Evaluating and Improving DM in UDP Development Research Projects

Ponente: Ignacio Marco Pérez (Grupo PSYCOTRIP, Universidad de La Rioja).

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: viernes 20 de febrero de 2026, 11:30.

Resumen: Urban Data Platforms (UDPs) are key enablers of data-driven governance in smart cities, yet their validation and evaluation (particularly regarding data management practices) remain underexplored in research projects that involve their development or use. This study assesses data management maturity in two European smart city initiatives, CITyFiED and SmartEnCity, both aimed at supporting energy efficiency and climate neutrality through UDP development. Using the Alarcos’ Model for Data Improvement (MAMD v4.0), a process-based maturity framework aligned with international data management standards, we conducted a triangulated analysis combining project documentation review, expert interviews, and technical artifact inspection.

The results reveal a decreasing level of commitment at higher maturity stages, with operational data management outperforming data quality and governance processes. While incremental improvements between projects indicate experiential learning, persistent weaknesses were identified in metadata management, data quality strategies, and governance mechanisms. The study has demonstrated the applicability of organizational data maturity models to research-oriented, time-bounded environments and provides insights for strengthening data management practices in future smart city R&D projects.

Nota: La charla es una prueba de tiempo de la ponencia que presentará Ignacio en la 20th International Conference on Computer Aided Systems Theory (Eurocast 2026) que se celebrará en Las Palmas de Gran Canaria del 23 al 27 de febrero. 

Towards Improving Medical Image Semantic Segmentation using Model Soups

Ponente: Joaquín Ortiz de Murua (Grupo PSYCOTRIP, Universidad de La Rioja).

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: viernes 20 de febrero de 2026, 11:00.

Resumen:  Semantic segmentation is a computer vision task that involves assigning each pixel in an image to a predefined category or class, and nowadays is mainly approached by developing deep learning models. These models play a crucial role in medical imaging; however, given the critical nature of medical applications, it is essential that each pixel of an image is correctly classified. In order to tackle this problem, several techniques are commonly used but they often entail high computational costs and require the generation of intermediate models that are usually discarded if they do not obtain the best results. 

Model soups take advantage of these intermediate models to improve their performance. This approach aims to maximize metrics by averaging the weights of multiple models trained with different hyperparameters. In this work, we have developed a library to facilitate the creation of model soups for semantic segmentation independently of the underlying architecture of the segmentation models. We finally evaluate whether medical semantic segmentation performance can be improved using model soups built from intermediate checkpoints and different weight-averaging strategies.

Nota: La charla es una prueba de tiempo de la ponencia que presentará Joaquín en la 20th International Conference on Computer Aided Systems Theory (Eurocast 2026) que se celebrará en Las Palmas de Gran Canaria del 23 al 27 de febrero. 

Interpretación digital ¿ficción o realidad?

Ponente: Ester Martínez Martín (Universidad de Alicante).

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: viernes 17 de abril de 2026, 11:00.

Resumen:  Este seminario abordará los distintos aspectos de la interpretación y generación de lengua de signos. Se introducirán las características de las lenguas de signos, centrándose en la lengua de signos española, para, posteriomente, analizar las técnicas existentes tanto para la interpretación como la generación automática de lengua de signos.

Generative AI in teaching: ¿problem or solution? The case of SQL programming

Ponente: Óscar Díaz (Catedrático de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad del País Vasco).

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: viernes 6 de marzo de 2026, 11:00.

Resumen: Engineering education has always aimed to achieve two main goals: introducing students to essential foundational knowledge (like mathematics, natural sciences, and engineering sciences) and preparing them to competently engage in professional practice. Today, however, a significant change makes reaching these goals more challenging—artificial intelligence is transforming engineering practice in key areas such as conceptual design and optimization, simulation and analysis, requirements gathering, documentation and compliance, testing and diagnostics, project management, and risk assessment. 

As a result, teachers are stuck with a tough trade-off: if I lean into AI, am I watering down learning, or if I push back on AI, am I making my course feel outdated? A lot of the worry comes down to this idea that people only really learn wrestling with a problem—and if AI does the heavy lifting, do students actually understand what’s going on? Like, if someone can’t write a SQL query without help, do they really know SQL, or are they just getting used to leaning on a tool?

But there’s a real flip side. Jobs are starting to assume people can work with AI, and if I teach only the old, pre-AI way of doing things, am I setting students up for workflows they won’t use anymore? If the profession has moved forward, it feels wrong for education to stay stuck -students need to know how to use AI well and how to double-check it, not pretend it doesn’t exist.

Enhancing Student Engagement and Learning in DatabaseProgramming Through Active Learning Strategies

Ponente: Beatriz Pérez Valle (Grupo PSYCOTRIP, Universidad de La Rioja).

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: viernes 6 de febrero de 2026, 11:00.

Resumen:  En esta charla se presentará una intervención educativa aplicada en una asignatura obligatoria del Grado en Ingeniería Informática sobre programación de bases de datos. El objetivo principal del estudio es promover una mayor motivación, interés y participación del alumnado, así como enriquecer su experiencia de aprendizaje.

Para ello, se diseñó e implementó un marco metodológico que integra tres estrategias de aprendizaje activo (pensar-emparejar-compartir o think-pair-share, gamificación y evaluación entre pares) para su aplicación en el aprendizaje de una librería de acceso a bases de datos. Estas estrategias permiten al alumnado construir de manera progresiva conocimiento sobre conceptos teóricos, aspectos algorítmicos y programas finales, respectivamente, siendo esta la primera vez que las aplicamos de forma conjunta para abarcar de manera integrada esta progresión de conocimientos.

La propuesta se evaluó mediante un análisis comparativo entre un grupo experimental y un grupo de control, junto con la recogida de la opinión del alumnado y la percepción del profesorado. Los resultados de la evaluación muestran mejoras significativas en el rendimiento académico, así como un aumento en la motivación y el grado de implicación del estudiantado.

Como resultado de la intervención realizada, se identificó una serie de lecciones aprendidas que pueden resultar útiles para docentes e investigadores interesados en aplicar este enfoque en otras asignaturas.

Nota: Este trabajo, realizado junto con Ignacio Marco, será presentado por Beatriz Pérez en el Technical Symposium on Computer Science Education (SIGCSE), que tendrá lugar en San Luis (Misuri) del 18 al 21 de febrero. La charla constituye una prueba de tiempo de dicha ponencia.

Avances informáticos en el COREC II

Ponente: Jónathan Heras Vicente (Grupo PSYCOTRIP, Universidad de La Rioja).

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: viernes 30 de enero de 2026, 11:00.

En esta charla presentamos los avances informáticos llevados a cabo en el contexto del Corpus Oral de Referencia del Español en Contacto (COREC II). En primer lugar, se presentará un análisis automático de sentimientos y emociones de las distintas intervenciones de las personas entrevistadas en el COREC. Seguidamente, introduciremos una herramienta que ha sido construida para facilitar el proceso de transcripción de los audios del COREC. Finalmente, se mencionarán algunas de las líneas de trabajo actuales. 

Nota: La charla combina dos ponencias presentadas en el LIV Simposio de la Sociedad Española de Lingüística cuyos autores son Sara Gómez, Gadea Mata, Marina Mayor-Rocher, Ángel Luis Rubio, y Jónathan Heras.

En marcha con las GAIT: debate sobre su impacto en la enseñanza y aprendizaje de la informática

Ponente: Ángel Luis Rubio García (Grupo PSYCOTRIP, Universidad de La Rioja).

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: viernes 12 de diciembre de 2025, 10:00.

Las herramientas de inteligencia artificial generativa (GAIT por sus siglas en inglés) están afectando, nos guste o no, a la forma en la que se enseña y se aprende la informática. Lejos de los mensajes sensacionalistas que nos invaden a todas horas (del tipo de «la IA es la nueva revolución industrial» o «quien no domine la IA se va a quedar atrás») resulta relevante, como docentes de informática, debatir sobre esta cuestión y compartir ideas, experiencias, propuestas, etc.

PD: gait (en inglés) significa marcha, andares, manera de andar.

Cuando la voz manda: Técnicas e implantación de analítica de voz para la toma de decisiones en el sector bancario

Ponente: Millán Santamaría Sacristán (SDG Group).

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: viernes 28 de noviembre de 2025, 10:00.

Empresas de diferentes sectores están aplicando técnicas de speech analytics para comprender mejor al cliente y optimizar procesos. En esta charla compartiremos experiencias reales en la implantación de soluciones de análisis de voz en producción, analizando los retos encontrados al escalar estos sistemas y las claves para resolverlos. Mostraremos cómo la combinación de LLM y tecnologías en la nube ha permitido transformar grandes volúmenes de audio en información útil para operaciones, atención al cliente y toma de decisiones estratégicas en el sector bancario.

Inteligencia artificial en apicultura

Ponente: Jose Divasón Mallagaray (Grupo PSYCOTRIP, Universidad de La Rioja).

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: viernes 7 de noviembre de 2025, 10:00.

Resumen: En esta charla vamos a presentar una serie de trabajos, tanto propios como ajenos, desarrollados durante los últimos años y relacionados con la aplicación de diversas técnicas de inteligencia artificial en apicultura. Unos tuvieron éxito, otros tuvieron aprendizaje. Los temas serán tan dispares como el análisis del ácaro varroa, la viabilidad espermática de zánganos, el análisis fluorocromático y el test hipoosmótico.

Emulando amplificadores y pedales de guitarra eléctrica con inteligencia artificial

Ponente: Javier Jiménez Santana (Universidad de La Rioja).

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: viernes 24 de octubre de 2025, 10:00.

Resumen: Durante este seminario se presentarán los resultados de mi trabajo fin de grado (curso 2023/2024) centrado en el uso de inteligencia artificial (IA) desplegada sobre una Raspberry Pi 5. El objetivo del proyecto fue replicar, con alta fidelidad y en tiempo real, los efectos de distorsión y amplificación, característicos de pedales de distorsión/overdrive y amplificadores de guitarra eléctrica.

El modelo de IA y la aplicación de procesamiento en tiempo real se implementaron a partir del trabajo original de Alec Wright et al. [1] y de las contribuciones de la comunidad, como las de Keith Bloemer (también conocido por el alias GuitarML).

Al revisar el estado del arte de la comunidad de entusiastas de machine learning aplicado al mundo de la guitarra eléctrica (sorprendentemente amplia), se observó que las redes neuronales convolucionales como WaveNet solían limitarse a aplicaciones de escritorio, mientras que los modelos LSTM, más ligeros, se habían logrado desplegar en Raspberry Pi 4 a modo de prototipo de pedal digital. La principal contribución de este proyecto fue corroborar que un modelo como el propuesto es capaz de ejecutarse en tiempo real sobre hardware de baja potencia, como la Raspberry Pi 5, algo que hasta ahora no se había intentado.

En esta charla exploraremos el estado del arte de la inteligencia artificial en el mundo de la producción musical (concretamente en el ámbito del rock), las bases teóricas de WaveNet y su relación con el text-to-speech, así como el proceso de implementación, diseño y despliegue del pedal desarrollado. También hablaremos de la trayectoria mediática que ha tenido el proyecto, así como del trabajo futuro de investigación y emprendimiento que plantea.

Finalmente, haremos una demostración en vivo de la aplicación, comparando la inferencia del modelo con los efectos de guitarra originales.

[1] Wright, A.; Damskägg, E.-P.; Juvela, L.; Välimäki, V. Real-Time Guitar Amplifier Emulation with Deep Learning. Appl. Sci. 2020, 10, 766. https://doi.org/10.3390/app10030766