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Análisis crítico de marcos éticos de IA, desafíos en definir el Bien Común y propuesta de metodología de pruebas de penetración ética para desarrollo responsable de IA.

Análisis de infraestructura de IA descentralizada usando IPFS, abordando limitaciones de hubs centralizados mediante tecnologías Web3, bibliotecas e implementaciones de prueba de concepto.

Un marco descentralizado para optimizar la colocación, selección y enrutamiento de servicios de IA en redes móviles, abordando las compensaciones entre calidad de servicio y latencia.

Investigación sobre mejora de estimación ETo usando modelos XGBoost, SVM y Random Forest con parámetros mínimos versus ecuaciones tradicionales en la región de Meknes, Marruecos.

Análisis integral del protocolo GDP para redes de infraestructura física descentralizada, abarcando arquitectura técnica, mecanismos de seguridad y aplicaciones prácticas.

Estudio de la integración de Inteligencia Híbrida Humano-Artificial (H-IA) en computación social, abordando limitaciones de IA y proponiendo marco de cuatro capas para mejor resolución de problemas sociales.

Perspective on machine learning applications for building energy optimization and indoor environment prediction using ANN models and hybrid approaches.

Revisión integral de aplicaciones de aprendizaje automático en edificios inteligentes para eficiencia energética, confort de ocupantes y operaciones sostenibles.

Análisis de plataformas abiertas de IA para bien social, enfocándose en patrones de problemas comunes, desafíos de implementación y vías para un impacto escalable en desarrollo sostenible.

Análisis del impacto ambiental de la IA y marcos regulatorios para su desarrollo sostenible, incluyendo reinterpretación del GDPR, disposiciones de la Ley de IA y recomendaciones políticas.

Análisis de cómo la cultura corporativa influye en la implementación sostenible de IA, incluyendo oportunidades, riesgos y factores organizacionales para un desarrollo responsable alineado con los ODS de la ONU.