¿Reemplazará la IA a los artistas? Modelos de difusión y sus implicaciones

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

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: martes 14 de febrero de 2023, 11:00.

Resumen: En el último año hemos visto un gran avance en la generación automática de imágenes gracias a los modelos de difusión. En esta charla veremos en qué consiste esta tecnología, los modelos de aprendizaje profundo que hay por detrás, las herramientas existentes, y las implicaciones éticas asociadas al uso de estas herramientas.

Modelo de detección temprana para la tinta del castaño a partir de imágenes tomadas mediante vuelos dron

Ponente: Antonio Rubio Loscertales (Coordinador I+D+i, SpectralGeo).

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: martes 7 de febrero de 2023, 11:00.

Resumen: En esta charla se presentará el desarrollo del proyecto Phytoseek que busca aunar los resultados obtenidos mediante el uso de técnicas de teledetección y espectrometría con un desarrollo en inteligencia artificial. El objetivo es la creación de un modelo predictivo capaz de detectar la enfermedad de la tinta del castaño (Phytophthora cinnamomi), conocida por la ausencia de síntomas visibles que la caractericen. Durante la charla se describirá la metodología diseñada y ejecutada y se evaluarán los resultados obtenidos por el modelo creado.

Automatización de migraciones de Bamboo a Azure DevOps

Ponente: Jorge Aznar, Alejandro Ruiz-Olalla (Software Architects, NTT Data).

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: martes 17 de enero de 2023, 11:00.

Resumen: En esta charla presentaremos la parte de Integración y Despliegue Continuos (CI/CD) de un proyecto para la gestión de aplicaciones móviles de una gran empresa. El proyecto busca automatizar todas las migraciones de Github a Azure DevOps y de Bamboo a Azure DevOps, además de proporcionar una forma rápida y sencilla de dar de alta nuevas migraciones. En la charla explicamos todo el proceso que hemos seguido para llegar al punto actual donde podemos realizar migraciones, altas y despliegues de las aplicaciones a diferentes entornos.

Gaia DR3: un reto científico y tecnológico

PonenteXavier Luri Carrascoso (Catedrático de Astronomía y Astrofísica, Director del Institut de Ciències del Cosmos, Universitat de Barcelona).

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: martes 10 de enero de 2023, 11:00.

Resumen: La misión Gaia de la agencia espacial europea (ESA) ha revolucionado una gran variedad de campos de la astrofísica, y con mas de 6000 artículos basados en sus datos está superando incluso al telescopio Hubble en producción científica. El pasado 13 de junio se publicó la tercera entrega de datos de la misión, DR3, que empequeñece a las anteriores en volumen y variedad de datos. En esta charla presentaré una revisión del contexto histórico de la misión y sus principales características, y me centraré en los retos técnicos del (masivo) procesado de datos que ha permitido llegar hasta DR3, describiendo el consorcio de reducción de datos de Gaia (DPAC) y su estructura de centros de procesado.

Nota: puedes acceder a las transparencias de la charla a través del siguiente enlace.

Servicios locales de modelos predictivos climáticos

Ponente: Diego Polo Benito (Data Manager, Elliot Cloud).

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: martes 20 de diciembre de 2022, 11:00.

Resumen: en esta charla presentaremos la parte del desarrollo de algoritmos del proyecto Weather Control, financiado por el Ministerio de Industria (AEI AEI-010500-2021-14). El proyecto busca ofrecer predicciones climáticas para parcelas concretas que mejoren las que ofrecen las Agencias Estatales y Autonómicas de Meteorología, ya que el tiempo de una parcela es altamente dependiente de las condiciones orográficas, del cultivo, orientación, etc. Para ello se han desarrollado dos modelos: uno para la zona de influencia de la parcela, el cual infiere el comportamiento del tiempo en la zona, y otro para la parcela que adapta esa predicción zonal a la parcela. Los modelos han demostrado una mejora significativa de la predicción en ambos niveles. El modelo ha sido actualizado para la ocasión con datos hasta noviembre de 2022.

Nota: el trabajo presentado está basado en el TFM del Máster Universitario en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático que Diego defendió en junio de 2022.

Redefining Computational Biology by means of AI

Ponente: Ihor Smal (Erasmus University Medical Center, Rotterdam).

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT) y a través de Blackboard (https://bit.ly/salaDMC).

Hora: miércoles 14 de diciembre de 2022, 11:30.

Nota: la charla forma parte de la UR Image Processing Week organizada por el Grupo de Informática de la Universidad de La Rioja. Puedes encontrar el programa de la conferencia a través del siguiente enlace.

Las lecciones aprendidas en el marco del aprendizaje basado en proyectos

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

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: martes 29 de noviembre de 2022, 11:00.

Resumen: Las lecciones aprendidas constituyen la recopilación de conocimientos adquiridos durante la experiencia de desarrollo de proyectos. Su objetivo es poder mejorar el rendimiento en trabajos futuros. En el método de aprendizaje basado en proyectos, los estudiantes también realizan proyectos donde surgen conocimientos que pueden recogerse en forma de lecciones aprendidas y ser de utilidad para otros estudiantes. En esta charla presentaremos nuestra experiencia motivando esta actividad y publicando las lecciones de los estudiantes en un blog creado en 2014, que cuenta con más de 68.000 visitas. Mostraremos resultados de opinión, de perfil de estudiantes más proclives a escribir lecciones y una clasificación y su evolución en el tiempo.

Referencias:
[1] Arturo Jaime, José Miguel Blanco, César Domínguez and Rosa Arruabarrena. Creation and Sharing of Lessons Learned by Blogging in the Context of Project-Based Learning. IEEE Access, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3217473. October 2022.

[2] Arturo Jaime, José Miguel Blanco, César Domínguez, Imanol Usandizaga, Rosa Arruabarrena. Estimulando la creación y difusión de lecciones aprendidas en el contexto del aprendizaje basado en proyectos. XXVIII Jornadas sobre la Enseñanza Universitaria de la Informática (JENUI 2022). A Coruña (Spain). Julio 2022.

Nota: puedes encontrar las transparencias de la charla a través del siguiente enlace.

¿Puede el aprendizaje no supervisado ayudarnos a identificar compuestos?


Ponente: Gadea Mata Martínez (Grupo PSYCOTRIP, Universidad de La Rioja)

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: martes 22 de noviembre de 2022, 11:00.

Resumen: En la investigación biomédica se llevan a cabo estudios de librerías grandes de compuestos con el fin de averiguar si no es sólo uno el que provoca un efecto. Esta labor de identificación suele ser ardua. En este seminario se va a contar un caso de uso desarrollado en el CNIO sobre cómo el aprendizaje no supervisado puede ayudar en la labor de dicha identificación y cómo se pueden interpretar los resultados.