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El primer grupo de distribución de Rusia, X5, anunció el miércoles el lanzamiento del pago por reconocimiento facial, último ejemplo del rápido, y para algunos controvertido, desarrollo de esta tecnología en el país.
El grupo X5, al que pertenecen importantes cadenas de supermercados de Rusia, se asoció para ello al sistema de pago Visa, así como con Sberbank, la principal institución bancaria y estatal rusa actualmente en plena mutación como gigante digital.
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El número de supermercados conectados al sistema debe aumentar de 52 esta semana a 150 a finales de marzo y "a finales de 2021, el servicio estará disponible en 12.000 a 14.000 aparatos en 3.000 tiendas en toda Rusia", dijo a la AFP Ivan Melnik, director de innovación de X5.
Cabe recalcar que los sistemas de inteligencia artificial también se está usando como un recurso tecnológico para combatir el coronavirus. En los últimos meses la prensa internacional ha reportado que un equipo de científicos está usando esta tecnología para tratar de determinar dónde podría surgir un nuevo coronavirus.
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Los investigadores también han indicado que existe una gran posibilidad de que los nuevos virus se generen en animales domésticos y salvajes.
Un estudio de la Universidad de Liverpool que publica Nature Communications señala que intentar predecir qué animales podrían ser la fuente de un futuro brote de coronavirus "puede orientar los enfoques para reducir el riesgo de aparición" de estos en animales y su propagación a las personas.
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Los expertos usaron técnicas de aprendizaje automático (machine learning) para identificar los mamíferos que son fuentes potenciales de generación de coronavirus, desde los ya implicados en brotes anteriores, como los murciélagos de herradura, las civetas de palma y los pangolines, a candidatos nuevos.
Nuevos coronavirus puede surgir cuando dos cepas diferentes coinfectan a un animal, haciendo que el material genético viral se recombine, explica una de las investigadoras, Maya Wardeh, de la Universidad de Liverpool, en un comunicado.
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Hasta ahora, agregó, se tenía un conocimiento limitado sobre cómo "eran de susceptibles los distintos mamíferos a los diferentes coronavirus, pero esta información podría ayudarnos a entender dónde podría producirse la recombinación viral".
Los investigadores usaron un enfoque de aprendizaje automático para predecir las relaciones entre 411 cepas de coronavirus y 876 especies de mamíferos potenciales.
