Investigadores de la Universidad de Oviedo han desarrollado un modelo matemático para anticipar qué pacientes necesitarán quimioterapia o desarrollarán enfermedades autoinmunes. La nueva herramienta es sencilla, barata y accesible para cualquier centro sanitario, según sus creadores.

Investigadores de la Universidad Rey Juan Carlos han desarrollado un prototipo de sistema que reproduce las actividades de unos 500 individuos en edificios con varias plantas. El avance se enmarca en la creación de métodos para evaluar y optimizar los recursos de espacios donde concurre un gran número de personas.

El modelo matemático desarrollado por científicos catalanes, en colaboración con los bomberos de la Generalitat de Catalunya, es capaz de estimar la probabilidad que tiene un paisaje de tener un incendio conducido por el viento, según la forma del terreno o la cantidad de combustible disponible para el fuego. Esta herramienta puede servir para mejorar la planificación de las estrategias de extinción de los incendios y adaptar las medidas de prevención ante el nuevo escenario de cambio climático.

Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid han comparado diversos modelos de predicción de cosecha para recomendar cuándo y cómo estimar de la forma más precisa el rendimiento de un viñedo y así optimizar su gestión.

Cuando las hormigas exploran el territorio en busca de alimento acaban eligiendo unas rutas colectivas que se ajustan a distribuciones estadísticas y de probabilidad. Así lo ha demostrado un equipo de matemáticos tras analizar las trayectorias de una especie de hormiga argentina. Estudios como este se podrían aplicar para coordinar el movimiento de microrobots en, por ejemplo, tareas de limpieza de áreas contaminadas.

El mecanismo de aprendizaje de las neuronas ha inspirado a investigadores de la Universidad de Valladolid para crear unos algoritmos que anticipan si un banco entrará en bancarrota. El modelo acertó el 96% de los bancos que quebraron en EE UU en 2013 tras analizar sus indicadores financieros de la década anterior, marcada por la crisis. Los más perjudicados fueron los que acumularon préstamos al sector de la construcción y tuvieron un crecimiento rápido sin contar con provisiones suficientes.