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Investigadores de la Universidad de Kioto, en Japón, desarrollaron y evaluaron seis modelos de inteligencia artificial para detectar personas mediante sensores láser tridimensionales instalados en maquinaria agrícola. El sistema con mejores resultados alcanzó una precisión media del 99,55 % en las condiciones de evaluación del estudio. La investigación, publicada el 17 de octubre de 2026 en la plataforma científica J-STAGE, aborda uno de los principales desafíos de la automatización rural: identificar a quienes trabajan cerca de máquinas capaces de desplazarse y operar con intervención humana reducida.
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Una colaboración internacional entre Google DeepMind, ICRISAT y dos instituciones científicas estadounidenses utilizará inteligencia artificial y análisis genómico para acelerar el mejoramiento del sorgo, un cultivo de importancia alimentaria y forrajera. El proyecto desarrollará un atlas genético de acceso abierto a partir de la diversidad conservada en un banco que reúne más de 44.000 muestras de más de 90 países. La iniciativa busca identificar características útiles frente a la sequía y otras condiciones ambientales adversas.
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El centro de investigación de UPM en Changshu combina ensayos de fibras, evaluación de papeles y análisis de productos terminados para apoyar a fabricantes de tisú. Su trabajo busca equilibrar suavidad, resistencia y costos, un mercado al que también se destina celulosa de eucalipto producida en Uruguay.
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La eficiencia geométrica del panal fue demostrada por el matemático Thomas Hales. Otra pregunta es cómo las abejas producen sus celdas: los estudios examinan la construcción colectiva, la disposición de las paredes y las propiedades de la cera.
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La ampliación de CenterPoint RTX Fast a Paraguay, Brasil y Uruguay ofrece una alternativa para guiar maquinaria agrícola sin instalar una estación base en cada establecimiento. El servicio puede ayudar a mejorar los recorridos y reducir superposiciones, aunque sus resultados dependen del equipamiento y de las condiciones de trabajo.
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