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Modelado Predictivo de la Enfermedad de Parkinson mediante Aprendizaje Profundo y Biomarcadores Respiratorios

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La detección temprana de la Enfermedad de Parkinson (EP) sigue siendo uno de los mayores retos de la neurología moderna. Recientemente, el análisis de los patrones respiratorios nocturnos ha emergido como un biomarcador digital no invasivo de alta fidelidad. Este artículo describe la implementación de arquitecturas de Aprendizaje Profundo (Deep Learning) para procesar señales respiratorias, permitiendo la identificación de fenotipos prodrómicos de la EP con una precisión superior a los métodos clínicos convencionales.

Optimización de la Estabilidad del Plasma en Reactores de Fusión por Confinamiento Magnético

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La viabilidad de la fusión nuclear como fuente de energía comercial depende de nuestra capacidad para mantener un plasma de deuterio-tritio a temperaturas de 150 millones de °C sin que toque las paredes del reactor. Este artículo explora las estrategias actuales para mitigar las inestabilidades magnetohidrodinámicas (MHD) y los avances en el control en tiempo real mediante inteligencia artificial y superconductores de alta temperatura (HTS)

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