Lo incómodo del lidiar con el polen estacional

Ponente: Javier Villar Ortega (Departamento de Matemáticas y Computación, Universidad de La Rioja).

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: martes 10 de noviembre de 2026, 11:00.

Resumen: La tarea de estimar la concentración de diversas especies de polen en el aire es ardua y requiere un intenso esfuerzo manual que consume muchas horas de laboratorio y consulta en los departamentos de Alergología de diversos centros sanitarios e investigadores. Existe, por tanto, un espacio muy interesante para el desarrollo de herramientas de visión por computador que asistan en estas labores.

La charla describe los avances obtenidos y obstáculos detectados en un proyecto, con el objetivo de mejorar la automatización de este proceso. En particular, se detalla la necesidad identificada de generar un conjunto de datos de propia captación, las innovaciones que este presenta frente a la literatura existente sobre conjuntos de datos de polen abiertos, las particularidades que posee y el progreso en su elaboración.

Dataset Pruning para Segmentación Médica usando MedSAM

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

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: martes 24 de noviembre de 2026, 11:00.

Resumen: MedSAM es una adaptación del Segment Anything Model (SAM) para el contexto médico, diseñada para generar máscaras de segmentación a partir de prompts sencillos (bounding boxes, puntos o incluso texto) permitiendo obtener predicciones sobre imágenes sin entrenar un modelo de segmentación específico para cada tarea.

Sin embargo, en lugar de utilizar sus predicciones como resultado final, se utilizarán como pseudoanotaciones, representadas mediante mapas de logits, que proporcionan información sobre las predicciones del modelo para cada imagen. A partir de ellas, proponemos adaptar técnicas de poda del conjunto de datos (dataset pruning) al problema de segmentación semántica. El objetivo es estimar la dificultad de las imágenes y seleccionar un subconjunto reducido para entrenar el modelo final, evitando tener que entrenar un modelo intermedio de segmentación únicamente para evaluar dicha dificultad.

Para ello, adaptamos técnicas utilizadas habitualmente en tareas de clasificación, como EL2N y entropía, con el fin de identificar qué imágenes aportan más información al proceso de entrenamiento. Según la estrategia de selección empleada, podemos conservar los ejemplos más difíciles, más fáciles o una combinación de ambos. Los resultados obtenidos muestran que este enfoque permite reducir el tiempo total del proceso, al mismo tiempo, mantener o incluso mejorar ligeramente el rendimiento del modelo de segmentación final.

Fotónica integrada: una tecnología en auge

Ponente: Miguel Barrio Segura (Departamento de Matemáticas y Computación, Universidad de La Rioja).

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: martes 20 de octubre de 2026, 11:00.

Resumen: La fotónica integrada es a la óptica lo que los circuitos integrados a la electrónica: una forma de implementar funciones complejas dentro de un pequeño chip que puede ser fabricado en masa mediante métodos industriales. Esta tecnología promete reducir costes, aumentar anchos de banda y reducir el consumo en muchos dispositivos que hoy trabajan exclusivamente con componentes electrónicos o que emplean componentes ópticos discretos. Conexiones en los grandes centros de datos, computación fotónica o incluso la fabricación de sensores para aplicaciones Bio son algunas de las aplicaciones de esta tecnología que parece haber venido para quedarse. A lo largo de la sesión exploraremos cuál es el estado actual de este campo, a qué desafíos se enfrenta y por qué promete cambiar la próxima generación de sistemas de computación y comunicaciones.

Automatización de la Extracción de Datos en Revisiones Sistemáticas de la Literatura en Ingeniería del Software: promesas, dificultades y el papel de la supervisión humana

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

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: martes 29 de septiembre de 2026, 11:00.

Resumen: Las Revisiones Sistemáticas de la Literatura (SLR, por sus siglas en inglés) constituyen una metodología fundamental para analizar el estado del arte en prácticamente todas las disciplinas científicas, en particular en Ingeniería del Software y sus diversos subdominios. A pesar de su indiscutible relevancia para el ámbito de la investigación, las SLR son procesos que requieren muchos recursos y que han dependido casi por completo del trabajo manual de los investigadores.

En los últimos años, algunos investigadores han comenzado a utilizar herramientas de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés) para automatizar o facilitar algunas fases del proceso de las SLR, lo que plantea una pregunta importante: ¿hasta qué punto son eficaces estas herramientas para realizar tareas de esta complejidad?

En este trabajo, presentamos los resultados de un experimento diseñado específicamente para analizar esta cuestión, centrándonos en la fase de extracción de datos (una de las etapas cognitivamente más exigentes, que requiere más tiempo y es más propensa a errores del proceso de las SLR) dentro del contexto de la Ingeniería del Software.

Nota: se trata de un trabajo, realizado en colaboración con Ángel Luis Rubio y Beatriz Pérez, que fue presentado en la 52nd Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications (SEAA 2026), celebrado del 2 al 4 de septiembre de 2026 en Cracovia, Polonia, dentro del track SMSE, Systematic Literature Reviews and Mapping Studies in Software Engineering.

Evaluating Input Data Structures for CNN-Based Assembly Action Recognition Using Projected Distance Features

Ponente: Mayra Vanessa Alvear Gallon (IR Soluciones, Grupo PSYCOTRIP, Universidad de La Rioja).

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: viernes 26 de junio de 2026, 11:00.

Resumen: En esta charla se hablará sobre métodos de reconocimiento de acciones humanas basados en esqueletos para optimizar procesos de ensamblaje industrial. En este estudio se propone el uso de distancias proyectadas entre articulaciones del torso superior sobre planos cartesianos, superando la efectividad de las medidas euclidianas tradicionales. La investigación evalúa cómo diferentes estructuras de tensores de entrada en redes neuronales convolucionales (CNN) afectan la precisión del sistema. Se demuestra que una configuración multicanal captura mejor la evolución temporal y las relaciones espaciales, logrando una efectividad cercana al 90% y que la estructura de los datos de entrada desempeña un papel fundamental a la hora de determinar la eficacia de las arquitecturas basadas en CNNs. Estos avances buscan mejorar la colaboración entre humanos y robots, garantizando la seguridad del trabajador y la eficiencia en entornos de Manufactura 5.0. 

Nota:  Se trata de una prueba de la presentación que se realizará en el 12th 2026 International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT 2026), a celebrar en Bari (Italia) del 13 al 16 de julio de 2026

Teaching Neural Networks the Laws of Physics: An Introduction to PINNs

Ponente: Juan Antonio Carretero Montero (Universidad de las Islas Baleares)

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: jueves 25 de junio de 2026, 11:00.

Resumen: This seminar presents an exploratory introduction to Physics-Informed Neural Networks (PINNs) and their possible application to problems in theoretical physics. Rather than aiming to compete with established numerical methods, the main goal is to investigate PINNs as a proof-of-concept framework capable of incorporating physical laws directly into the training process of neural networks.

After a brief overview of neural networks, optimization, and loss functions, we discuss how differential equations, boundary conditions, and initial conditions can be encoded into the learning procedure. The methodology is illustrated through several examples of increasing complexity, including the wave equation, the Klein–Gordon equation, and preliminary Einstein–Klein–Gordon systems.

Nota: Esta charla es una actividad conjunta del Seminario Mirian Andrés y del Seminario de Análisis y Matemática Aplicada.

Aplicando el pensamiento Lean a la mejora de la eficiencia de los procesos docentes: una experiencia en una asignatura de dirección de proyectos

Ponente: Arturo Jaime Elizondo (Grupo PSYCOTRIP, Universidad de La Rioja) 

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: viernes 19 de junio de 2026, 11:00.

Resumen: Para que la innovación educativa sea transformadora y perdurable, es imprescindible usar estrategias que equilibren el impacto pedagógico y el esfuerzo de profesorado y alumnado. Enfoques organizativos, como el Lean, ofrecen herramientas para rediseñar la experiencia docente con el objetivo de reducir pasos que no aportan valor al aprendizaje o que pueden rediseñarse con menor coste de tiempo y recursos. En este trabajo se ha aplicado el método Lean de representación del flujo de valor a las prácticas de dirección de proyectos, de una asignatura de Ingeniería Informática. Entre los beneficios del nuevo diseño sobresale la realimentación de tipo inmediato o temprana de forma natural, la reducción de bloqueos iniciales, de tareas de revisión, de errores previsibles, de acumulación de trabajo asociado al aprendizaje y a la corrección, la visualización de avances en tareas y la centralización del acceso a documentos de trabajo.

Nota:  Se trata de una prueba de la presentación que se realizará en las XXXII Jornadas sobre la Enseñanza Universitaria de la Informática (JENUI 2026),  a celebrar del 8 al 10 de julio de 2026 en la Unversitat Politècnica de Catalunya.

¿Se debe automatizar la concesión de ayudas sociales? Un estudio sobre el caso del bono social eléctrico y el software BOSCO

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

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: viernes 29 de mayo de 2026, 12:00.

Resumen: En esta charla presentamos las conclusiones preliminares de un estudio en el que investigamos sobre la conveniencia, o más bien la necesidad, de que los resultados de los desarrollos informáticos sean explicables y trazables. Esto es especialmente importante cuando estos programas se utilizan para automatizar decisiones administrativas, como por ejemplo en la concesión del bono social eléctrico, a través del programa BOSCO. La fase central de este estudio, inspirado por el Ethical Impact Assessment de la UNESCO y el método Principle-at-Risk Analysis (PaRA), ha consistido en la realización de cerca de 25 entrevistas a personas con distintas relaciones con el bono social y el programa BOSCO (especialistas en derecho, ética e informática; profesionales de servicios sociales o consumo; personal de entidades vinculadas; personas solicitantes del bono).

Nota: Se trata de una prueba de la presentación que se realizará en el IV Seminario Iberoamericano de Ética Tecnológica, 4SIETEC, a celebrar en Granada del 10 al 12 de junio de 2026

Redes complejas en español L1 e inglés LE: de la distancia euclídea a la distancia espectral

Ponente: María del Pilar Agustín Llach (Grupo de Lingüística Aplicada de la Universidad de La Rioja, Universidad de La Rioja) y Julio Rubio García (Grupo PSYCOTRIP, Universidad de La Rioja).

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: viernes 22 de mayo de 2026, 11:00.

Resumen: A partir de datos adquiridos experimentalmente de aprendices de inglés se pueden construir grafos que permiten analizar cómo se organiza el lexicón mental. Aparte de estudiar cada grafo aisladamente, es posible comparar las características de distintos grafos para intentar dilucidar las interacciones entre las distintas lenguas (el español como lengua materna y el inglés como segunda lengua) y diferentes categorías semánticas.

En este trabajo, se presentan algunas conclusiones lingüísticas preliminares tras comparar redes con dos algoritmos distintos: con la distancia euclídea (tras vectorizar los grafos considerando algunas de sus características) y con la distancia espectral (basada en los valores propios de las redes).