Investigadores del departamento de Arquitectura de Computadores y Automática de la Universidad Complutense de Madrid (UCM) han desarrollado un dispositivo de bajo coste, de menos de 40 euros, capaz de implementar algoritmos avanzados de Inteligencia Artificial para predecir la proliferación de cianobacterias -los microorganismos capaces de realizar la fotosíntesis- en sistemas hídricos con hasta 28 días de antelación.

Las cianobacterias son microorganismos presentes de forma natural en ríos, lagos y embalses. En determinadas condiciones ambientales pueden experimentar un rápido crecimiento, el conocido como 'bloom', y producir metabolitos tóxicos que representan un riesgo para la salud de animales y humanos, además de comprometer la calidad del agua para su uso doméstico e industrial.

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