Ciudad de Mèxico.- El Instituto Politécnico Nacional (IPN) ha desarrollado un sistema innovador que permite estimar la humedad del suelo en zonas de riego sin necesidad de instalar redes complejas de sensores. .

Este avance busca optimizar el uso del agua en la agricultura y reducir costos operativos para los productores.

El Centro de Investigación en Computación (CIC) del IPN diseñó este modelo basado en inteligencia artificial. Su tecnología permite realizar estimaciones precisas en terrenos de cultivo, sustituyendo redes de sensores por puntos estratégicos de medición.

Este sistema es ideal para pequeños y medianos agricultores, quienes pueden acceder a tecnología de punta sin incurrir en gastos elevados.

Inteligencia artificial aplicada al riego.

El sistema emplea modelos de inferencia difusa, una tecnología que permite procesar datos con cierto nivel de incertidumbre. Esto lo hace ideal para analizar información ambiental y calcular con precisión los niveles de humedad del suelo en diferentes regiones de cultivo.

El método fue probado en la Unidad Profesional Adolfo López Mateos, en Zacatenco, donde se evaluó su desempeño en condiciones reales. Los resultados demostraron su eficacia para mejorar la gestión del agua y reducir la dependencia de redes costosas de sensores.

Beneficios del sistema.

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Este sistema presenta diversas ventajas:

Reduce costos de instalación y mantenimiento.

Facilita la gestión del riego en cultivos medianos y pequeños.

Permite tomar decisiones rápidas para evitar el estrés hídrico.

Optimiza el uso del agua en la agricultura.

Puede aplicarse en diversas regiones con condiciones climáticas distintas.

Reconocimiento internacional.

La investigación ha sido publicada en revistas de alto impacto como Environmental Modelling & Software, Mathematics e Hydrology.

Además, la University of Michigan-Dearborn recibió al doctor Luis Alejandro Sánchez Pérez para realizar una estancia posdoctoral, consolidando la colaboración académica entre ambas instituciones.

Este desarrollo representa un avance significativo para la agricultura sustentable en México, permitiendo un uso eficiente del agua y mejorando la productividad de los cultivos sin afectar los recursos hídricos del país.

ARH

Ciudad de México. —Los bebés inician el aprendizaje del lenguaje a los cuatro meses de edad, cuando comienzan a identificar los sonidos del habla.

Tradicionalmente, se pensaba que los infantes iniciaban el proceso de aprendizaje entre los seis y 12 meses de edad. Dicha fase es conocida como ajuste perceptual.

Este hallazgo cambia la comprensión sobre el desarrollo del lenguaje en los primeros meses de vida.

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Además, abre nuevas posibilidades para intervenir más temprano en el desarrollo de niños con posibles retrasos en el habla o el lenguaje.

Como explican los investigadores, ayudar a los bebés antes de los seis meses podría tener un impacto importante en su desarrollo lingüístico futuro.

El análisis, publicado en Developmental Science, muestra que los bebés ya pueden identificar diferencias en los sonidos de lenguas desconocidas como el hindi o el mandarín.

Esto indica una capacidad innata para discriminar sonidos. Además, al asociar sonidos con imágenes, los bebés demostraron que ya estaban aprendiendo patrones sonoros y cómo se producen, lo que sugiere que están internalizando reglas fonológicas fundamentales.

¿Qué experimento se realizó con los bebés?

El experimento consistió en un juego en el que los bebés debían asociar ciertos sonidos con imágenes de dibujos animados.

Los pertenecientes a un “mini-lenguaje” tenían palabras que se producían con sonidos labiales (como “b” y “v”), mientras que otro mini-lenguaje utilizaba sonidos de la punta de la lengua (como “d” y “z”).

Los bebés, que no podían expresar verbalmente lo que pensaban, demostraron que podían aprender patrones de sonidos y asociarlos con las imágenes.

Este descubrimiento muestra que estaban oyendo pasivamente los sonidos y ya estaban aprendiendo las reglas fundamentales de cómo se producen.

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JAHA

Los Ángeles. — La población de mariposas monarcas que pasan el invierno en el estado de California registra un mínimo histórico amenazadas por Distintos factores.

Según National Wildlife Federation (NWF), esto se debe a pesticidas, la pérdida de su hábitat y el clima cada vez más extremo.

Con una población máxima estimada de 9 mil 119 ejemplares, “es la segunda población de mariposas monarca” en hibernación más baja registrada desde que se comenzó a dar seguimiento en 1997″.

La cifra supone una disminución de especies con respecto a los últimos tres años, “cuando se observaron más de 200 mil mariposas monarca occidentales en hibernación cada año”, y muy por debajo de los millones de mariposas observadas en la década de 1980, precisó el estudio.

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“Sabemos que las poblaciones pequeñas son especialmente vulnerables a las fluctuaciones ambientales, y creemos que eso es lo que sucedió este año. Las temperaturas elevadas de finales de verano y la sequía en el oeste probablemente contribuyeron a la importante caída que vimos en la tercera y cuarta generación reproductivas”, dijo Emma Pelton, bióloga de especies en peligro de extinción de la Sociedad Xerces.

Otro factor reciente que ha influido en el estado de las mariposas monarcas fueron los incendios que asolaron el condado de Los Ángeles el pasado 7 de enero.

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JAHA

Ciudad de México.- El uso de aplicaciones móviles ha crecido exponencialmente. En 2024, las descargas globales alcanzaron los 257 mil millones, frente a los 141 mil millones de 2016. Sin embargo, este auge trae consigo preocupaciones sobre la privacidad y el manejo de datos personales.

Un informe de Nsoft, empresa de desarrollo de software, revela cuáles son las apps más invasivas. El estudio destaca cómo estas plataformas recopilan y comparten información sin que los usuarios sean plenamente conscientes.

¿Por qué las aplicaciones recopilan datos?

Las apps generan ingresos no solo por sus servicios, sino también por la venta o intercambio de datos. Según Nsoft, las principales razones incluyen:

Publicidad de terceros: compartir datos con anunciantes.

Publicidad interna: mostrar anuncios dentro de la app.

Análisis y métricas: estudiar el comportamiento del usuario.

Personalización: adaptar funciones a las preferencias del usuario.

Funcionalidad: mejorar el rendimiento de la aplicación.

El problema surge cuando se recopilan más datos de los necesarios sin claridad sobre su uso.

Las apps más invasivas.

El análisis de Nsoft reveló qué aplicaciones recolectan y comparten más datos personales. Estas son las más destacadas:

Meta (Facebook, Messenger, Instagram, Threads): Comparte el 68.6% de los datos con terceros y usa el 91.4% para mejorar su funcionamiento.

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LinkedIn: Utiliza el 74.3% de los datos para su operación y comparte el 37.1% con anunciantes.

Amazon: Recopila el 68.6% de los datos para mejorar su plataforma, aunque solo comparte el 5.7%.

YouTube: Usa el 65.7% de los datos para su funcionamiento y comparte el 31.4% con terceros.

Amazon Prime Video: Emplea el 40% de los datos para funciones adicionales y comparte el 8.6%.

Spotify: Recoge el 57.1% para su operación y el 28.6% para personalización.

Cómo proteger tu privacidad.

Los usuarios pueden reducir la exposición de sus datos con algunas medidas:

Leer las políticas de privacidad antes de descargar una app.

Usar versiones web, que suelen recolectar menos datos.

Revisar permisos y desactivar aquellos innecesarios.

Eliminar apps no utilizadas para evitar la recolección pasiva de datos.

Optar por servicios con mayor privacidad, como Signal o Telegram.

Las aplicaciones móviles son parte de la vida diaria. Sin embargo, conocer cómo manejan la información permite tomar decisiones informadas y proteger la privacidad en un entorno digital cada vez más intrusivo.

ARH