Inteligencia artificial aplicada a biomecánica

Nuestro trabajo relaciona la inteligencia artificial y la biomecánica. Vamos a basarnos en el modelo de un artículo biomecánico publicado que nos proporciona la relación de dependencia entre los parámetros espacio-temporales de la biomecánica (velocidad, longitud de zancada y altura de la pierna). Vamos a crear un modelo basado en redes neuronales al que le vamos a aportar una serie de parámetros espacio-temporales y tiene que ser capaz de aprender y predecir la velocidad en carrera.<br /

Ensamblaje de genoma usando técnicas de optimización cuánticas.

La computación cuántica, una tecnología en auge, promete revolucionar la resolución de problemas en diversos campos e industrias. Aprovechando la potencia de los qubits, los ordenadores cuánticos tienen la capacidad de codificar múltiples valores simultáneamente, superando con creces las limitaciones de la computación clásica. En el campo de la bioinformática, la computación cuántica es muy prometedora y en este trabajo se ha aplicado para resolver el problema del ensamblaje del genoma de-novo. El ensamblaje de genoma es una tarea compleja en genómica, y la computación cuántica puede proporcionar métodos más precisos y eficientes para su resolución. Hemos desarrollado e implementado un algoritmo para resolver el problema del ensamblaje del genoma utilizando técnicas de teoría de grafos y optimización combinatoria. Hemos ejecutado este algoritmo en un simulador de computación cuántica y en un dispositivo de computación cuántica real, y hemos validado su rendimiento en comparación con los enfoques clásicos en términos de velocidad, precisión y escalabilidad en conjuntos de datos sintéticos simulados. Esta memoria resume nuestros resultados y analiza el potencial, los retos y las limitaciones de la computación cuántica para resolver problemas como éste, que superan rápidamente las capacidades de la computación clásica.<br /