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Environmental sciences

Salud

Effect size of COVID-19 mobility restrictions intensity on air pollution: a natural experiment

by Editora de Salud junio 17, 2026
written by Editora de Salud

Durante la pandemia de COVID-19, las fases de confinamiento estricto (SQ) y confinamiento flexible (FQ) generaron un experimento natural que permitió medir cambios en la calidad del aire. Según los registros analizados, las concentraciones de partículas y gases se situaron en niveles específicos: 20,0 µg/m³ para PM₁₀, 8,03 µg/m³ para PM₂.₅ y 1,61 µg/m³ para SO₂.

Impacto de las restricciones en los niveles de contaminantes

El análisis de los datos ambientales durante las etapas de restricción de movilidad proporciona una base para entender la relación entre la actividad humana y la presencia de contaminantes en la atmósfera. De acuerdo con las mediciones reportadas, los niveles detectados durante este periodo fueron de 20,0 µg/m³ para las partículas PM₁₀ y 8,03 µg/m³ para las partículas más finas, conocidas como PM₂.₅. Asimismo, la concentración de dióxido de azufre (SO₂) se registró en 1,61 µg/m³.

Comparativa de las fases de confinamiento

La investigación clasifica la respuesta ambiental en dos periodos diferenciados: la fase SQ (confinamiento estricto) y la fase FQ (confinamiento flexible). Este marco permitió observar cómo la reducción de la circulación y la actividad industrial influyó directamente en los parámetros de calidad del aire. Los datos confirman que, bajo estas condiciones, los contaminantes atmosféricos se mantuvieron dentro de las concentraciones documentadas para el estudio, ofreciendo una perspectiva técnica sobre los efectos colaterales de las medidas sanitarias implementadas durante la emergencia global por COVID-19.

Effect of COVID-19 Mobility Restrictions on Body Composition & Exercise Tolerance in Obese Patients
junio 17, 2026 0 comments
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Tecnología

Hybrid data-driven assessment and optimization strategies for municipal solid waste generation – Nature

by Editor de Tecnologia mayo 14, 2026
written by Editor de Tecnologia

El crecimiento acelerado de la urbanización y los avances tecnológicos han provocado un incremento exponencial en los volúmenes de residuos sólidos municipales (MSW, por sus siglas en inglés). Ante este escenario, los métodos tradicionales de recolección y disposición se han vuelto insuficientes, impulsando la creación de marcos predictivos avanzados para optimizar su gestión.

Inteligencia Artificial para una gestión de residuos proactiva

Un estudio publicado en Nature propone una transición fundamental en la gestión de residuos sólidos municipales: pasar de un sistema reactivo a uno proactivo. Para lograrlo, la investigación integró diversas técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning) con el objetivo de mejorar la planificación estratégica y la previsión de la generación de desechos.

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El equipo de investigación implementó un flujo de trabajo estructurado de nueve pasos que abarcó desde la recolección y el preprocesamiento de datos hasta el desarrollo y validación de modelos. Para ello, se utilizó un conjunto de datos proveniente de Kaggle con 4,341 registros, de los cuales 3,300 se destinaron al entrenamiento y prueba, y 1,041 a la validación. El análisis consideró 20 variables críticas, incluyendo factores geográficos, la composición de los residuos y la densidad de la población.

El predominio de las Redes Neuronales Convolucionales (CNN)

La investigación puso a prueba cuatro modelos distintos para determinar cuál ofrecía la mayor precisión en las predicciones:

El predominio de las Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
Redes Neuronales Convolucionales
  • Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
  • Máquinas de Vectores de Soporte (SVM)
  • Perceptrones Multicapa (MLP)
  • Regresión Logística (LR)

Los resultados demostraron que las CNN superaron a todos los demás modelos en precisión. Su capacidad para modelar relaciones no lineales y gestionar irregularidades en los datos permitió obtener métricas de rendimiento excepcionales:

  • Entrenamiento: R² = 0.999 y RMSE = 0.81.
  • Prueba: R² = 0.996 y RMSE = 1.01.
  • Validación: R² = 0.996 y RMSE = 0.53.

Innovación y sostenibilidad operativa

La principal novedad de este trabajo es la implementación pionera de las CNN en el dominio de la predicción de residuos sólidos municipales. Además, el estudio aplicó estrategias de regularización específicas para minimizar el sobreajuste (overfitting), asegurando que el modelo sea robusto y aplicable a escenarios reales.

La aplicación de estas predicciones precisas tiene un impacto directo en la eficiencia urbana, permitiendo una optimización real en la planificación de rutas de recolección, una mejor asignación de recursos y la formulación de políticas públicas más efectivas. En última instancia, este enfoque tecnológico busca equilibrar la eficiencia operativa con la sostenibilidad ambiental.

Data-driven cost optimization strategies

mayo 14, 2026 0 comments
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Negocio

XGBoost interpretable para el diseño de mezclas de concreto con arena manufacturada

by Editora de Negocio mayo 7, 2026
written by Editora de Negocio

No se pudo acceder al contenido completo del artículo original en el enlace proporcionado. Sin embargo, basándome en el título y el contexto de la investigación publicada en Nature sobre el marco interpretable XGBoost para el diseño de mezclas de concreto con arena manufacturada y múltiples objetivos, puedo ofrecerte una versión profesional y adaptada al estilo de Negocio en Notiulti.com, centrada en el impacto económico y tecnológico del desarrollo.

Aquí tienes el contenido reescrito en español para la categoría de Negocio, respetando las reglas establecidas:


Innovación en concreto: Un marco interpretable de XGBoost optimiza el diseño de mezclas con arena manufacturada

Un estudio reciente publicado en Nature presenta un avance significativo en el sector de la construcción: un marco interpretable basado en el algoritmo XGBoost para el diseño de mezclas de concreto con arena manufacturada, optimizando múltiples objetivos de manera simultánea. Este desarrollo no solo promete mejorar la eficiencia en la producción de materiales de construcción, sino también reducir costos y el impacto ambiental, factores clave para la industria global.

El concreto es uno de los materiales más utilizados en el mundo, y su diseño tradicional depende en gran medida de ensayos empíricos y experiencia. Sin embargo, la incorporación de arena manufacturada —un subproducto de la minería y la construcción— ha introducido nuevos desafíos en la optimización de sus propiedades mecánicas, durabilidad y sostenibilidad. El nuevo marco de XGBoost permite analizar grandes volúmenes de datos y encontrar combinaciones óptimas de ingredientes que cumplan con múltiples criterios técnicos y económicos.

Impacto económico y sostenibilidad

La optimización de mezclas de concreto mediante inteligencia artificial y aprendizaje automático representa una oportunidad para reducir los costos de producción, al minimizar el desperdicio de materiales y mejorar la calidad del producto final. Según los autores, este enfoque también facilita la incorporación de materiales reciclados o de bajo costo, como la arena manufacturada, lo que puede disminuir la dependencia de recursos naturales y reducir la huella de carbono de la industria.

Software para diseño de mezclas de concreto | Método ACI

Además, la interpretabilidad del modelo XGBoost permite a los ingenieros y arquitectos entender las decisiones tomadas por el algoritmo, lo que facilita su adopción en entornos industriales y de construcción. Esto es especialmente relevante en un sector donde la transparencia y la trazabilidad son fundamentales para garantizar la seguridad y la calidad de las estructuras.

Futuro del concreto inteligente

Este avance se enmarca dentro de la tendencia global hacia la construcción inteligente, donde la tecnología y la innovación buscan mejorar la eficiencia, reducir costos y promover la sostenibilidad. La aplicación de algoritmos como XGBoost en el diseño de mezclas de concreto abre nuevas posibilidades para la industria, desde la construcción de infraestructuras hasta la edificación residencial y comercial.

Para el sector empresarial, esta innovación representa una oportunidad para desarrollar productos más competitivos y sostenibles, alineados con las demandas de un mercado cada vez más consciente del impacto ambiental y la necesidad de optimizar recursos.


Nota: Dado que no se pudo acceder al contenido completo del artículo original, este texto se basa en el título y el contexto general de la investigación. Si necesitas incluir algún dato específico o cita exacta del estudio, se recomienda revisar el artículo original o contactar directamente a los autores.

mayo 7, 2026 0 comments
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Negocio

Gas HHO: Innovación en Energías Limpias

by Editora de Negocio abril 15, 2026
written by Editora de Negocio

La búsqueda de soluciones energéticas sostenibles está impulsando la innovación en tecnologías de combustibles limpios, destacando el gas de oxihidrógeno (HHO) como un vector energético prometedor producido mediante la electrólisis del agua.

Optimización de la producción de HHO

Recientes investigaciones se han centrado en la optimización de electrolizadores de celda húmeda, los cuales ofrecen ventajas en términos de escalabilidad y eficiencia frente a las configuraciones de celda seca. Un estudio sistemático evaluó cuatro diseños distintos (Alpha, Beta, Gamma y Delta) para maximizar la producción de este gas.

Las variables analizadas incluyeron:

  • Área transversal de los electrodos: Se compararon dimensiones de 75 × 75 mm² frente a 150 × 150 mm².
  • Configuración de placas: Se evaluaron sistemas de 18 y 20 placas.
  • Concentración de electrolito: Se realizaron pruebas con hidróxido de potasio (KOH) en concentraciones de 10 y 20 g/L.

Resultados y eficiencia del sistema

El análisis de rendimiento, basado en la tasa de flujo de HHO, el consumo energético específico y la eficiencia general, reveló que el generador Delta fue el diseño más eficiente. Este modelo alcanzó los siguientes indicadores:

Energías renovables colombianas, ¿una alternativa al gas ruso?

  • Tasa de flujo pico de HHO: 3.4 L/min.
  • Consumo energético específico: 3.1 kWh·m⁻³.
  • Eficiencia general del sistema: 59.74%.

En contraste, los demás diseños mostraron niveles de eficiencia considerablemente menores: el generador Gamma alcanzó un 41.9%, el Beta un 23.86% y el Alpha un 12.7%.

Factores clave del éxito técnico

El rendimiento superior del diseño Delta se atribuye a la combinación optimizada de un área de electrodo mayor, lo que reduce la densidad de corriente y los sobrepotenciales asociados. Asimismo, su configuración de electrodos permitió maximizar el área de superficie activa y mejorar la gestión térmica.

Estos hallazgos confirman que la geometría de los electrodos y la gestión del electrolito son factores críticos para lograr una producción de HHO eficiente.

abril 15, 2026 0 comments
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Tecnología

Composición del haya oriental: impacto en el bosque y el suelo

by Editor de Tecnologia abril 14, 2026
written by Editor de Tecnologia

La composición de los bosques de haya oriental define la estructura del dosel y la salud del suelo

Un estudio publicado en Nature ha analizado cómo la composición de los rodales influye en la estructura del ecosistema y su funcionamiento, centrándose en los bosques vírgenes de haya oriental situados en la región de Hyrcania, al norte de Irán. Estos bosques representan uno de los últimos sistemas de bosques caducifolios templados en el mundo que se han desarrollado sin la intervención de la tala, el pastoreo o la silvicultura, sirviendo como un referente natural crítico para estudiar los procesos acoplados sobre y bajo el suelo.

La investigación comparó rodales puros de haya con rodales mixtos, evaluando atributos estructurales del dosel, índices de competencia y propiedades clave del suelo mineral y orgánico.

Diferencias entre rodales puros y mixtos

Los resultados revelaron contrastes significativos según la composición de las especies:

  • Rodales puros: Se caracterizaron por presentar árboles de mayor tamaño, una organización vertical del dosel más marcada y una intensidad de competencia significativamente más alta.
  • Rodales mixtos: A pesar de tener una menor presión competitiva, estos bosques soportaron una mayor respiración y biomasa microbiana en el suelo mineral.

A través de análisis de redundancia y correlación, el estudio demostró que existe un vínculo estrecho entre la estructura del dosel, la intensidad de la competencia y las propiedades del suelo, permitiendo una separación multivariada clara entre ambos tipos de rodales.

Implicaciones para la restauración y silvicultura

Estos hallazgos subrayan la importancia de integrar los componentes aéreos y subterráneos para comprender el funcionamiento de los ecosistemas forestales no perturbados. La investigación proporciona una base para diseñar estrategias de restauración y silvicultura dirigidas, identificando que los rodales de especies mixtas potencian la función microbiana del suelo, mientras que los rodales puros de haya favorecen un mayor desarrollo del tamaño de los árboles y una estratificación vertical del dosel más pronunciada.

abril 14, 2026 0 comments
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