Un equipo internacional liderado por Núria Malats, del CNIO, ha desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial capaz de predecir con precisión la metástasis en cáncer de páncreas a partir de imágenes médicas rutinarias. Publicado en la revista Gut, el sistema podría evitar cirugías invasivas innecesarias y mejorar la planificación de tratamientos. El proyecto cuenta con financiación de casi 800.000 euros y se validará en hospitales de España, Países Bajos, China y Uruguay.

Un equipo de la Universidad CUNEF de Madrid y la Universidad de Zaragoza ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial capaz de recuperar textos borrados en palimpsestos, los antiguos manuscritos reutilizados en la Edad Media. Su propuesta combina un generador de datos sintéticos basado en modelos físicos y una arquitectura de redes generativas adversarias (GAN) con diseño U-Net, logrando mejores resultados que los métodos previos. Con este avance, se abren nuevas posibilidades para rescatar documentos históricos sin necesidad de costosas técnicas de imagen multispectral.

El deep learning, una técnica basada en redes neuronales inspiradas en el cerebro humano, ha transformado radicalmente el desarrollo de la inteligencia artificial. Gracias a él, hoy contamos con sistemas que reconocen imágenes, traducen idiomas, detectan enfermedades o conducen coches. Este avance ha permitido que las máquinas aprendan directamente de los datos, sin necesidad de reglas predefinidas, y ha abierto la puerta a una nueva era de innovación tecnológica.

La inteligencia artificial ha alcanzado en 2025 un nuevo nivel de sofisticación. Gracias a cinco enfoques principales —de lo simbólico a lo estadístico— las máquinas están más cerca de aprender como humanos. Aunque no existe aún un algoritmo maestro, la combinación de estos métodos impulsa avances como los modelos de lenguaje, los coches autónomos y los diagnósticos médicos. Un repaso a cómo funciona este aprendizaje en plena era de revoluciones tecnológicas y tensiones geopolíticas.

Simular el pensamiento humano exige mucho más que software avanzado: requiere una revolución en el hardware. Aunque los ordenadores actuales son más rápidos y potentes que nunca, su arquitectura sigue anclada en un modelo diseñado en 1946. Esta limitación, conocida como el “cuello de botella de von Neumann”, es uno de los principales escollos que impiden a la inteligencia artificial alcanzar todo su potencial. A pesar de los avances con GPUs, procesadores DLP y sensores especializados, los investigadores coinciden: necesitamos una nueva generación de hardware.

Desde asistentes virtuales hasta diagnósticos médicos o generación de imágenes hiperrealistas, la inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta omnipresente. Pero ¿entendemos realmente qué es la IA, qué puede hacer hoy y hacia dónde va? En este artículo explicamos los fundamentos, el contexto histórico y las nuevas promesas de la revolución tecnológica más transformadora de nuestra era.

La escuela Efrei y el Instituto Francés del Caballo y la Equitación celebrarán el 20 de mayo de 2025 en París la primera edición de EquIA’2025, una conferencia pionera sobre la aplicación de la inteligencia artificial a la ciencia equina. El evento busca fomentar la colaboración entre investigadores, empresas y profesionales del sector para desarrollar soluciones tecnológicas que mejoren el bienestar, la salud y el rendimiento de los caballos.

Google DeepMind ha publicado un estudio técnico en el que advierte que una inteligencia artificial general podría tener tanto beneficios extraordinarios como riesgos que amenacen a la humanidad. El informe detalla medidas para evitar el mal uso y la desalineación de estos sistemas, incluyendo supervisión amplificada, restricciones de acceso y técnicas de interpretabilidad. Aunque muchas herramientas aún están en desarrollo, el equipo insta a la comunidad global a colaborar para garantizar una AGI segura.