AECOC
INNOVATION HUB

Tendencias - Tecnologías - Impactos

Noticias Tecnología - Innovación - Ciencia

add ver todas

Un audífono con IA lee el cerebro para amplificar lo que quiere oír

Las personas con dificultades auditivas presentan serios problemas a la hora de diferenciar aquello que desean escuchar del ruido de fondo. Un nuevo dispositivo, promete acabar con este problema con una precisión del 91%. El dispositivo mejorado con Inteligencia Artificial se implanta en el cerebro y emplea electrodos para procesar los sonidos y determinar el interés del oyente en base a las descargas que emite el cerebro. Aunque aún en fase de prueba esta innovación promete ser el futuro de los audífonos.

Las consecuencias de la aparición de esta tecnología son:

  • Erradicación de los problemas auditivos – Esta solución es el primer paso hacia la erradicación de un problema global y probablemente un importante avance para la supresión de la sordera, aportando una solución que ataca a la raíz del mismo.
  • Mejora de la comprensión del cerebro humano – El hecho de que este tratamiento requiera de una intervención quirúrgica y experimente con la interacción entre inteligencia artificial y ondas cerebrales, hace que sea posible no sólo la mejora del conocimiento del funcionamiento del cerebro humano, hasta ahora aún no completamente descifrado. Además muestra nuevas aplicaciones de la Inteligencia Artificial, abriendo la posibilidad de interacción directa con el cerebro humano.

    Para saber más haz click aquí

NOTICIAS RELACIONADAS

add ver todas

La inteligencia artificial puede detectar signos de...

El uso de machine learning puede detectar los patrones y los primeros síntomas del Alzheimer. El estudio se esta realizando a través de un dispositivo que, instalado en el cuarto de un paciente, se encarga de grabar todo lo que sucede a su alrededor incluyendo los movimientos de la persona.Las consecuencias del uso de machine learning en la detección del Alzheimer:Identificación de enfermos en fase temprana – los dispositivos permiten recoger información e identificar patrones que pueden servir para identificar a futuros pacientes, que podrían comenzar a ser tratados años antes de que aparezcan los síntomas obvios como la perdida de memoria.​Creación de un prueba de diagnostico– actualmente no existe prueba para identificar a los enfermos de Alzheimer y los escáneres de cerebro no se pueden utilizar para identificar esta enfermedad. Sin embargo, el machine learning podría permitir desarrollar una prueba de diagnóstico.Mejora de los ensayos clínicos de los medicamentos – los patrones identificados con machine learning pueden eliminar los dos problemas principales en el desarrollo de nuevos medicamentos para el Alzheimer: el desconocimiento de las causas de la enfermedad y la dificultad de identificar pacientes que se beneficien de la medicación.Para saber más haz click aquí

¿Por qué las últimas tecnologías deberían tomar el...

Christina Figueres, antigua jefa de cambio climático de la ONU, reta a los titanes tecnológicos a incrementar exponencialmente su actuación frente al cambio medioambiental.

Nuevos materiales para el sector textil

Algunas iniciativas de jóvenes emprendedores pretenden revolucionar el sector textil con nuevas ideas, sostenibles y funcionales para el consumidor.

El medicamento que te mantiene joven

Judith Campisi descubrió en los 90 que las células que entran en una fase conocida como “senescencia”, no se ven afectadas por el cáncer puesto que no se dividen. Colateralmente descubrió que dichas células se acumulan provocando el envejecimiento y ahora investiga los “senolíticos”, medicamentos que eliminan dichas células y tienen un efecto rejuvenecedor.