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Investigadores de la Universidad de Córdoba han desarrollado un modelo innovador que utiliza redes neuronales para mejorar la visión artificial en condiciones de poca iluminación. Este avance optimiza la decodificación de marcadores fiduciales, esenciales para la navegación y detección de objetos en robots como el Atlas de Boston Dynamics. El nuevo sistema supera las limitaciones de las técnicas tradicionales, permitiendo una detección precisa incluso en entornos con escasa luz. Los datos utilizados para entrenar este modelo son accesibles públicamente, lo que facilita su implementación en diversas aplicaciones logísticas y robóticas.

El proyecto 'Foodtransitions', en el que participa la Universidad de Córdoba, revela la necesidad de recursos públicos para asegurar una alimentación sostenible. La investigación destaca los impactos ecológicos de la deslocalización alimentaria y cómo las poblaciones vulnerables acceden a alimentos de baja calidad nutricional a pesar de la disponibilidad de productos frescos. Se concluye que es esencial integrar la alimentación en políticas urbanas más amplias y fortalecer las políticas alimentarias urbanas para garantizar sistemas alimentarios sostenibles. El informe también señala que ciudades como Madrid y Barcelona enfrentan desafíos significativos en el acceso a alimentos saludables, lo que resalta la urgencia de diversificar la producción local y mejorar la gobernanza participativa.