Vuelve a Ourense el Seminario de IA de la UNED, incluyendo la participación de ocho expertos
Se celebrará virtualmente cada viernes, del 5 de marzo al 7 de mayo, al mediodía, desde el Centro de Intelixencia Artificial de la ciudad
OURENSE, 26 de febrero de 2021.- La UNED, a través de su Centro Asociado en Ourense, reinicia su Seminario de Inteligencia Artificial en la ciudad con la aportación de una segunda fase compuesta de ocho ponencias con otros tantos expertos en la materia. Las sesiones se emitirán a través de internet desde el Centro de IA de Ourense, dentro de su ciclo Viernes con Inteligencia Artificial, siempre a las 12.00 horas. Este seminario cuenta con el apoyo económico del Vicerrectorado de Investigación y Transferencia del Conocimiento. Está abierto a todo el público que desee seguir estas conferencias.
La primera ponencia está prevista para el 5 de marzo, titulada Extracción de Información en el dominio médico, con la catedrática doctora Lourdes Araujo. El viernes 12 de marzo hablará el profesor doctor David Moreno Salinas con el tema: Inteligencia artificial y ciencia de datos para la identificación y modelado de vehículos autónomos. Los vehículos autónomos se están implantando en múltiples áreas tanto industriales y de transporte como de ocio. Muchas de las operaciones que desarrollan se basan en una importante sensorización y algoritmos de IA. Sin embargo, para un funcionamiento y diseño adecuado es fundamental que el modelado e identificación de estos vehículos sea lo más preciso posible. Habitualmente dicho modelado se ha basado en los principios físicos que rigen el comportamiento de los vehículos, pero con la llegada de nuevos enfoques y algoritmos basados en inteligencia artificial, las posibilidades y alternativas de modelado e identificación han dado un vuelco posibilitando el uso de modelos híbridos y modelos basados en datos capaces de mejorar modelos anteriores y que proporcionan un nuevo abanico de posibilidades y aplicaciones.
Para el 26 de marzo está fijada la intervención de la profesora doctora Ángeles Manjarrés, que hablará de Inteligencia Artificial y Agenda 2030. Se analiza desde una perspectiva crítica la potencial contribución de las tecnologías inteligentes a la satisfacción de los Objetivos de Desarrollo Sostenible de Naciones Unidas, y se presentan herramientas, metodologías y técnicas de soporte al desarrollo de aplicaciones coherentes con este propósito.
El doctor Andrés Duque Fernández, expondrá el tema: Traducción automática. Evolución histórica, aproximaciones actuales y desafíos abiertos, sesión prevista para el 9 de abril. Le seguirá en este seminario UNED el profesor doctor Enrique Carmona, quien el 16 de abril disertará sobre Algoritmos evolutivos y sus aplicaciones. Realizará una introducción a los algoritmos evolutivos, junto con una descripción de diferentes aplicaciones de dichos algoritmos llevadas a cabo en el grupo de investigación SIMDA. El 23 de abril se podrá escuchar a la doctora Ana García Serrano con el tema: Procesamiento del lenguaje natural en las humanidades digitales.
La predicción automática de indicadores COVID con inteligencia artificial será el tema propuesto por el también doctor J. L. Aznarte, el 30 de abril. En esta charla presentará el trabajo realizado en el proyecto PreCoV2 junto a la empresa Inverence. En este proyecto se han desarrollado modelos predictivos para cuatro de los indicadores fundamentales de la pandemia: casos confirmados, hospitalizaciones, ingresos en UCI y decesos. Estos modelos, en los que se aplica un enfoque bayesiano para series temporales, están siendo usados por las autoridades para prever la evolución de la pandemia con hasta 48 horas de antelación.
Este seminario rematará el 7 de mayo, con la intervención de la profesora doctora Olga Santos y su ponencia: Inteligencia Artificial en el Deporte. Bailar, tocar un instrumento musical, lanzar un tiro libre o practicar artes marciales son algunos ejemplos de actividades físicas que requieren una práctica continuada en el tiempo para mejorar la ejecución de los movimientos asociados. La Inteligencia Artificial permite desarrollar sistemas inteligentes que faciliten su práctica personalizada. Para ello, es necesario abordar los retos existentes tanto en relación a la detección y modelado del movimiento como al diseño y la entrega del soporte personalizado que ayude al practicante a mejorar las habilidades motoras requeridas para la correcta ejecución de los movimientos. En la ponencia se analiza la situación actual en relación al desarrollo de sistemas inteligentes para el aprendizaje psicomotor y se muestran los avances realizados en la línea de investigación PhyUM (Physical User Modeling) del Departamento de Inteligencia Artificial de la UNED mediante la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial sobre datos recogidos con sensores inerciales.
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