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La antigua Roma sigue brillando gracias a la IA

La Universidad de León aplicanIA a imágenes de drones para reconocer minas auríferas.

Investigadores de la Universidad de León aplican IA a imágenes de drones para reconocer la huella de las explotaciones auríferas de los romanos en la península.

El noroeste de la península ibérica posee uno de los mayores complejos mineros de oro romanos del mundo, explotado principalmente entre los siglos I y III d. C. Durante aquel periodo se llegaron a extraer más de 6,5 toneladas del preciado metal, según autores latinos como Plinio el Viejo, que describió la situación en lo que hoy es Galicia, Asturias y León.

En esta última provincia se encuentran Las Médulas, uno de los restos de minería romana mejor conservados de Europa. Esta antigua mina de oro, declarada Patrimonio de la Humanidad en 1997 por la Unesco, cuenta con un sistema hidráulico constituido por una red de canales excavados en roca que supera los 700 km de longitud. El agua que circulaba por ellos se utilizaba para derrumbar la montaña y lavar los materiales auríferos.

En el estudio de todo este complejo minero de 2000 años de años de antigüedad ya se habían empleado nuevas tecnologías, como los drones y sensores LiDAR arotransportados, pero ahora investigadores de la Universidad de León han incorporado la inteligencia artificial (IA) para reconocer y cartografiar antiguos restos preservados en el paisaje.

La IA llega a los entrenamientos de fútbol

Google DeepMind está desarrollando Tactic AI, asistente para ayudar a los entrenadores a entrenar los saques de esquina.

Google DeepMind está desarrollando Tactic AI, un asistente para 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.

Esta herramienta incorpora un componente predictivo y otro generativo, lo que permite a los entrenadores muestrear y explorar eficazmente configuraciones alternativas de jugadores para cada rutina de córner y seleccionar aquellas con mayor probabilidad de éxito.

En las pruebas realizadas, TacticAI fue capaz de predecir con precisión el primer receptor del balón tras el saque de esquina y el resultado directo del mismo. El sistema también pudo evaluar los posibles resultados con diversas configuraciones de los jugadores y generar variaciones tácticas que mejoraran los resultados del partido.