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Cómo garantizar la autenticidad de imágenes satélites
Las imágenes sintéticas son representaciones visuales generadas de forma artificial mediante algoritmos y técnicas computacionales, en lugar de capturarse directamente de la realidad con cámaras o sensores. Se producen a partir de distintos métodos, entre los que destacan las redes generativas antag...
Aprendizaje automático federado: generación de valor a partir de datos compartidos manteniendo la privacidad
Los datos son un recurso fundamental para mejorar nuestra calidad de vida porque permiten mejorar los procesos de toma de decisiones para crear productos y servicios personalizados, tanto en el sector público como en el privado. En contextos como la salud, la movilidad, la energía o la educación, el...
Explorando el espacio desde la Tierra: datos satelitales abiertos en Europa y sus aplicaciones
El valor de los datos satelitales abiertos en Europa
Los satélites se han convertido en herramientas fundamentales para comprender el planeta y gestionar recursos de manera eficiente. La Unión Europea (UE) ha desarrollado una infraestructura espacial avanzada con el objetivo de proporcionar datos en...
¿Cómo se construye un modelo de inteligencia artificial?
La Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser un concepto futurista y se ha convertido en una herramienta clave en nuestra vida diaria. Desde las recomendaciones de películas o series en plataformas de streaming hasta los asistentes virtuales como Alexa o Google Assistant en nuestros dispositivos...
Nuevas técnicas de captura de datos geoespaciales: innovaciones para un gobierno del dato más eficiente
La captura de datos geoespaciales es esencial para entender nuestro entorno, tomar decisiones informadas y diseñar políticas efectivas en áreas como la planificación urbana, la gestión de recursos naturales o la respuesta ante emergencias. En el pasado, este proceso era principalmente manual y labor...
Herramientas de auto machine learning de código abierto
La creciente complejidad de los modelos de aprendizaje automático y la necesidad de optimizar su rendimiento lleva años impulsando el desarrollo del AutoML (Automated Machine Learning). Esta disciplina busca automatizar tareas clave en el ciclo de vida del desarrollo de modelos, como la selección de...
Cumpliendo con Europa. El Reglamento de Conjuntos de Alto Valor de observación de la Tierra y medio ambiente
El Reglamento de ejecución (UE) 2023/138 de la Comisión Europea establece pautas claras para los organismos públicos en la disponibilidad de conjuntos de datos de alto valor en un plazo de 16 meses desde el 20 de enero de 2023. Estos conjuntos de datos de alto valor (High value datasets en inglés o...
Cómo preparar un conjunto de datos para machine learning y análisis
En el proceso de análisis de datos y entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, es fundamental contar con un conjunto de datos adecuado. Por lo tanto, surgen las preguntas: ¿cómo se deben preparar los conjuntos de datos para el aprendizaje automático y el análisis? ¿Cómo se puede confiar en...
Hot OSM: Mapeo colaborativo para coordinar la respuesta a una emergencia
La crisis humanitaria que se originó tras el terremoto de Haití en 2010 fue el punto de partida de una iniciativa voluntaria para crear mapas que identificaran el nivel de daño y vulnerabilidad por zonas, y así, poder coordinar los equipos de emergencia. Desde entonces, el proyecto de mapeo colabora...
Iniciativas para entrenar modelos de machine learning con datos abiertos
Detrás de un asistente virtual de voz, la recomendación de una película en una plataforma de streaming o el desarrollo de algunas vacunas contra el covid-19 existen modelos de machine learning. Esta rama de la inteligencia artificial permite que los sistemas aprendan y mejoren su funcionamiento.
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