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Pero no hay que olvidar que todos esos fallos afectan a diversos subsistemas, y que algunos pueden ser muy fácilmente evitables. Invito a todos a indagar sobre estos problemas a fondo, que son una salida muy buena para poder redactar un trabajo completo.

También hay que son más peligrosos que otros. No todos los fallos hacen fracasar la misión, ya que hay métodos para arreglarlos o minimizar su impacto.
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Descubriendo las misiones espaciales a través de sus datos / Re:RECURSOS
« Último mensaje por Eric-0517-EGaX1A en 13 Marzo , 2025, 22:20:56 pm »
Muchas gracias a todos los que hayas participado publicando el enlace con información. Ha sido de mucha ayuda para mi proyecto.
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Descubriendo las misiones espaciales a través de sus datos / Re:Recursos
« Último mensaje por Eric-0517-EGaX1A en 13 Marzo , 2025, 22:18:41 pm »
Muchas gracias a todos los enlaces proporcionados en este foro realmente contienen información muy importante que ha sido primordial en la búsqueda de información en el proyecto
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Noticias / Re:Ventajas de la IA
« Último mensaje por Marcos-1650-YQYG1E en 13 Marzo , 2025, 21:42:43 pm »
¡Hola!

¡Qué buen artículo! Me ha parecido muy interesante el artículo que compartes sobre la inteligencia artificial, especialmente porque describe de manera clara y sencilla cómo funcionan los algoritmos y modelos matemáticos que permiten a las máquinas aprender y tomar decisiones. Creo que resulta útil para cualquiera que desee adentrarse en el mundo de la IA.

Un saludo, Marcos Lazagabaster Mediavilla (Colegio Blanca de Castilla, Palencia)
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Generación Sintética de datos / Re:¿En qué industrias tendrán el mayor impacto?
« Último mensaje por Miguel-2814-9mcM2R en 13 Marzo , 2025, 19:50:59 pm »
Hola Lotta,

El tema de los datos sintéticos, su impacto ya se está viendo en sectores como la salud, la ciberseguridad y las finanzas. Sin embargo, creo que su potencial va mucho más allá, y podríamos ver avances significativos en otros sectores más tradicionales.

1. Agricultura
El uso de datos sintéticos en la agricultura podría revolucionar la predicción de cosechas, el análisis del suelo y la optimización del uso de fertilizantes y pesticidas. Se podrían generar datos para entrenar modelos de IA que simulen diferentes escenarios climáticos y permitan anticiparse a problemas como sequías o plagas.

2. Educación
En el ámbito educativo, los datos sintéticos pueden ayudar a desarrollar sistemas de aprendizaje adaptativo. Por ejemplo, se pueden crear simulaciones de alumnos con distintos niveles de conocimiento para entrenar plataformas de enseñanza personalizadas. También podrían utilizarse para generar bancos de preguntas y evaluar el desempeño sin necesidad de exponer información real de los estudiantes.

3. Entretenimiento
El entretenimiento es otro sector donde esta tecnología puede marcar una gran diferencia. En los videojuegos, por ejemplo, los datos sintéticos podrían entrenar inteligencias artificiales que generen NPCs (personajes no jugables) más realistas o incluso mejorar la física de los entornos virtuales. En cine y televisión, podrían utilizarse para entrenar modelos de animación y efectos especiales, reduciendo costos y tiempo de producción.

4. Transporte y logística
Otra industria donde los datos sintéticos pueden ser clave es en la conducción autónoma. Se pueden generar escenarios de tráfico complejos para entrenar coches autónomos sin necesidad de realizar pruebas en el mundo real. De manera similar, en logística podrían optimizar rutas y predecir tiempos de entrega con mayor precisión.

En conclusión, aunque los datos sintéticos ya están teniendo un impacto fuerte en sectores como la salud y la ciberseguridad, su verdadero potencial aún está por descubrirse en áreas más tradicionales como la agricultura, la educación y el entretenimiento.
¿Qué opináis los demás? ¿En qué sector creéis que los datos sintéticos tendrán el impacto más revolucionario?

Miguel.

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Hola Noelia,
Me parece un tema fascinante y muy relevante. Aquí te dejo mis reflexiones sobre tus preguntas:

1. ¿Creéis que en un futuro cercano los médicos forenses podrían depender exclusivamente de sistemas de IA entrenados con datos sintéticos?
No lo creo. Aunque la IA está avanzando mucho en el análisis de datos, reconocimiento de patrones y reconstrucción de evidencia, todavía tiene limitaciones en interpretación contextual, razonamiento ético y toma de decisiones en casos complejos. Además, los modelos de IA pueden tener sesgos si los datos sintéticos no reflejan bien la diversidad de casos reales, lo que hace imprescindible la supervisión humana.

2. ¿Hasta qué punto debería la IA complementar el trabajo humano en el análisis forense en lugar de reemplazarlo?
La IA debe ser una herramienta de apoyo, no un sustituto. Puede acelerar análisis de ADN, identificación de huellas o reconocimiento de imágenes, pero la validación y el juicio final deben seguir en manos de expertos forenses. La combinación de tecnología y experiencia humana garantizaría mayor precisión y menos errores.

3. ¿Qué garantías legales y éticas deberían implementarse para asegurar resultados precisos y justos?
  • Regulación clara: Normativas específicas que establezcan el uso de IA en el ámbito forense.
  • Supervisión humana: Un experto forense siempre debe validar los resultados de la IA.
  • Transparencia: Los modelos de IA deben ser auditables para evitar sesgos o errores ocultos.
  • Protección de datos: Especial cuidado con la privacidad de la información utilizada para entrenar los sistemas.

En resumen, la IA es una gran aliada en la medicina forense, pero no puede reemplazar la intuición, el razonamiento crítico y la ética de los profesionales humanos.

¿Qué opináis los demás? ¿Confiaríais plenamente en un dictamen forense generado por IA sin intervención humana?

Miguel.
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¡Hola Jimena!

Has compartido información de gran interés para mi!

La inteligencia artificial ha sido capaz de demostrar su potencial en cuanto a la detección temprana y al tratamiento de varios trastornos mentales. Un grupo de investigadores españoles han desarrollado "The Mind Guardian", una aplicación que utiliza inteligencia artificial para evaluar síntomas del deterioro cognitivo en personas mayores de los 55 años. Esta herramienta combina pruebas de memoria gamificadas con análisis de datos, logrando una precisión muy alta (97%) en la detección de posibles signos de esta enfermedad.

Además, expertos como Mariano Alcañiz han explorado el uso de tecnologías inmersivas e inteligencia artificial para poder comprender mejor la mente humano y encontrar a tiempo biomarcadores de depresión. Estos avances permiten identificar patrones que pueden pasarse por alto en las evaluaciones tradicionales, facilitando intervenciones más rápidas y precisas.

Sin embargo, un punto importante es que, a pesar de sus avances, la inteligencia artificial no es capaz de mostrar  empatía, y mucho menos es capaz de hacer un juicio clínico como el de los profesionales humanos. Los "therapy bots" basados en IA dan apoyo en varias terapias como la cognitivo-conductual, pero su eficacia y ética son dignos de debate. Muchos expertos opinan que estas tecnologías no pueden sustituir la complejidad de la relación terapéutica humana y advierten sobre posibles malentendidos con personas sensibles o vulnerables.

¿Qué opináis al respecto? ¿Creeis que la terapia de IA es capaz de sustituir a la terapia humana?

Os dejo aquí las fuentes utilizadas por si os interesa leer más:
https://elpais.com/tecnologia/2025-03-11/cientificos-espanoles-desarrollan-un-videojuego-con-el-que-es-posible-anticiparse-a-los-sintomas-de-alzheimer-y-demencia.html_
https://elpais.com/tecnologia/2024-12-02/mariano-alcaniz-asesor-de-la-ue-en-realidad-extendida-hubo-un-hype-enorme-con-el-metaverso-hoy-hay-un-hype-natural-con-la-ia.html
https://elpais.com/tecnologia/2025-01-21/mi-psico-es-un-robot-la-ia-emerge-como-alternativa-para-problemas-de-salud-mental.html

Espero que os haya resultado muy útil esta información!

Saludos, Milagros Fernández.
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La línea del experto / Re:Trabajo Borja ies Cinca Alcanadre
« Último mensaje por EXP-Jose en 13 Marzo , 2025, 15:44:05 pm »
Hola Borja,
Disculpa el retraso en mi respuesta
En relación a tu consultas sobre predicción a corto plazo te puedo indicar los siguientes documentos
En métodos basados en persistencia no hay mucho ya que son simples, predecir que los valores se mantienen constantes o lineales.
Te puedo indicar un articulo de NREL (En inglés) que compara múltiples métodos incluyendo persistencia como referencia. Lo puedes decargar en
https://www.nrel.gov/docs/fy20osti/74237.pdf
Para Métodos estadísticos:  Introducción a modelos AR, ARMA, ARIMA y ejemplos prácticos de aplicación de estos métodos (con datos simplificados) en la página web de la UAM puedes descargar el siguiente trabajo fin de grado sobre predicción de energía eólica con modelos autorregresivos con ejemplos sencillo de aplicación.
https://repositorio.uam.es/handle/10486/689127
En relación a Modelos NWP, en estas dos páginas puedes ver un análisis de los modelos de predicción NWP en especial con el modelo WRF (Weather Research Forecast) de EEUU muy utilizado en investigación y en la siguiente página se incluye un ejemplo de aplicación del modelo WRF con los datos del parque eólico experimental sotavento en Galicia
https://gredos.usal.es/bitstream/handle/10366/151722/Memoria%20TFM__(tfm_jose_miguel_pablos_marin_signed2).pdf?sequence=1
https://meteoexploration.com/blog/index.php/2022/01/09/post-2/
Finalmente  en relación al papel de la predicción a corto plazo en la gestión de la red eléctrica.
En la gestión de la red eléctrica coexisten varios modelos a corto plazo como son los de predicción del recurso renovable (Eólica y solar), los de predicción de la demanda de energía eléctrica y los de predicción de precio de la energía.
Te indico estudios de predicción a corto plazo de recurso eólico:
https://www.researchgate.net/publication/39660318_Modelos_avanzados_para_la_prediccion_a_corto_plazo_de_la_produccion_electrica_en_parques_eolicos
Predicción a corto plazo de la demanda de energía eléctrica
https://oa.upm.es/42869/1/TFG_DAVID_FERNANDEZ_JIMENEZ.pdf
y finalmente una tesis doctoral con contribuciones a la predicción a corto plazo del precio de la electricidad mediante modelos de series temporales
https://oa.upm.es/42869/1/TFG_DAVID_FERNANDEZ_JIMENEZ.pdf
Espero que esta información te sea útil.
Saludos
Ignacio


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¡Hola, Carlota!
Tu informe me parece muy interesante. En concreto, me ha llamado la atención la plataforma que has citado, Open Evidence. Me he informado más y me gustaría compartir algunas observaciones.

Open Evidence AI es una aplicación que proporciona información médica mediante inteligencia artificial y Machine Learning. Esta plataforma ha sido diseñada para facilitar el acceso a conocimientos médicos verificados y cuenta con varias utilidades, como consultas ilimitadas, acceso a referencias científicas confiables y una base de datos en constante actualización.
Me parece una gran consideración que el público no esté conformado únicamente por médicos ya titulados, sino que también sea accesible para estudiantes de Medicina e incluso personas interesadas en temas de salud.
Sin embargo, es necesario recalcar que la IA debe ser utilizada únicamente como un asistente, ya que no reemplaza el criterio ni la experiencia humana. Open Evidence AI es una herramienta útil para agilizar el acceso a información médica, pero la toma de decisiones siempre debe estar en manos del profesional.
Os dejo un enlace: https://unifranz.edu.bo/blog/open-evidence-nueva-ia-en-salud/ .

¡Espero que os sea útil!
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Buenas tardes,
Este tema me ha parecido fascinante y me ha parecido conveniente informarme más sobre el tema para poder concluir lo siguiente:

La nave espacial rusa Soyuz MS-25 ha regresado a la Tierra tras completar una misión histórica. A bordo viajaban los cosmonautas Oleg Kononenko y Nikolai Chub, que permanecieron en la Estación Espacial Internacional (EEI) durante 374 días. Esto convierte a la misión en una de las más longevas realizadas hasta hoy en día. Sin embargo, este tiempo de permanencia no es suficiente para batir el récord absoluto de 438 días, establecido por Valeri Polyakov en 1995 a bordo de la estación rusa Mir. La experiencia adquirida durante este proceso será fundamental para mejorar la preparación ante los desafíos físicos y psicológicos que implican estos viajes.

En cuanto a batir el récord de Polyakov, no es nada fácil. Todo esto depende de la tecnología desarrollada en un futuro y de la preparación para los tripulantes ante los elevados riesgos que implican este tipo de misiones.

Muchas gracias,
Alejandro
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