Optimizando la Seguridad: Predicción de Riesgos de Accidentes en una empresa de energía a través de una Plataforma de Analítica Avanzada en AWS

Ponente: Ramón Sieira Martínez (SDG Group).

Lugar: Salón de Actos (Edificio CCT).

Hora: miércoles 13 de marzo de 2024, 11:00.

Resumen: En este seminario exploraremos el proceso completo de implementación de una plataforma de analítica avanzada diseñada para prever posibles riesgos en las operaciones realizadas por los múltiples operarios de una empresa de energía. Abordaremos desde la comprensión profunda de su modelo de negocio, pasando por el desarrollo de modelos de inteligencia artificial hasta la visualización de los insights generados, todo dentro del entorno de Amazon Web Services (AWS).

Usos de la Inteligencia Artificial en meteorología y climatología

Ponente: Daniel San Martín Segura (CEO, Predictia Intelligent Data Solutions, https://predictia.es/).

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: viernes 19 de enero de 2024, 12:00.

Resumen: Esta charla introducirá diversas aplicaciones de la Inteligencia Artificial en ciencias atmosféricas, considerando tanto las relacionadas con predicción meteorológica como con la modelización climática. Se abordarán tanto los usos mas clásicos del machine learning en estas disciplinas así como los recientes modelos de deep learning utilizados en meteorología.

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

Explicabilidad de modelos de IA aplicados a docencia

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

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: martes 9 de mayo de 2023, 12:00.

Resumen: Muchos de los cursos universitarios incluyen la entrega de pequeños proyectos como parte de la evaluación. Normalmente, estos proyectos incluyen una parte más técnica (y objetiva de evaluar) y otra más creativa (y subjetiva), lo cual provoca que en el proceso de evaluación puedan surgir sesgos, discrepancias e inconsistencias, incluso aunque los distintos profesores se coordinen entre sí. En esta charla presentaremos una metodología para ayudar a la detección de estos problemas y su aplicación en una asignatura del Grado en Ingeniería Informática. La metodología está basada en una selección robusta de las características más importantes y el uso de técnicas de explicabilidad de modelos de caja negra, como LIME, ELI5 y SHAP

Desmontando la inteligencia de ChatGPT: ¿de qué nos quieren convencer?

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

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: martes 28 de marzo de 2023, 12:00.

Resumen (este resumen ha sido generado por ChatGPT a partir del título de la charla): En esta charla se discute la inteligencia detrás de ChatGPT, un modelo de lenguaje de gran escala entrenado por OpenAI. Se analiza la efectividad de ChatGPT y se cuestiona si su capacidad para generar respuestas coherentes y precisas es realmente una muestra de inteligencia. Además, se aborda el papel de la ética en la creación y uso de modelos de lenguaje de inteligencia artificial, incluyendo la necesidad de evitar la discriminación y el sesgo. En general, se busca desafiar las suposiciones comunes sobre la “inteligencia” de los modelos de lenguaje de IA y fomentar una discusión crítica sobre su desarrollo y uso.

Nota: esta charla formará parte del “Acto Inaugural del Colectivo de Inteligencia Artificial e Inteligencia Social — CIAIS” que tendrá lugar el miércoles 12 de abril a las 17:30 en el Ateneo Riojano (c. Muro de Cervantes 1, Logroño), y cuyo cartel se pueden encontrar a través de este enlace.

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.

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.

Generative Few-Shot Learning

PonenteAdrián Inés Armas (Investigador Predoctoral, Grupo PSYCOTRIP, Universidad de La Rioja).

Lugar: Salón de Actos (Edificio CCT), o a través de Blackboard (https://bit.ly/salaDMC)

Hora: martes 31 de mayo de 2022, 12:00.

Resumen: El problema de few-shot learning en clasificación de imágenes consiste en crear un modelo que sea capaz de clasificar imágenes de nuevas clases usando un número muy reducido de imágenes de entrenamiento para cada clase. La dificultad de este problema radica en los pocos datos de entrenamiento que podemos usar y la gran cantidad de datos necesarios para entrenar modelos de Machine Learning o Deep Learning capaces de resolver este tipo de tareas.


En esta charla voy a contar el trabajo realizado en mi estancia de investigación en la Universidad Albert-Ludwigs de Alemania. En primer lugar, voy a introducir el problema de few-shot learning en la clasificación de imágenes, así como las aproximaciones que existen en la literatura. Posteriormente veremos cómo hemos abordado este problema usando redes generativas.

Gemelos digitales y la IA en el metaverso: Cómo aprender Edge-AI en 10 minutos

PonenteAsier Arranz (Developer Marketing Manager, NVIDIA).

Lugar: Salón de Actos (Edificio CCT), o a través de Blackboard (https://bit.ly/salaDMC)

Hora: viernes 27 de mayo de 2022, 12:00.

Resumen: En esta charla veremos qué es un gemelo digital y qué tiene que ver con el metaverso u omniverso. Veremos algunos ejemplos prácticos sobre cómo la inteligencia artificial se entrena dentro de mundos virtuales, a los que pronto los humanos accederemos. Y acabaremos viendo cómo la IA, gracias al entrenamiento con millones de datos, reales y sintéticos, llega a alcanzar límites que rozan (e incluso superan) a la creatividad humana.

Biografía: Asier Arranz trabaja en NVIDIA, en el área de inteligencia artificial. Anteriormente trabajó en computación cuántica para IBM en su laboratorio de Yorktown, en New York. Ha participado en varios proyectos sociales como MalariaSpot, donde desarrolló la aplicación que ayudaba a detectar parásitos de malaria a través de la gamificación. Ha sido el director del laboratorio de tecnología del IE Business y habitualmente imparte formaciones en MBAs.

Deep Learning models for interacting with cobots

PonenteManuel García Domínguez (Investigador Predoctoral, Grupo PSYCOTRIP, Universidad de La Rioja).

Lugar: Salón de Actos (Edificio CCT), o a través de Blackboard (https://bit.ly/salaDMC)

Hora: martes 24 de mayo de 2022, 12:00.

Resumen: En esta charla veremos cómo se han utilizado distintos modelos de aprendizaje profundo en un proyecto de monitorización de acciones para interactuar con robots colaborativos (cobots). Para ello nos hemos encargargado de todo el proceso del proyecto, desde la adquisición del dataset hasta la creación y uso del modelo de inteligencia artificial para la predicción de las acciones. A lo largo de la presentación recorreremos y profundizaremos en los pasos necesarios para realizar el proyecto, desde ver los vídeos sobre los que estamos trabajando hasta los resultados obtenidos. Este proyecto se ha llevado a cabo durante mi estancia en el Institute of Intelligent Industrial Technologies and Systems for Advanced Manufacturing, Bari (Italia).

Computar y castigar. Problemas jurídicos de las aplicaciones de Inteligencia Artificial con fines punitivos

PonenteDavid San Martín Segura (Profesor de Derecho Administrativo, Universidad de La Rioja).

Lugar: Salón de Actos (Edificio CCT), o a través de Blackboard (https://bit.ly/salaDMC)

Hora: martes 17 de mayo de 2022, 12:00.

Resumen: El uso de técnicas algorítmicas en el ejercicio de funciones públicas supone la penetración de tecnologías en el sistema de fuentes del Derecho. Es decir, aquellas pasan a integrar el modo en que las normas jurídicas se expresan y se aplican. Podemos hablar de auténticas «tecnologías normativas» empleadas, crecientemente, para adoptar decisiones jurídicas.

Este fenómeno ha comenzado a producirse también en el ámbito punitivo: en el ejercicio del poder público de castigar, tanto en el terreno penal como en el policial administrativo. En realidad, esas aplicaciones tecnológicas se están desarrollando con fines esencialmente preventivos, en actuaciones dirigidas a evitar la comisión de infracciones, más que a sancionarlas una vez consumadas.

Son aplicaciones que irrumpen en un espacio en sí mismo problemático: la actuación preventiva pública en torno a la valoración de la peligrosidad de los individuos. Los modelos algorítmicos se ofrecen como nueva promesa de objetividad y exactitud en las predicciones sobre la conducta humana, frente a la «subjetividad» de las valoraciones clásicas de los operadores jurídicos. Sin embargo, esta deriva hacia cálculos nomotéticos (agregados) y automatizados desliza interrogantes de eficacia predictiva, pero también de compatibilidad con postulados básicos de nuestro sistema jurídico (principio de legalidad, no discriminación, proceso debido, etc.).

El seminario propone explorar estos usos punitivos de la IA, todavía incipientes en España, y plantear un debate sobre su conveniencia, ante su previsible expansión en nuestro sistema jurídico.