19 publicacións atopadas
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…
¿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…
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…
Cómo medir la huella de carbono utilizando datos abiertos
La huella de carbono es un indicador fundamental para comprender el impacto ambiental de nuestras acciones. Mide la cantidad de emisiones de gases de efecto invernadero que se lanzan a la atmósfera fruto de las actividades humanas, entre las que destaca la quema de combustibles fósiles como el…
Aceleración de la transición energética gracias a los datos abiertos
Aspectos tan relevantes de nuestra sociedad como la sostenibilidad medioambiental, la mitigación del cambio climático o la seguridad energética han motivado que la transición energética adquiera un papel muy relevante en el día a día de naciones, organismos privados y públicos, e incluso e…
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.
El…
Los beneficios de los datos de abiertos en el sector agrícola y forestal: el caso de Fruktia y Arbaria
Al igual que en otras industrias, la transformación digital está ayudando a cambiar las bases de funcionamiento del sector agrícola y forestal. Combinar tecnologías como la geolocalización o la inteligencia artificial y emplear conjuntos de datos abiertos para desarrollar nuevas herramientas de prec…
