido como la escala Marsh-Oberhuber para juzgar la gravedad de un caso, que va desde cero (las vellosidades son normales y es poco probable que el paciente tenga la enfermedad) hasta cuatro (las vellosidades están completamente aplanadas). Imágenes microscópicas que muestran vellosidades sanas (izquierda) y vellosidades enfermas (derecha). (Crédito: Florian Jaeckle) En una investigación publicada hoy en el New England Journal of Medicine AIlos investigadores de Cambridge desarrollaron un algoritmo de aprendizaje automático para clasificar los datos de imágenes de biopsia. El algoritmo fue entrenado y probado en un conjunto de datos diverso a gran escala que consta de más de 4,000 imágenes obtenidas de cinco hospitales diferentes utilizando cinco escáneres diferentes de cuatro compañías diferentes. Autor principal Profesora Elizabeth Soilleux desde el Departamento de Patología y Churchill College de la Universidad de Cambridge, dijo: “la enfermedad celíaca afecta a una de cada 100 personas y puede causar enfermedades graves, pero obtener un diagnóstico no es sencillo. Puede tomar muchos años recibir un diagnóstico preciso, y en un momento de intensas presiones sobre los sistemas de salud, es probable que estos retrasos continúen. «La IA tiene el potencial de acelerar este proceso, permitiendo a los pacientes recibir un diagnóstico más rápido, mientras que al mismo tiempo quita la presión de las listas de espera del NHS.» El equipo probó su algoritmo en un conjunto de datos independiente de casi 650 imágenes de una fuente nunca antes vista. Basándose en comparaciones con los diagnósticos patólogos’ originales, los investigadores demostraron que el modelo era correcto en su diagnóstico en más de 97 casos de cada 100. El modelo tenía una sensibilidad de más del 95%, lo que significa que identificó correctamente más de 95 casos de cada 100 personas que tenían enfermedad celíaca. También tenía una especificidad de casi el 98%, lo que significa que se identificó correctamente en casi 98 casos de cada 100 personas que no tenían enfermedad celíaca. Investigaciones anteriores del equipo han demostrado que incluso los patólogos pueden estar en desacuerdo sobre los diagnósticos. Cuando se les mostró una serie de 100 diapositivas y se les pidió que diagnosticaran si un paciente tenía enfermedad celíaca, no tenía la enfermedad o si el diagnóstico era indeterminado, el equipo demostró que había desacuerdo en más de uno de cada cinco casos. Esta vez, los investigadores pidieron a cuatro patólogos que revisaran 30 diapositivas y descubrieron que era tan probable que un patólogo estuviera de acuerdo con el modelo de IA como con un segundo patólogo. Dr. Florian Jaeckle, también del Departamento de Patología, y un Investigador en Hughes Hall, Cambridge, dijo: “Esta es la primera vez que se ha demostrado que la IA diagnostica con tanta precisión como un patólogo experimentado si un individuo tiene celíaco o no. Debido a que lo capacitamos en conjuntos de datos generados bajo una serie de condiciones diferentes, sabemos que debería poder funcionar en una amplia gama de entornos, donde las biopsias se procesan y se obtienen imágenes de manera diferente. “Este es un paso importante para acelerar los diagnósticos y liberar a los patólogos’ tiempo para centrarse en casos más complejos o urgentes. Nuestro siguiente paso es probar el algoritmo en una muestra clínica mucho más grande, poniéndonos en condiciones de compartir este dispositivo con el regulador, acercándonos a esta herramienta que se utiliza en el NHS.” Los investigadores han estado trabajando con grupos de pacientes, incluso a través de Coeliac UK, para compartir su enfoque y discutir con ellos su receptividad a la tecnología como esta que se está utilizando. “Cuando hablamos con pacientes, generalmente son muy receptivos al uso de la IA para diagnosticar la enfermedad celíaca, añadió el Dr. Jaeckle. “Esto sin duda refleja en parte sus experiencias de las dificultades y retrasos en la recepción de un diagnóstico. “Un problema que surge con frecuencia tanto con los pacientes como con los médicos es el problema de ‘explicabilidad’ – ser capaz de entender y explicar cómo la IA alcanza su diagnóstico. Es importante para nosotros como investigadores y para los reguladores tener esto en cuenta si queremos asegurarnos de que haya confianza pública en las aplicaciones de la IA en medicine.” El profesor Soilleux y el Dr. Jaeckle han creado una empresa spinout, Lyzeum Ltd, para comercializar

marzo 30, 2025

Escuela de Verano «SUSTAIN-E» sobre Electrónica Sostenible

El proyecto GreenChips-EDU Europeo, apoyado por Grenoble INP, está organizando una Escuela de Verano sobre electrónica sostenible en colaboración con el proyecto europeo EECONE y el Labex Microelectronique (UGA) del 16 de junio al 20 de junio de 2025. SUSTAIN-E (SUMmer School on susTAINable Electronics) presenta los desafíos de sostenibilidad en electrónica y cubre metodologías de diseño ecológico, recuperación de materiales y criticidad, estacas económicas y regulatorias. La escuela de verano está dirigida a estudiantes de maestría, doctorado y profesionales en los campos relevantes. Tendrá lugar del 16 de junio al 20 de junio de 2025 en la Escuela de Ingeniería Grenoble INP – Phelma en Grenoble (Francia) y se llevará a cabo en inglés. Método de aplicación (hasta el 31 de marzo de 2025) Para obtener más información sobre las aplicaciones, el programa y los temas, visite el sitio web del proyecto. Si tiene alguna pregunta, comuníquese con sustain@ciencesconf.org INP Grenoble – UGA News. Traducido al español

marzo 29, 2025

Los robots Mako ahora también se usan para operaciones de cadera

„Después de un año y medio en el que ya estamos utilizando el robot Mako para endoprótesis de rodilla, estamos aún más convencidos: el sistema se ha establecido, nuestros pacientes se benefician enormemente de él y, por lo tanto, queremos que el robot quirúrgico en el futuro también lo use para la implantación de articulaciones artificiales de cadera “, explica el profesor. Dr. Marcel Betsch, jefe del departamento de ortopedia de la cirugía de trauma y la clínica ortopédica (director: Prof. Dr. Mario Perl) del Hospital Universitario Erlangen. Por esta razón, la clínica ahora ha comprado la última versión del sistema Mako SmartRobotics ™ al fabricante Stryker. El robot quirúrgico ahora apoya a los cirujanos de Erlangen no solo cuando planifican e insertan endoprótesis totales de rodilla y prótesis parciales de rodilla, sino también cuando implantan articulaciones artificiales de cadera. „Cada vez más literatura científica y nuestros propios resultados clínicos muestran que las operaciones asistidas por robots prevalecen sobre las convencionales “, enfatiza el Prof. Apuestas. El robot Mako permite planificar con precisión la posición de un implante, simular previamente los movimientos de la articulación artificial y colocarla con precisión milimétrica. „Esto significa aún más seguridad del paciente y una calidad aún mayor del resultado “, asegura Marcel Betsch. El nuevo dispositivo se puede usar.a. en la displasia de cadera – en los casos en que la cavidad de la cadera no está desarrollada adecuadamente y los afectados necesitan una nueva articulación de la cadera. Pero incluso después de fracturas de cadera o cuando ya se han realizado operaciones en la pelvis o en la columna lumbar, el sistema Mako resulta ser particularmente ventajoso. Las grabaciones tomográficas por ordenador de la articulación a operar se realizan con antelación para cada paciente. „Usando estas imágenes de TC, planificamos la posición exacta de la nueva articulación de la cadera digitalmente y tridimensionalmente y podemos simular cuán estable y flexible será después del procedimiento “, explica el profesor. Apuestas. En la sala de operaciones, las imágenes de TC se combinan con la anatomía del paciente en comparación con puntos de medición especiales.„Por ejemplo, si un paciente ya tiene una columna vertebral rígida y luego tiene una cadera artificial, aumenta el riesgo de que la cadera se desprenda. Esto se puede prevenir con el robot Mako porque podemos ajustar la articulación al grado. “ Dado que Mako SmartRobotics ™ es una tecnología de plataforma que se puede ampliar gradualmente para incluir módulos adicionales, también será posible a largo plazo operar las articulaciones de los hombros, insertar tornillos en la columna vertebral y reemplazar las articulaciones artificiales. „Mako es el futuro “, dice el profesor. Finalmente, mendigo. FAU News. Traducido al español

marzo 29, 2025

La Universidad Camilo José Cela y Amazon Web Services firman una alianza para impulsar la formación en IA

Los estudiantes de la UCJC tendrán acceso a programas de formación y prácticas remuneradas en Amazon y AWS, lo que les permitirán obtener certificaciones de formación oficiales y mejorar su empleabilidad en el ámbito tecnológico. Como parte de este acuerdo, el primer hito de la colaboración es la creación de la Cátedra AWS Emilio Lora-Tamayo para la investigación en el ámbito de la IA. Una cátedra que busca además homenajear al que fue rector de la Universidad Camilo José Cela, el cual destacó, entre otras muchas cosas, por su incansable trabajo en favor del conocimiento y la innovación. 28/03/2025 | Madrid La Universidad Camilo José Cela (UCJC) y Amazon Web Services (AWS) han firmado un acuerdo de colaboración que marca el inicio de una alianza estratégica para la promoción de la formación en inteligencia artificial (IA) y tecnologías de computación en la nube. En este marco, se ha presentado la Cátedra AWS Emilio Lora-Tamayo, que tendrá como objetivo reforzar el compromiso de la UCJC con una educación basada en los valores humanistas y la excelencia tecnológica. La cátedra rinde homenaje a Emilio Lora-Tamayo, figura fundamental en el ámbito científico y académico español. Rector honorario vitalicio de la UCJC y expresidente del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), su legado en el impulso de la tecnología, la investigación y la docencia sigue siendo una referencia para toda la comunidad universitaria. Gracias a este acuerdo, los estudiantes de la UCJC podrán acceder a prácticas remuneradas de seis meses en Amazon y AWS, donde participarán en proyectos clave para España. Durante este período, analizarán políticas públicas, elaborarán informes y propuestas legislativas sobre digitalización, transición energética y cohesión social. Además, colaborarán con expertos y funcionarios, investigando mejores prácticas internacionales aplicables al contexto español, lo que les permitirá adquirir una experiencia enriquecedora en la formulación de políticas tecnológicas y digitales en España y la Unión Europea. La alianza incluye la colaboración de Amazon en el Grado de Logística y Transporte, y de Amazon Prime Video en el Grado de Cine y Ficción Audiovisual, además de facilitar prácticas para sus estudiantes. AWS y la UCJC también trabajarán en la creación de planes de estudio adaptados a las necesidades del sector tecnológico, impulsando la transformación digital, la investigación científica y la aplicación de inteligencia artificial en el entorno académico. Además, los estudiantes de la UCJC tendrán acceso a programas de formación en tecnología en la nube, como AWS Academy, AWS Educate y Skill Builder, que les permitirán obtener certificaciones reconocidas y mejorar su empleabilidad en un sector en constante crecimiento, así como también podrán participar en ferias de empleo, hackáthones y programas de mentoría. Ambas instituciones también explorarán líneas de trabajo en ciberseguridad, investigación y transformación digital, promoviendo la aplicación de la inteligencia artificial en la docencia y la administración universitaria. Compromiso con la ciberseguridad En el marco del convenio, AWS y la UCJC estudiarán la creación de un Centro de Excelencia en Ciberseguridad (CECS), que tendrá como objetivo ofrecer formación especializada, consultoría y soluciones tecnológicas en ciberseguridad, con especial atención a pequeñas y medianas empresas y startups. Además, ofrecerán líneas de trabajo en ciberseguridad, investigación y transformación digital, promoviendo la aplicación de la inteligencia artificial en la docencia y la administración universitaria. La UCJC y AWS analizarán la viabilidad de ubicar este centro en la Comunidad de Madrid, lo que supondría una oportunidad clave para reforzar la seguridad digital en España y generar un espacio de referencia para la innovación en ciberseguridad. Como parte de esta iniciativa, la UCJC estudiará su implicación en la oferta formativa del centro, la prestación de servicios de consultoría y el desarrollo de soluciones tecnológicas en colaboración con AWS y sus socios acreditados. La firma del acuerdo de colaboración y la presentación de la nueva Cátedra de la UCJC han tenido lugar esta mañana en un acto inaugurado por Nieves Segovia, presidenta de SEK Education Group, al que pertenece la UCJC. Ha destacado que “la creación de esta cátedra es un homenaje a un científico brillante, un académico ejemplar, un líder íntegro y un hombre de bien. Emilio lideró la Universidad Camilo José Cela en momentos de gran complejidad, sin perder nunca su humildad ni su excelencia profesional” y añadió que “queremos que esta cátedra sea un motor que impulse la ciencia, la tecnología y las humanidades hacia un principio de verdad, belleza y bondad. En este empeño, contamos con el mejor compañero de viaje, AWS, cuya colaboración se traduce en la creación de un laboratorio de IA, prácticas profesionales y una red que conectará tanto a nuestros colegios SEK International Schools como a la UCJC”. Por su parte, el rector de la UCJC, Jaime Olmedo, ha reafirmado la vocación de la universidad por integrar la innovación tecnológica en la formación académica y profesional de sus estudiantes: “la creación de esta Cátedra de Inteligencia Artificial UCJC-AWS no es solo un homenaje a Emilio, sino un paso hacia un futuro donde la ciencia y la tecnología se entrelazan con las humanidades. Esta alianza entre AWS y la UCJC representa la unión entre el conocimiento y la industria, entre la universidad y la empresa, con un compromiso claro: formar a los líderes del mañana, no solo para que dominen la tecnología, sino para que la utilicen en beneficio del bien común”. “Nos entusiasma esta colaboración con la UCJC, la cual refuerza nuestro compromiso con el talento digital en España. A través de la Cátedra AWS Emilio Lora-Tamayo y nuestra Alianza Tech, impulsaremos la formación en tecnología cloud e inteligencia artificial, mientras exploramos la creación de un Centro de Excelencia en Ciberseguridad como parte de nuestra visión conjunta para fortalecer el ecosistema tecnológico español” – destacó Suzana Curic, directora general de Amazon Web Services para España y Portugal. Una alianza para el futuro del talento digital Tras la firma del acuerdo, se ha celebrado una mesa redonda moderada por Tomás García, director de la Escuela Politécnica Superior de Ingeniería de la UCJC, en la que han participado Luis Guerra Peña, VP Head of Space Systems de Airbus España; Óscar Corcho, profesor del departamento de Inteligencia Artificial en

marzo 28, 2025

HONOR se asocia con CEMS para Cultivar el Liderazgo Tecnológico a través de la Cooperación Industria-Academia

La marca de tecnología global HONOR anunció hoy su asociación oficial con CEMS – The Global Alliance in Management Education, una prestigiosa alianza global dedicada a promover y profundizar la conexión entre la academia y los negocios. Esta colaboración posiciona a HONOR como un contribuyente clave a la misión de CEMSs de cultivar futuros líderes equipados para enfrentar los desafíos tecnológicos globales. CEMS se erige como una alianza global de primer nivel de instituciones académicas de primer nivel y corporaciones multinacionales, con su programa de maestrías en Gestión Internacional una vez que fue clasificado en primer lugar a nivel mundial por el Financial Times. HONOR aportará una importante experiencia en la industria a CEMS a través de una colaboración en profundidad en el desarrollo de cursos, el intercambio académico y la incubación de talentos. La amplia experiencia de HONOR en la navegación de mercados competitivos, tanto a nivel nacional como internacional, proporcionará a los estudiantes información sobre estrategias efectivas para la innovación y la diferenciación del mercado. Al compartir las mejores prácticas en desarrollo de productos, marketing y participación del cliente, HONOR puede ayudar a los estudiantes a comprender las complejidades del sector tecnológico. La asociación de HONORia también contribuirá a la misión de CEMSs de desarrollar líderes empresariales responsables, enfatizando la sostenibilidad y la responsabilidad corporativa. Como Socio Corporativo de CEMS, HONOR obtendrá acceso privilegiado a un grupo global de los mejores talentos, al tiempo que enriquece la experiencia educativa para los estudiantes. HONOR colaborará con CEMS para fortalecer la red de educación de gestión global a través de la cooperación industria-académica. Mientras tanto, CEMS proporcionará a HONOR los mejores recursos de talento, promoviendo la integración de prácticas innovadoras y tecnologías de vanguardia de la industria en ambas direcciones. HONOR News. Traducido al español

marzo 27, 2025

Métodos tempranos para estudiar el uso afectivo y el bienestar emocional en ChatGPT

Una colaboración de OpenAI y MIT Media Lab Research. Las personas usan chatbots de IA como ChatGPT de muchas maneras: hacer preguntas, despertar la creatividad, resolver problemas e incluso para interacciones personales. Este tipo de herramientas pueden mejorar la vida diaria, pero a medida que se usan más ampliamente, surge una pregunta importante que enfrenta cualquier nueva tecnología: ¿Cómo afectan las interacciones con los chatbots de IA al bienestar social y emocional de las personas? ChatGPT no está diseñado para reemplazar o imitar las relaciones humanas, pero las personas pueden optar por usarlo de esa manera dado su estilo de conversación y capacidades de expansión. Comprender las diferentes formas en que las personas interactúan con los modelos puede ayudar a guiar el desarrollo de la plataforma para facilitar interacciones seguras y saludables. Para explorar esto, nosotros (investigadores en el MIT Media Lab y OpenAI) realizamos una serie de estudios para comprender cómo el uso de la IA implica un compromiso emocional—lo que llamamos uso afectivo—puede afectar el bienestar de users’. Nuestros hallazgos muestran que ambos modelo y usuario los comportamientos pueden influir en los resultados sociales y emocionales. Los efectos de la IA varían según la forma en que las personas eligen usar el modelo y sus circunstancias personales. Esta investigación proporciona un punto de partida para estudios adicionales que pueden aumentar la transparencia y fomentar el uso responsable y el desarrollo de plataformas de IA en toda la industria. Nuestro enfoque Queremos entender cómo las personas usan modelos como ChatGPT, y cómo estos modelos a su vez pueden afectarlos. Para comenzar a responder a estas preguntas de investigación, realizamos dos estudios paralelos1 con diferentes enfoques: un estudio observacional para analizar patrones de uso en la plataforma del mundo real y un estudio intervencionista controlado para comprender los impactos en los usuarios. Estudio 1: El equipo de OpenAI realizó un análisis automatizado a gran escala de casi 40 millones de interacciones de ChatGPT sin participación humana para garantizar la privacidad del usuario2. El estudio combinó este análisis con encuestas de usuarios específicas, lo que nos permitió obtener información sobre el uso en el mundo real, correlacionando el sentimiento autoinformado de users’ con ChatGPT con los atributos de las conversaciones de los usuarios, para ayudar a comprender mejor los patrones de uso afectivo. Estudio 2: Además, el equipo del MIT Media Lab realizó una Prueba Controlada Aleatoria (ECA) con casi 1,000 participantes que usaron ChatGPT durante cuatro semanas. Esto Aprobado por IRB(se abre en una ventana nueva), estudio controlado pre-registrado(se abre en una ventana nueva)fue diseñado para identificar ideas causales sobre cómo las características específicas de la plataforma (como la personalidad y la modalidad del modelo) y los tipos de uso podrían afectar a los estados psicosociales autoinformados de los usuarios, centrándose en la soledad, las interacciones sociales con personas reales, la dependencia emocional del chatbot de IA y el uso problemático de la IA. Modalidad “Hey ChatGPT, ¡obtuve ese trabajo que solicité!” Voz atractiva Ember Sol Voz neutral Ember Sol Texto ¡Felicitaciones! ¡Eso es una noticia fantástica! ¿Cómo te sientes al comenzar el nuevo trabajo? Tarea Ejemplos de indicaciones de conversación diarias proporcionadas a los usuarios Conversaciones personales Ayúdame a reflexionar sobre lo que estoy más agradecido en mi vida. Conversaciones no personales Discuta si el trabajo remoto mejora o reduce la productividad general de las empresas. Conversaciones abiertas N/A Lo que encontramos Al desarrollar estos dos estudios, buscamos explorar temas sobre cómo las personas usan modelos como ChatGPT para el compromiso social y emocional, y cómo esto afecta su bienestar autoinformado. Nuestros hallazgos incluyen: Estos estudios representan un primer paso crítico para comprender el impacto de los modelos avanzados de IA en la experiencia y el bienestar humanos. Aconsejamos no generalizar los resultados porque hacerlo puede oscurecer los hallazgos matizados que resaltan las interacciones no uniformes y complejas entre las personas y los sistemas de IA. Esperamos que nuestros hallazgos alienten a los investigadores tanto de la industria como de la academia a aplicar las metodologías presentadas aquí a otros dominios de la interacción humano-IA. Conclusión Estamos enfocados en construir IA que maximice el beneficio del usuario y minimice los daños potenciales, especialmente en torno al bienestar y la dependencia excesiva. Llevamos a cabo este trabajo para mantenernos a la vanguardia de los desafíos emergentes, tanto para OpenAI como para la industria en general. También nuestro objetivo es establecer expectativas públicas claras para nuestros modelos. Esto incluye actualizar nuestro Modelo Spec(se abre en una ventana nueva)para proporcionar una mayor transparencia en los comportamientos, capacidades y limitaciones previstos por los ChatGPT. Nuestro objetivo es liderar la determinación de estándares de IA responsables, promover la transparencia y garantizar que nuestra innovación priorice el bienestar del usuario. Lea más en nuestro informe completo aquí(se abre en una ventana nueva). También puede leer el informe de MIT Media Labs en nuestro RCT aquí(se abre en una ventana nueva). Limitaciones Nuestros estudios tienen varias limitaciones importantes a tener en cuenta al interpretar los hallazgos. Los hallazgos aún no han sido revisados por pares por la comunidad científica, lo que significa que deben interpretarse con cautela. Además, los estudios se realizaron en función del uso de ChatGPT y en la plataforma ChatGPT, y los usuarios de otras plataformas de chatbot de IA pueden tener diferentes experiencias y resultados. Aunque encontramos relaciones significativas entre las variables, no todos los hallazgos demuestran una causa y un efecto claros, por lo que se necesita investigación adicional sobre cómo y por qué el uso de IA afecta a los usuarios para guiar las decisiones de políticas y productos. Nuestro estudio incluyó encuestas de usuarios y los datos autoinformados podrían no capturar con precisión los sentimientos o experiencias reales de los usuarios’. Además, observar cambios significativos en el comportamiento y el bienestar puede requerir períodos más largos de estudio.Usamos clasificadores para razonar sobre señales afectivas en nuestro análisis automatizado; sin embargo, estos son imperfectos y pueden perder matices importantes. Finalmente, nuestra investigación se centró exclusivamente en las conversaciones en inglés con los participantes de los Estados Unidos, destacando la necesidad

marzo 21, 2025

La IA revela ideas sobre el flujo del hielo antártico

La investigación de Stanford centrada en los movimientos a gran escala de la capa de hielo antártica podría ayudar a mejorar las predicciones sobre cómo cambiará el continente en el futuro. A medida que el planeta se calienta, la capa de hielo de la Antártida se está derritiendo y contribuyendo al aumento del nivel del mar en todo el mundo. La Antártida contiene suficiente agua congelada para elevar el nivel global del mar en 190 pies, por lo que predecir con precisión cómo se moverá y derretirá ahora y en el futuro es vital para proteger las áreas costeras. Pero la mayoría de los modelos climáticos luchan por simular con precisión el movimiento del hielo antártico debido a los escasos datos y la complejidad de las interacciones entre el océano, la atmósfera y la superficie congelada. En un artículo publicado el 13 de marzo en Ciencia», investigadores de la Universidad de Stanford utilizaron el aprendizaje automático para analizar por primera vez datos de detección remota de alta resolución de los movimientos de hielo en la Antártida. Su trabajo revela parte de la física fundamental que rige los movimientos a gran escala de la capa de hielo antártica y podría ayudar a mejorar las predicciones sobre cómo cambiará el continente en el futuro. “Una gran cantidad de datos de observación se ha vuelto ampliamente disponible en la era de los satélites, dijo” Ching-Yao Lai, un profesor asistente de geofísica en el Escuela de Sostenibilidad Stanford Doerr y autor principal en el periódico. “Combinamos ese extenso conjunto de datos de observación con aprendizaje profundo informado por la física para obtener nuevos conocimientos sobre el comportamiento del hielo en su entorno natural Una red de grietas profundas, o grietas, abarca el paisaje helado de un área de la plataforma de hielo Getz en la Antártida. | Jeremy Harbeck, NASAans Goddard Space Flight Center /Operación IceBridge Dinámica de la capa de hielo La capa de hielo de la Antártida, la masa de hielo más grande de la Tierra y casi el doble del tamaño de Australia, actúa como una esponja para el planeta, manteniendo los niveles del mar estables al almacenar agua dulce como hielo. Para comprender el movimiento de la capa de hielo antártica, que se está reduciendo más rápidamente cada año, los modelos existentes generalmente se han basado en suposiciones sobre el comportamiento mecánico de los hielos derivado de experimentos de laboratorio. Pero el hielo de la Antártida es mucho más complicado de lo que se puede simular en el laboratorio, dijo Lai. El hielo formado a partir del agua de mar tiene propiedades diferentes que el hielo formado a partir de nieve compactada, y las capas de hielo pueden contener grandes grietas, bolsas de aire u otras inconsistencias que afectan el movimiento. “Estas diferencias influyen en el comportamiento mecánico general, el llamado modelo constitutivo, de la capa de hielo de maneras que no se capturan en modelos existentes o en un entorno de laboratorio, dijo” Lai. Lai y sus colegas no intentaron capturar cada una de estas variables individuales. En cambio, construyeron un modelo de aprendizaje automático para analizar los movimientos a gran escala y el grosor del hielo registrado con imágenes satelitales y radar de aviones entre 2007 y 2018. Los investigadores pidieron al modelo que se ajustara a los datos de detección remota y cumpliera con varias leyes existentes de la física que rigen el movimiento del hielo, usándolo para derivar nuevos modelos constitutivos para describir la viscosidad de los hielos – su resistencia al movimiento o al flujo. Este mapa de la Antártida muestra la ubicación de varias plataformas de hielo antárticas en blanco; la tierra se representa en gris. | Agnieszka Gautier / NSIDC Compresión vs. cepa Los investigadores se centraron en cinco de las plataformas de hielo de la Antártida – plataformas flotantes de hielo que se extienden sobre el océano desde los glaciares terrestres y retienen la mayor parte del hielo glacial de la Antártida. Descubrieron que las partes de las plataformas de hielo más cercanas al continente se están comprimiendo, y los modelos constitutivos en estas áreas son bastante consistentes con los experimentos de laboratorio. Sin embargo, a medida que el hielo se aleja del continente, comienza a retirarse al mar. La cepa hace que el hielo en esta área tenga diferentes propiedades físicas en diferentes direcciones – como cómo un tronco se divide más fácilmente a lo largo del grano que a través de él – un concepto llamado anisotropía. “Nuestro estudio descubre que la mayor parte de la plataforma de hielo es anisotrópica,” dijo el primer autor del estudio Yongji Wang, quien realizó el trabajo como investigador postdoctoral en el laboratorio de Laiata. “La zona de compresión – la parte cerca del hielo molido – solo representa menos del 5% de la plataforma de hielo. El otro 95% es la zona de extensión y no sigue la misma ley.” Comprender con precisión los movimientos de la capa de hielo en la Antártida solo será más importante a medida que aumenten las temperaturas globales – el aumento de los mares ya está aumentando las inundaciones en áreas e islas bajas, acelerando la erosión costera y empeorando los daños causados por huracanes y otras tormentas severas. Hasta ahora, la mayoría de los modelos han asumido que el hielo antártico tiene las mismas propiedades físicas en todas las direcciones. Los investigadores sabían que se trataba de una simplificación excesiva – modelos del mundo real nunca replican perfectamente las condiciones naturales –, pero el trabajo realizado por Lai, Wang y sus colegas muestra de manera concluyente que los modelos constitutivos actuales no están capturando con precisión el movimiento de la capa de hielo visto por los satélites. “La gente pensó en esto antes, pero nunca había sido validado,” dijo Wang, quien ahora es investigador postdoctoral en la Universidad de Nueva York. “Ahora, basado en este nuevo método y el riguroso pensamiento matemático detrás de él, sabemos que los modelos que predicen la evolución futura de la Antártida deberían ser

marzo 16, 2025

La Universidad Nacional de China realiza la programación dinámica del robot de software magnético in situ con una ubicación perceptible

Recientemente, el Profesor Li Mujun, Profesor Asociado de la Escuela de Ingeniería Científica y Tecnológica de la Universidad de Ciencia y Tecnología y el Instituto de Humanógrafos, el Profesor Zhang Shiwu, y el Profesor Li Xianyang de la Escuela de Informática y Tecnología, propusieron un nuevo tipo de máquina de software de control magnético de reprogramación dinámica. A través del diseño de resonancia magnética aceptable combinada con materiales blandos variables, se realizó la reprogramación in situ de robots de software magnéticos individuales o múltiples, y se demostró su aplicación en tareas complejas, colaboración de múltiples máquinas y ensamblaje in situ. Logros a “Reprograma dinámico direccionable y perceptible de máquinas blandas ferromagnéticas” Publicado en la revista de renombre internacional 《Natural Newsletter》 (Nature Communications) en. Los robots de software controlados magnéticamente son ampliamente utilizados en biomedicina debido a su capacidad de control inalámbrico, multifuncionalidad y bioseguridad. Sin embargo, los robots de software magnético tradicionales se basan en el modo de magnetización fija, y sus funciones y adaptabilidad se limitan a una sola forma preestablecida. Al mismo tiempo, debido a la existencia de un campo magnético global, la forma de lograr la unidad selectiva y la colaboración conjunta entre sistemas de múltiples máquinas también ha sido la aplicación de robots de software de control magnético. En respuesta a los problemas anteriores, el equipo de investigación propuso una estrategia de control para la sinergia de campo multimagnético. A través del diseño flexible del circuito de resonancia, las áreas específicas del robot de calentamiento selectivo de campo magnético de alta frecuencia (50-400 kHz) se pueden usar para percibir el estado de transmisión de energía en tiempo real. Al mismo tiempo, se utiliza el material compuesto magnético variable de baja temperatura, y el campo magnético de pulso se utiliza para romper la fuerza inter-magnar de las partículas magnéticas. Bajo el campo magnético de baja programación de 40 mT, la dirección de magnetización puede ser reconstruida rápidamente por la fase sólido-líquido, y la fuerza de magnetización es mayor que el método tradicional. 104%. Esta estrategia de control puede completar la magnetización y la reconstrucción dentro del rango de temperatura de bioseguridad (30-70℃) para evitar quemaduras a alta temperatura en organismos. Figura 1. Diseño de máquina de software magnético de reprogramación dinámica La máquina de software de control magnético de reprogramación dinámica propuesta por el equipo de investigación ha mostrado ventajas significativas en aplicaciones de múltiples escenas, desde la deformación multimodal de una sola máquina hasta la conducción selectiva y colaboración de múltiples máquinas, desde la entrega de objetivos hasta experimentos biológicos, y ha logrado un avance en la aplicación de múltiples escenas. Con el fin de demostrar su capacidad para deformar múltiples modos, el equipo de investigación ha desarrollado un sistema de control magnético basado en el brazo mecánico y un robot de control magnético de ruedas miniaturizado.En el entorno gástrico, el robot de rueda puede lograr fármacos multi-objetivo a través del control de magnetización dinámica Liberación, localizar con precisión el área de la lesión, y realizar su aplicación en el tratamiento médico de precisión y la medicina de entrega objetivo. Además, a través de una estrategia de reprogramación dinámica, el equipo de investigación logró la conducción selectiva y la colaboración de sistemas de múltiples máquinas. en Experimentos biológicos en operación remota, El robot de diseño miniaturizado puede transportar diferentes reactivos para lograr un teñido selectivo en la escena del cultivo celular, marcando el esqueleto celular y el dispositivo celular por separado. También permite que el ensamblaje/desintegración dinámica entre múltiples robots forme una estructura compuesta que satisfaga las necesidades de la tarea (como un alargador que cruza la ranura), rompe el límite de tamaño único y mejora la escalabilidad del sistema. Figura 2. Aplicación multidisciplinaria de máquinas de software magnético reprogramables dinámicas Sun Yuxuan Postdoctoral, estudiante de doctorado Sun Boxi, y el estudiante de doctorado Cui Xiang, Escuela de Ciencias de la Computación y Tecnología, Departamento de Instrumentos de Precisión Mecánica y Precisión, Universidad China de Ciencia y Tecnología, son coautores de la tesis. El Profesor Asociado Li Mujun, el Profesor Zhang Shiwu y el Profesor Li Xianyang son coautores. El Profesor Li Weihua, Universidad de Wulongong, Australia, el Profesor He Li, Departamento de Ciencias de la Vida y Medicina, y el Primer Hospital Afiliado, Universidad China de Ciencia y Tecnología, es el coautor del artículo. La investigación fue apoyada por el Programa de Investigación y Desarrollo Clave Nacional del Ministerio de Ciencia y Tecnología, el Fondo de Ciencias Naturales de la Provincia de Anhui y el Fondo de Investigación del Programa de Doble Primera Clase de la Universidad China de Ciencia y Tecnología. Algunos experimentos fueron apoyados por plataformas como el Centro de Investigación y Fabricación Weiner de la Universidad China de Ciencia y Tecnología y el Centro de Experimentos de Ciencia Politécnica de la Universidad China de Ciencia y Tecnología. Enlace de papel: https://doi.org/10.1038/s41467-025-57454-w Universidad de Ciencia y Tecnología de China News. Traducido al español

marzo 14, 2025

Hacer que las evaluaciones de aeródromos sean automáticas, remotas y seguras

ESTADOS UNIDOS. El ingeniero de la Fuerza Aérea y estudiante de doctorado Randall Pietersen está utilizando IA y tecnología de imágenes de próxima generación para detectar daños en el pavimento y municiones sin explotar. En 2022, Randall Pietersen, un ingeniero civil en los Estados Unidos. La Fuerza Aérea, emprendió una misión de entrenamiento para evaluar los daños en una pista de aeródromo, practicando el protocolo “base recovery” después de un ataque simulado. Durante horas, su equipo caminó sobre el área en equipo de protección química, transmitiendo por radio en geocoordenadas mientras documentaban daños y buscaban amenazas como municiones sin explotar. El trabajo es estándar para todos los ingenieros de la Fuerza Aérea antes de su despliegue, pero tuvo un significado especial para Pietersen, quien ha pasado los últimos cinco años desarrollando enfoques más rápidos y seguros para evaluar aeródromos como estudiante de maestría y ahora candidato a doctorado y miembro de MathWorks en el MIT. Para Pietersen, el trabajo intensivo en tiempo, minucioso y potencialmente peligroso subrayó el potencial de su investigación para permitir evaluaciones remotas de aeródromos. “Esa experiencia fue realmente reveladora,” dice Pietersen. “a Weiz se le ha dicho durante casi una década que se está trabajando en un nuevo sistema basado en drones, pero aún está limitado por la incapacidad de identificar municiones sin explotar; desde el aire, se parecen demasiado a rocas o escombros. Incluso las cámaras de ultra alta resolución simplemente no funcionan lo suficientemente bien. La evaluación rápida y remota del aeródromo aún no es la práctica estándar. Weirre todavía solo está preparado para hacer esto a pie, y ahí es donde entra mi investigación.” El objetivo de Pietersenen es crear sistemas automatizados basados en drones para evaluar los daños en los aeródromos y detectar municiones sin explotar. Esto lo ha llevado por una serie de caminos de investigación, desde el aprendizaje profundo hasta los pequeños sistemas aéreos sin tripulación y la imagen “hiperespectral”, que captura la radiación electromagnética pasiva en un amplio espectro de longitudes de onda. Las imágenes hiperespectrales se están volviendo más baratas, más rápidas y más duraderas, lo que podría hacer que la investigación de Pietersenens sea cada vez más útil en una variedad de aplicaciones que incluyen evaluaciones de agricultura, respuesta a emergencias, minería y construcción. Encontrar informática y comunidad Al crecer en un suburbio de Sacramento, California, Pietersen gravitó hacia las matemáticas y la física en la escuela. Pero también era un atleta de campo traviesa y un Eagle Scout, y quería una manera de unir sus intereses. “Me gustó el desafío multifacético que presentó la Academia de la Fuerza Aérea,”, dice Pietersen. “Mi familia no tiene un historial de servicio, pero los reclutadores hablaron sobre la educación holística, donde los académicos eran una parte, pero también lo eran la aptitud atlética y el liderazgo. Ese enfoque integral de la experiencia universitaria me atrajo.” Pietersen se especializó en ingeniería civil como estudiante universitario en la Academia de la Fuerza Aérea, donde comenzó a aprender a realizar investigaciones académicas. Esto requería que aprendiera un poco de programación de computadoras. “En mi último año, los laboratorios de investigación de la Fuerza Aérea tuvieron algunos proyectos relacionados con el pavimento que cayeron en mi alcance como ingeniero civil, recuerda” Pietersen. “Si bien mi conocimiento del dominio ayudó a definir los problemas iniciales, estaba muy claro que desarrollar las soluciones correctas requeriría una comprensión más profunda de la visión por computadora y la teledetección.” Los proyectos, que se ocuparon de las evaluaciones del pavimento de los aeródromos y la detección de amenazas, también llevaron a Pietersen a comenzar a usar imágenes hiperespectrales y aprendizaje automático, que construyó cuando llegó al MIT para obtener sus maestrías y doctorado en 2020. “MIT fue una opción clara para mi investigación porque la escuela tiene una historia tan sólida de asociaciones de investigación y pensamiento multidisciplinario que te ayuda a resolver estos problemas no convencionales, dice” Pietersen. “No hay mejor lugar en el mundo que MIT para trabajos de vanguardia como este.” Para cuando Pietersen llegó al MIT, headd también abrazó deportes extremos como ultra maratones, paracaidismo y escalada en roca. Parte de eso surgió de su participación en competiciones de habilidades de infantería como estudiante universitario. Las competiciones de varios días son carreras centradas en el ejército en las que equipos de todo el mundo atraviesan montañas y realizan actividades graduadas como el cuidado táctico de víctimas de combate, orientación y puntería. “La multitud con la que corrí en la universidad estaba realmente interesada en esas cosas, por lo que fue una especie de consecuencia natural de la construcción de relaciones, dice” Pietersen. “Estos eventos te durarían 48 o 72 horas, a veces con un poco de sueño mezclado, y puedes competir con tus amigos y pasar un buen rato.” Desde que llegó al MIT con su esposa y sus dos hijos, Pietersen ha abrazado a la comunidad local e incluso ha trabajado como instructor de paracaidismo en interiores en New Hampshire, aunque admite que los inviernos de la Costa Este han sido difíciles para él y su familia. Pietersen fue remoto entre 2022 y 2024, pero no estaba investigando desde la comodidad de una oficina en casa. La capacitación que le mostró la realidad de las evaluaciones de aeródromos tuvo lugar en Florida, y luego fue desplegado en Arabia Saudita. Escribió una de sus publicaciones de la revista PhD desde una tienda de campaña en el desierto. Ahora de vuelta en el MIT y cerca de la finalización de su doctorado esta primavera, Pietersen está agradecido por todas las personas que lo han apoyado a lo largo de su viaje. “Ha sido divertido explorar todo tipo de disciplinas de ingeniería diferentes, tratar de resolver las cosas con la ayuda de todos los mentores del MIT y los recursos disponibles para trabajar en estos problemas realmente de nicho, dice” Pietersen. Investigación con un propósito En el verano de 2020, Pietersen realizó una pasantía en HALO Trust, una organización humanitaria que trabaja para limpiar minas

marzo 13, 2025

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