inteligencia artificial

España ha desarrollado una innovadora especificación UNE para medir la sostenibilidad de la Inteligencia Artificial, impulsada por la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial y la Asociación Española de Normalización. Esta norma busca establecer un marco común para evaluar el consumo energético, huella de carbono y eficiencia de los sistemas de IA, especialmente en modelos generativos y grandes modelos de lenguaje. Con la participación de más de 40 expertos del sector, se pretende promover una IA más responsable y transparente, alineándose con las directrices europeas sobre sostenibilidad tecnológica. La iniciativa forma parte de la Estrategia de Inteligencia Artificial 2024 del Gobierno español, contribuyendo a una mayor trazabilidad y cumplimiento normativo en el ámbito tecnológico.

América Latina está acelerando su adopción de inteligencia artificial (IA) más de lo esperado, aunque enfrenta serias deficiencias en talento, financiamiento y legislación que afectan su competitividad. Según el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025, presentado por la CEPAL y CENIA, Chile, Brasil y Uruguay lideran la región como pioneros en esta tecnología. Sin embargo, más de un tercio de los países evaluados se encuentran en una fase exploratoria con capacidades limitadas. La fuga de especialistas y la baja inversión en IA son preocupaciones centrales del informe. A pesar de estos desafíos, América Latina muestra un dinamismo significativo en la adopción de soluciones de IA, representando el 14% de las visitas globales a estas tecnologías. Es crucial que los países articulen políticas de digitalización con desarrollo productivo para aprovechar al máximo las oportunidades que ofrece la IA.

Un grupo de investigación del Instituto de Tecnología Química (ITQ) ha validado una innovadora metodología computacional llamada ZeoBind, desarrollada en el MIT. Esta técnica utiliza inteligencia artificial para explorar 2,3 millones de moléculas orgánicas y optimizar la producción de zeolitas, materiales porosos con aplicaciones como catalizadores y adsorbentes. La metodología permite mejorar las propiedades de las zeolitas y reducir los costes de producción al facilitar la selección eficiente de moléculas específicas. La investigación ha demostrado su eficacia en la síntesis de nuevos catalizadores zeolíticos para eliminar óxidos de nitrógeno, contribuyendo a la reducción de emisiones contaminantes.

España ha advertido en la ONU sobre la necesidad de gobernar la inteligencia artificial (IA) para evitar un futuro de ganadores y perdedores. Durante el lanzamiento del Diálogo Global sobre Gobernanza de la IA, coorganizado con Costa Rica, se destacó que sin una regulación adecuada, la IA podría exacerbar las desigualdades globales. El presidente Pedro Sánchez subrayó que millones de personas podrían quedar desprotegidas ante el cambio laboral impulsado por esta tecnología. La propuesta incluye tres pilares: un diálogo global para democratizar la gobernanza de la IA, un panel científico para alertar sobre amenazas y un fondo para desarrollar capacidades digitales. La comunidad internacional busca asegurar que la IA beneficie a todos y no se convierta en una pesadilla democrática.

La reunión de alto nivel en la ONU, programada para el 25 de septiembre, busca establecer una gobernanza internacional efectiva para la inteligencia artificial (IA). Este evento reúne a representantes de 193 Estados Miembros, científicos y miembros del sector privado para discutir la creación de dos organismos clave: el Diálogo Global sobre Gobernanza de IA y el Panel Científico Internacional Independiente sobre IA. Estos mecanismos tienen como objetivo abordar los riesgos y oportunidades asociados con la IA, promoviendo una política basada en evidencia imparcial. La iniciativa surge ante la falta de participación de muchos países en las actuales iniciativas de gobernanza, destacando la necesidad de un enfoque inclusivo que beneficie a todas las personas.

Un equipo del Instituto de Óptica del CSIC, en colaboración con el CNRS, ha desarrollado un nuevo modelo matemático que explica el funcionamiento de las neuronas en la corteza visual del cerebro. Este avance, publicado en el Journal of Neuroscience, permite diseñar redes neuronales artificiales más efectivas que imiten mejor los procesos cerebrales. A diferencia del modelo clásico de 1959, este nuevo enfoque incluye aspectos complejos como el papel de las dendritas en la transmisión de información. Los investigadores buscan extender este modelo para aplicarlo en neurociencia y visión por computadora, mejorando así la estabilidad y precisión de las redes neuronales en inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Más de 30 empresas se han unido a los proyectos de I+D aplicada impulsados por el Centro Tecnológico ITI y IVACE+i, con el apoyo del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER). Estas iniciativas buscan mejorar la competitividad empresarial mediante la colaboración público-privada y abordan retos en sectores industriales y de salud. Se desarrollan nueve proyectos estratégicos que incorporan tecnologías avanzadas como inteligencia artificial generativa, metaverso industrial y pasaporte digital de producto. La innovación busca transformar desafíos en soluciones sostenibles y eficientes, adaptándose a las exigencias del mercado actual.

El Centro Tecnológico ITG ha logrado que un dron transporte suministros médicos entre los hospitales La Paz y Carlos III en Madrid, reduciendo el tiempo de entrega a solo 3 minutos. Esta operación se realizó en el marco de la iniciativa U-ELCOME, utilizando tecnología U-Space para gestionar vuelos de drones en entornos urbanos. Además, ITG participa en el proyecto Brain2Power en Canarias, que integra inteligencia artificial y energías renovables para optimizar la gestión energética. La prueba demuestra la viabilidad del uso de drones en el sector sanitario y marca un avance significativo hacia un sistema de transporte más eficiente y seguro.

Investigadores del Instituto de Biología Integrativa de Sistemas (I2SysBio) han desarrollado un método basado en inteligencia artificial para investigar el origen de la vida y el último ancestro común universal (LUCA). Este enfoque, publicado en la revista Philosophical Transactions, utiliza el metabolismo generativo para retroceder desde LUCA hasta las condiciones prebióticas que dieron lugar a los primeros microorganismos. A través del análisis de genomas y la evolución de enzimas, los científicos buscan entender cómo emergió el metabolismo complejo de LUCA, proponiendo que las reacciones metabólicas actuales pueden rastrearse hasta procesos prebióticos en la Tierra primitiva. Esta investigación abre nuevas vías para explorar los orígenes de la vida en nuestro planeta.

El Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) ha anunciado el lanzamiento de nuevas microcredenciales enfocadas en competencias digitales y transferencia de conocimiento, disponibles entre octubre y diciembre de 2025. Esta iniciativa, parte del proyecto "Microcredenciales CSIC", busca fomentar la recualificación de la población adulta, especialmente en áreas como inteligencia artificial, ciberseguridad y creación de contenidos digitales. Con una inversión de 500.000 euros del Plan de Recuperación, estas microcredenciales están dirigidas a personas de entre 25 y 64 años y combinan teoría con práctica, ofreciendo itinerarios personalizados. Además, se han establecido colaboraciones con empresas líderes en tecnología para enriquecer esta oferta educativa.

El Secretario General de la ONU, António Guterres, advirtió al Consejo de Seguridad sobre los riesgos de una inteligencia artificial (IA) sin regulación, enfatizando la necesidad de control humano en su uso, especialmente en contextos bélicos. Durante su intervención, Guterres destacó que la IA ya está transformando diversas áreas y planteó la urgencia de establecer marcos normativos globales para mitigar sus peligros, como el uso militarizado de esta tecnología y la manipulación de información. Propuso cuatro prioridades: mantener el control humano sobre armas, crear regulaciones coherentes, proteger la integridad informativa y cerrar la brecha tecnológica entre países. Además, instó a prohibir sistemas de armas autónomas y a actuar rápidamente antes de que se cierre la oportunidad para una regulación efectiva.

El Gobierno de España ha concedido ayudas por un total de 6,49 millones de euros a 18 proyectos de medios de comunicación enfocados en la integración de inteligencia artificial. Esta iniciativa, parte del Plan de Acción por la Democracia y gestionada por el Ministerio para la Transformación Digital, busca fortalecer la digitalización del sector mediático, alineándose con la Ley Europea de Libertad de Medios. Las subvenciones están dirigidas a grandes y medianas empresas con publicaciones en papel y medios digitales asociados, permitiendo el desarrollo de herramientas como verificación de hechos, personalización de contenidos y accesibilidad. Este programa forma parte de un plan más amplio que incluye una inversión total de 124,5 millones de euros para la digitalización de los medios en España.

El Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) ha desarrollado un innovador método de aprendizaje automático que permite predecir las propiedades nanomecánicas de células y tejidos biológicos utilizando datos de microscopía de fuerzas atómica (AFM). Este avance, liderado por el investigador Ricardo García en el Instituto de Ciencia de Materiales de Madrid, agiliza el procesamiento de datos, reduciendo el tiempo necesario para análisis complejos de ocho horas a solo 30 minutos. La inteligencia artificial aplicada mejora la precisión en la evaluación del estado físico celular, lo que es crucial para la investigación biomédica y la detección temprana de patologías. Este método ha sido patentado y está en colaboración con Bruker, marcando un hito en la aplicación de IA en AFM por parte del CSIC.

Un equipo del Instituto de Tecnologías de Información y Comunicaciones (ITACA) de la Universitat Politècnica de València y el Instituto de Física Corpuscular ha desarrollado un sistema innovador basado en inteligencia artificial para predecir episodios de alta contaminación por tráfico en Valencia. Este método utiliza técnicas de deep learning y permite anticipar con 30 minutos de antelación niveles elevados de tráfico, facilitando así medidas preventivas para mejorar la calidad del aire. El sistema, que ha sido entrenado con datos de 1.472 sensores, clasifica las vías en tres niveles de alerta y muestra una alta precisión en tiempo real. Este avance no solo ayuda a mitigar el cambio climático, sino que también protege la salud pública al reducir la exposición a contaminantes atmosféricos nocivos. Los investigadores destacan su potencial para ser implementado en otras ciudades, contribuyendo a un futuro más sostenible y saludable.