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.

True Artificial Intelligence o Artefactos cognitivos que aprenden

Inteligencia Artificial Semántica, la convergencia entre IA simbólica e IA orientada al aprendizaje automático

PonenteSusana López Sola (Responsable de Área Comercial, GNOSS — Grafos de Conocimiento –), Esteban Sota (Jefe de Proyectos, GNOSS).

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

Hora: martes 26 de abril de 2022, 12:00.

Resumen: La Inteligencia Artificial Semántica y Contextual es una condición para construir True Artificial Intelligence, una IA capaz de operar con las personas en un marco de ‘sentido común’.

Durante más de 5 décadas, DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) ha liderado la investigación y el desarrollo que ha posibilitado el avance y aplicación de tecnologías de Inteligencia Artificial basadas en reglas y aprendizaje estadístico (Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo). Según ellos, la IA de siguiente generación permitirá a los sistemas añadir la capacidad de explicar sus resultados y dotarlos de razonamiento con “conocimiento de sentido común”.

La IA Semántica tiene como propósito construir esa clase de “artefactos cognitivos”, basados en la representación ontológica del conocimiento humano y su traspaso a las máquinas mediante lenguajes técnicos de programación y sistemas específicos de cálculo y razonamiento. Se trata de construir ese artefacto cognitivo o “mental” evolutivo (que aprende), que posibilite interpretar el universo humano en el ámbito concreto que aplique y el conjunto de intenciones que lo informan con el fin de poder conversar o dialogar con las personas de un modo útil y contextual.

En este seminario se introducirá en qué consiste este enfoque de la inteligencia artificial y qué tecnologías concurren. Asimismo, se presentará cómo estas tecnologías se han concretado en la plataforma de desarrollo GNOSS Semantic AI Platform y en los servicios GNOSS Sherlock AI para la construcción de proyectos digitales, incluyendo la presentación de casos de uso.

Obras sintéticas creadas por modelos de Inteligencia Artificial ¿Puede HAL proteger sus creaciones?

Ponentes: J. Aitor Prado Seoane (Abogado IP/IT, Secretario de la Asociación de Derecho Tecnológico Rioja Ticslaw)

Lugar: Salón de Actos (Edificio CCT)

Hora: martes 26 de octubre, 11:00

Resumen: En esta charla abordaremos la posibilidad de proteger jurídicamente las creaciones sintéticas generadas por modelos de inteligencia artificial. Para ello analizaremos algunos ejemplos como The Next Rembrandt, Shelley AI o Ross Intelligence entre otros. Al tiempo que debatiremos sobre si es necesario o no otorgar nuevas facultades a estos modelos en lo que respecta a poder disponer de las obras que diseñan.

MONAILabel: The Gym for medical image annotation

PonenteAndrés Díaz-Pinto (Research Fellow, Department of Biomedical Engineering, King’s College London, UK. https://www.kcl.ac.uk/people/andres-diaz-pinto).

Lugar: online (https://bit.ly/salaDMC).

Hora: miércoles 23 de junio, 12:00.

Resumen: In this talk, we will introduce MONAILabel, a server-client system that facilitates interactive medical image annotation by using AI. It is an open-source and easy-to-install ecosystem that can run locally on a machine with one or two GPUs. Both server and client work on the same/different machine. It shares the same principles with MONAI: Modular, Pythonic, Extensible, Easy to debug, User friendly and Portable.

https://github.com/Project-MONAI/MONAILabel

Ética e Inteligencia Artificial

Ponentes: Olaya Fernández (Departamento de Ciencias Humanas, Universidad de La Rioja).

Lugar: Aula 001 (Edificio CCT).

Hora: miércoles 19 de mayo, 9:30.

Resumen: En esta charla se presentarán algunos de los aspectos éticos que conllevan ciertas técnicas y aplicaciones de la Inteligencia Artificial y se propiciará el debate con expertos de esta área de conocimiento para tratar de profundizar en las consideraciones éticas de sus investigaciones.