Investigadores de la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid han desarrollado un nuevo sensor biológico para detectar y analizar secuencias de ADN. El hallazgo tiene aplicaciones en el diagnóstico genético y permite crear sistemas in vitro capaces de trabajar de maner autónoma en la detección de síntomas y formulación de diagnósticos genéticos.
EL Grupo de Inteligencia Artificial (LIA) de la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid (FIUPM) ha creado un nuevo sensor biológico basado en ADN que tiene aplicaciones potenciales en el campo del diagnóstico genético. El diseño básico del sensor fue presentado en el congreso Unconventional Computation 2010, según informa la citada Facultad en un comunicado.
El grupo LIA ha presentado una solicitud de patente para el diseño de este sensor de ADN lógico. Estos sensores permiten representar implicaciones lógicas (o reglas del tipo SI-ENTONCES), como por ejemplo, “SI se da el síntoma 1 y el síntoma 2, ENTONCES estamos ante la enfermedad A”, o “SI estamos ante la enfermedad B, ENTONCES deben manifestarse los síntomas 2 y 3”. Con estas reglas lógicas y las señales genéticas de entrada, los sensores pueden realizar de manera autónoma procesos lógicos de inferencia para obtener diagnósticos precisos.
Utilizando estos sensores inteligentes de ADN como módulos básicos de construcción, se pretende desarrollar sistemas in Vitro capaces de trabajar de manera autónoma para detectar un conjunto de síntomas de entrada y producir una diagnóstico de salida o liberar el fármaco adecuado.
Estos sensores biológicos (hechos con ADN para procesar ADN) se consideran dispositivos bio-nanotecnológicos y se encuadran en la disciplina denominada computación con ADN o computación biomolecular. Esta disciplina pretende construir y programar dispositivos fabricados con biomoléculas, como por ejemplo hebras de ADN, para procesar información codificada a su vez en otras biomoléculas.
En suma, existe la necesidad de desarrollar y fabricar sensores biológicos capaces de detectar de manera precisa complejas combinaciones de señales genéticas y emitir los diagnósticos correspondientes de manera autónoma. A esta necesidad responden los dispositivos bio-nano-tecnológicos desarrollados en el grupo LIA de la FIUPM.
La velocidad se incrementa a medida que el futbolista se acerca al balón, sin embargo, disminuye ligeramente al llegar a él. Los delanteros son los que corren más directamente hacia el esférico, mientras que los porteros lo hacen de una forma más paralela. Son algunos resultados de un estudio de investigadores españoles.
Investigadores de la compañía Google DeepMind han desarrollado Tactic AI, un asistente que podría ayudar a los entrenadores a elegir las mejores configuraciones de jugadores tras un saque de esquina. La herramienta se ha entrenado con datos de más de 7000 córneres de la Premier League y la han validado expertos del Liverpool FC.
