![](\"https:\/\/imagenes.elpais.com\/resizer\/v2\/KSC3IV6ESFACVLSCJLE2JTH4UI.jpg?auth=f3d499e55af343f816b3e23ec0275bc853f31b66512cf39b968efe971d96fa86\")
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Cuando nos hacemos una prueba de radiodiagn\u00f3stico en el hospital, tanto nosotros como los t\u00e9cnicos nos exponemos a una peque\u00f1a cantidad de radiaci\u00f3n. Para los trabajadores del hospital ello implica una peque\u00f1a, pero constante, exposici\u00f3n diaria que aumenta ligeramente su riesgo a padecer enfermedades graves como el c\u00e1ncer.<\/p>\n
\u201cSon miles de personas las que se exponen diariamente en la mayor parte de los hospitales\u201d, se\u00f1al\u00f3 el profesor John Damilakis, importante figura en el campo de la f\u00edsica m\u00e9dica y director del Departamento de F\u00edsica M\u00e9dica en la Universidad de Creta, en Grecia. \u201cPor eso es necesario controlar minuciosamente la dosis de radiaci\u00f3n que recibe cada persona\u201d.<\/p>\n
Los hospitales deben garantizar que los pacientes reciban la m\u00ednima radiaci\u00f3n necesaria para conseguir im\u00e1genes de calidad. Pese a ello, se suelen usar valores promedio para grupos demogr\u00e1ficos grandes, por lo que un hombre peque\u00f1o y delgado podr\u00eda recibir la misma dosis que un hombre alto y de mayor peso de una edad similar. Por lo tanto, un paciente se expone a un mayor riesgo que el otro.<\/p>\n
Para abordar esta cuesti\u00f3n, Damilakis ha dirigido una iniciativa de investigaci\u00f3n financiada por la UE titulada SiNfONiA, en la que se ha utilizado la IA para personalizar la dosis de radiaci\u00f3n que debe recibir cada paciente.<\/p>\n
\u201cEn vez de trabajar con valores promedio, usamos modelos complejos\u201d, explic\u00f3 Damilakis. \u201cLa IA determina la dosis m\u00ednima necesaria para cada paciente, proceso este que puede ser muy minucioso. Por ejemplo, si una mujer se ha sometido a una mastectom\u00eda debido a un c\u00e1ncer, el modelo proporcionar\u00e1 una dosis menor\u201d.<\/p>\n
La investigaci\u00f3n de SiNfONiA, que concluy\u00f3 en diciembre de 2024, es uno de los muchos ejemplos del apoyo que la UE brinda en gran variedad de \u00e1mbitos de la ciencia nuclear, como la sanidad, la agricultura, la exploraci\u00f3n espacial o, incluso, la predicci\u00f3n de cat\u00e1strofes. Lo que tienen en com\u00fan todos estos campos de la tecnolog\u00eda nuclear es que, en su desarrollo, interviene cada vez m\u00e1s la IA.<\/p>\n
Para visibilizar tales avances, la Comisi\u00f3n Europea organiz\u00f3 un evento sobre inteligencia at\u00f3mica, investigaci\u00f3n nuclear e IA denominado Inteligencia at\u00f3mica: en la intersecci\u00f3n de la investigaci\u00f3n nuclear y la IA<\/i> en Bruselas, B\u00e9lgica, el 19 de mayo de 2025. Este evento reuni\u00f3 varias iniciativas de investigaci\u00f3n que, como SiNfONiA, hacen uso de la IA para potenciar sus resultados.<\/p>\nUn mejor mantenimiento <\/h3>\n
En el \u00e1mbito de la seguridad de las centrales nucleares, el equipo de investigaci\u00f3n con el tan acertado nombre El-Peacetolero<\/i>dirigido por la Universidad Sorbona de Par\u00eds (Francia), ha hecho uso de la IA para mejorar las inspecciones de centrales nucleares y, por lo tanto, su seguridad. <\/p>\n
El equipo, que cuenta con investigadores de Francia, Espa\u00f1a y Alemania, ha desarrollado un dispositivo manual de baja potencia y aspecto similar al de una pistola basado en la optoelectr\u00f3nica. Este dispositivo es capaz de evaluar r\u00e1pidamente el estado de los pol\u00edmeros que se han utilizado como capas de protecci\u00f3n, sellado o aislamiento en juntas, cables el\u00e9ctricos o tuber\u00edas. Tambi\u00e9n es capaz de determinar el tipo de pol\u00edmero empleado. <\/p>\n
Aunque supervisar el grado de envejecimiento e integridad de los pol\u00edmeros es algo fundamental, tambi\u00e9n es un proceso problem\u00e1tico para los 126 reactores operativos en la UE, ya que hasta la fecha estas inspecciones eran lentas y laboriosas. <\/p>\n
\u201cHay que perforar un orificio, tomar una muestra y enviarla a un laboratorio\u201d, coment\u00f3 Alejandro Ribes Cortes, el investigador principal de la empresa de energ\u00eda francesa \u00c9lectricit\u00e9 de France (EDF). \u00abA veces los resultados se demoran semanas\u00bb. <\/p>\n
Pero el tiempo es un bien preciado con el que los equipos de mantenimiento no cuentan. Normalmente, las centrales nucleares se apagan con fines de mantenimiento solamente alrededor de un mes al a\u00f1o, y cualquier retraso puede resultar muy costoso. <\/p>\n
\u201cCada d\u00eda adicional puede suponer otro mill\u00f3n de euros en costes\u201d, inform\u00f3 Ribes Cortes, que trabaja en el laboratorio de EDF Paris-Saclay, donde se especializa en la integraci\u00f3n de IA en aplicaciones cient\u00edficas y de ingenier\u00eda. <\/p>\n
Este campo es particularmente importante para las centrales nucleares que est\u00e1n en proceso de cierre por antig\u00fcedad, y los investigadores a veces no saben con exactitud el tipo de pol\u00edmero empleado. <\/p>\n
\u201cEl dispositivo emite luces LED y l\u00e1ser al objetivo\u201d, describi\u00f3 Ribes Cortes. \u201cSe puede extraer informaci\u00f3n para determinar el material exacto que se emple\u00f3 gracias a la luz que este dispositivo refleja\u201d. Los algoritmos de IA comparan la luz reflejada con el patr\u00f3n de luz que refleja todo un rango de pol\u00edmeros, lo que permite identificarlos de manera m\u00e1s r\u00e1pida y precisa que en el pasado. <\/p>\n
Con la tecnolog\u00eda nuclear tambi\u00e9n pueden predecirse terremotos de manera m\u00e1s eficiente. St\u00e9phane Labb\u00e9, profesor de Matem\u00e1ticas Avanzadas e Ingenier\u00eda en la Universidad Sorbona, dirige el componente de IA de otra iniciativa de investigaci\u00f3n financiada por la UE bajo el nombre de Artemisa<\/i>que combina la IA con tecnolog\u00eda nuclear para predecir se\u00edsmos en sus primeras fases. <\/p>\n
\u201cLos m\u00e9todos de predicci\u00f3n actuales se basan en el movimiento del suelo\u201d, explic\u00f3 Labb\u00e9. \u201cEllo nos permite predecir terremotos horas o d\u00edas antes de que ocurran. No obstante, no es tiempo suficiente. Necesitamos predicciones con semanas, e incluso meses, de antelaci\u00f3n para poder prepararnos de verdad\u201d. <\/p>\n
Los terremotos se originan con el movimiento de las placas tect\u00f3nicas de la Tierra, un proceso que libera rad\u00f3n, un gas radioactivo que se genera de manera natural. Con estos movimientos tect\u00f3nicos, y antes de que se produzca el terremoto, se liberan altas cantidades de rad\u00f3n que se introducen en las aguas subterr\u00e1neas. <\/p>\n
Los investigadores de Artemisa<\/i> se han propuesto instalar sensores en lo m\u00e1s hondo del subsuelo para detectar estos picos de rad\u00f3n antes de que ocurra el sismo. Aqu\u00ed es donde la tecnolog\u00eda nuclear y la IA pueden ser de ayuda. La tecnolog\u00eda nuclear detectar\u00eda el rad\u00f3n. La IA, por su parte, es esencial para examinar al detalle los datos complejos y determinar las se\u00f1ales de rad\u00f3n asociadas a la actividad s\u00edsmica.<\/p>\nSuperar las limitaciones <\/h3>\n
Los investigadores tambi\u00e9n deben superar algunas de las limitaciones de la IA, como la falta de transparencia o los riesgos de sesgo. En el contexto de la IA, los sesgos son los errores o prejuicios sistem\u00e1ticos que forman parte de los sistemas de IA y que podr\u00edan dar lugar a resultados parciales, discriminatorios o distorsionados. <\/p>\n
A modo de ejemplo, algunos m\u00e9todos de IA no muestran a los investigadores por qu\u00e9 un algoritmo elige cierta opci\u00f3n, lo que supone un problema para la predicci\u00f3n s\u00edsmica y dificulta la labor del equipo de artEmis. <\/p>\n
En medicina, los sesgos en los datos de entrenamiento dan lugar a errores peligrosos. \u201cPor eso compartimos nuestro c\u00f3digo con otros investigadores\u201d, se\u00f1al\u00f3 Damilakis. \u201cDe esa manera, pueden probarlo con sus datos y ayudarnos a abordar posibles sesgos\u201d. <\/p>\n
Pese a que no hay soluci\u00f3n para todos los problemas (artEmis todav\u00eda debe dise\u00f1ar sensores que soporten las condiciones de las capas profundas del subsuelo), el trabajo de los investigadores que aplican la IA en la tecnolog\u00eda nuclear sigue adelante. \u201cNuestro sue\u00f1o es predecir terremotos uno o dos meses antes de que ocurran\u201d, declar\u00f3 Labb\u00e9. \u201cCambiar\u00eda mucho las cosas. Salvar\u00eda much\u00edsimas vidas\u201d. <\/p>\n
La investigaci\u00f3n descrita en este art\u00edculo ha sido financiada con fondos del programa Horizon de la UE. Las opiniones de los entrevistados no reflejan necesariamente la de la Comisi\u00f3n Europea. <\/p>\n
\u200bArt\u00edculo publicado originalmente en <\/i>Horizonte<\/i>la revista de investigaci\u00f3n e innovaci\u00f3n de la Uni\u00f3n Europea. <\/i><\/p>\n<\/div>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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