Mar05212024

Última actualizaciónMar, 30 Abr 2024 4pm

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Científicos y empresas se unen para "enseñar" a la IA a explicarse

El proyecto europeo NL4XAI de H2020 aborda la cuestión de cómo debe evaluarse la calidad de los algoritmos en el campo emergente de la Inteligencia Artificial Explicable (XAI), es decir, máquinas capaces de justificar y razonar sus decisiones. El objetivo es formar a la primera generación de expertos en este campo.

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Un prototipo de batería de vanadio para almacenar energía eléctrica a gran escala

El prototipo, un demostrador de flujo redox de 10 kW, abre el camino hacia una batería de flujo de 50 kW. Ha sido desarrollado por la Plataforma Temática Interdisciplinar PTI TrasnEner+, del CSIC, que trabaja para desarrollar tecnologías de almacenamiento de energía a gran escala para aplicaciones estacionarias

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75 instituciones de 13 países colaboran para mejorar la fiabilidad de los componentes electrónicos

Los actuales componentes y sistemas electrónicos se están volviendo cada vez más compactos y complejos, por lo que dificultan llevar a cabo un análisis de fiabilidad. Hoy es necesario realizar una aproximación holística en toda la cadena de valor de estos productos, como son el material, el chip, el embalaje y el sistema. Durante 3 años, iRel40 unirá a 75 instituciones de trece países europeos, entre las cuales se encuentra el Instituto de Microelectrónica de Barcelona (IMB-CNM), a través del grupo de Dispositivos y Sistemas de Potencia.

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Tecnologías para digitalizar y automatizar la inspección y gestión de redes de gas y agua

El proyecto SENIX, con la participación del Instituto de Microelectrónica de Barcelona (IMB-CNM-CSIC), ha creado diversas soluciones para el desarrollo de sistemas y plataformas micro y nanoelectrónicas, para mejorar la gestión de redes de distribución de agua y gas.

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Las hormigas faraón inspiran un algoritmo de inteligencia artificial aplicable a la búsqueda de fármacos y la optimización logística

Científicos del CSIC se inspiran en el comportamiento de estas hormigas para mejorar un algoritmo. Las hormigas faraón usan feromonas para marcar lugares por los que no hay que pasar, lo que constituye un ejemplo de aprendizaje basado en ejemplos negativos. Permite mejorar los sistemas de optimización en numerosos ámbitos de la industria y la investigación, como la búsqueda de fármacos o la logística.

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