El Concello de Carballo ofreció este jueves una recepción a la ingeniera y doctora en Informática Verónica Bolón Canedo, experta en IA, para la que busca métodos más éticos.
Por su trabajo acaba de recoger de manos del Rey el Premio Nacional de Investigación María Andresa Casamayor, uno de los muchos que ha recibido.
Fuente: Diario de Bergantiños
Fotografía: Mar Casal
La Comisión Europea ha inaugurado en el centro de investigación alemán Forschungszentrum Jülich el superordenador Jupiter, el primer sistema europeo que alcanza el umbral de exaescala, es decir, que realiza más de un trillón de operaciones por segundo. Entre otras cosas, este superordenador acelerará el desarrollo de la inteligencia artificial (IA).
La Unión Europea continúa avanzando en el campo de la informática de alto rendimiento con el superordenador Jupiter, que combina un alto rendimiento con el enfoque en la sostenibilidad. El sistema funciona completamente con energía renovable y se caracteriza por su refrigeración avanzada y la reutilización de energía.
Con una potencia superior a un exaflop, el nuevo sistema contribuirá a transformar la ciencia, la innovación y la formulación de políticas en toda la Unión Europea. Por ejemplo, los investigadores podrán ejecutar modelos climáticos y meteorológicos a una resolución a escala de un kilómetro, lo que permitirá pronósticos más precisos de eventos extremos como olas de calor, fuertes tormentas e inundaciones.
Este superordenador ha supuesto una inversión conjunta de 500 millones de euros de la Unión Europea y Alemania, canalizada a través de la Empresa Común Europea de Informática de Alto Rendimiento (EuroHPC).
Noticia completa: Esmart City
La Universidad de León pone en marcha el ciclo de conferencias ‘La Inteligencia Artificial que viene: Una mirada desde Europa’ con el objetivo de abrir un espacio de debate y reflexión sobre el impacto de la IA desde las perspectivas tecnológica, ética, social, penal y económica, promoviendo un diálogo amplio y accesible sobre los retos y oportunidades que plantea esta disciplina.
Organizado desde el Vicerrectorado de Internacionalización y Compromiso Global, el ciclo se enmarca en el firme compromiso de la institución académica de contribuir a la formación y sensibilización sobre el uso responsable de las nuevas tecnologías y, más concretamente, de la IA.
“Con este ciclo queremos abrir un espacio de debate riguroso y accesible para la sociedad, destacando la importancia de comprender y aplicar la IA de manera ética y responsable, señala el vicerrector José Alberto Benítez Andrades, que destaca el compromiso de la ULE por liderar “estas reflexiones desde la excelencia académica y la innovación tecnológica.»
El ciclo, compuesto por cuatro ponencias, arranca este lunes 8 de septiembre a partir de las 10:30 horas en el salón de grados de la Facultad de Ciencias Ambientales y Biológicas con la conferencia que lleva por título ‘Inteligencia Artificial Generativa y Modelos del Lenguaje: Capacidades, Limitaciones y Desafíos Éticos’, impartida por María Teresa Martín Valdivia, catedrática y doctora en Ingeniería Informática por la Universidad de Jaén.
Reconocida especialista en IA y Procesamiento del Lenguaje Natural, Martín Valdivia ha coordinado numerosos proyectos de I+D+i a nivel nacional e internacional, ha asumido el Vicerrectorado de Universidad Digital entre 2019 y 2022 y en la actualidad forma parte del consejo asesor de la Agencia Digital de Andalucía, contribuyendo a la estrategia regional de inteligencia artificial.
El ciclo contará con destacados expertos en el ámbito nacional de la inteligencia artificial, como Teresa Rodríguez de las Heras Ballell, catedrática de la Universidad Carlos III con una amplia trayectoria en investigación y asesoramiento internacional en IA y derecho; o Alejandro Rodríguez González, catedrático e investigador principal de la Universidad Politécnica de Madrid en aplicaciones de IA en biomedicina y presidente de la Sociedad Española de Inteligencia Artificial en Biomedicina.
Financiada por la Junta de Castilla y León, esta iniciativa refuerza la apuesta de la Universidad de León por ofrecer programas divulgativos de alto nivel y abiertos a toda la sociedad que fomenten la reflexión sobre los retos y oportunidades de la inteligencia artificial en Europa y en el mundo.
El acceso es libre, si bien se ha habilitado un enlace de inscripción (https://forms.gle/9m11LbVwuRRLHDNJA).
Fuente: Universidad de León
Compartimos el reportaje de «Emprendedores», donde a través de distintos expertos y expertas hablan sobre los retos y desafíos del Big Data en la información.
En pleno boom de la IA generativa, sabemos que estos sistemas se han creado entrenando con trillones de documentos. Pero, ¿alguna vez te has preguntado cómo se almacena y procesa tal cantidad de información? El Big Data y la computación distribuida permiten manejar volúmenes de datos que antes se descartaban por imposibles de procesar.
Ser experto o experta en Big Data es un viaje completo: desde capturar la información a tomar decisiones convincentes.
Reportaje completo: Emprendedores
Dos jóvenes estudiantes de Ingeniería Informática, Pablo Martín Gil y Alfredo Sánchez-Fuentes Rivero, son los creadores de EsTuPiso, uno de los dos proyectos ganadores del ‘UPSA-Santander X’, dentro del Programa ‘Santander X Spain Awards Proyectos Emprendedores Universitarios 2025’. El otro es Verdix. Los dos trabajos, «iniciativas innovadoras y con impacto social», han recibido una cuantía de 2.000 euros y competirán en la fase nacional.
Este programa, impulsado por el Banco Santander, premia a los mejores proyectos emprendedores universitarios y su objetivo principal es «reconocer iniciativas innovadoras y con impacto social, presentadas por estudiantes y egresados».
El Vicerrectorado de Investigación y Transferencia de la Universidad Pontificia de Salamanca (UPSA) y Banco Santander organizaron la Jornada Final ‘UPSA-Santander X’. En ella los autores de los seis proyectos seleccionados este año dispusieron de cuatro minutos para hacer su presentación y de tres para contestar las preguntas del jurado, que estuvo formado por el responsable de Instituciones en Banco Santander, Jorge Aguilera; el gerente de la Universidad Pontificia de Salamanca, Daniel Salvador, y el CEO y cofundador de GaiaRooms, Enrique Domínguez Miguel.
Los proyectos elegidos planteaban desde una plataforma digital enfocada a transformar el periodismo mediante la verificación automatizada de noticias, TransparencIA, a mejorar la vida diaria y la gestión en residencias universitarias y colegios, Yubi.
Noticia completa: Hoy.es
65 estudiantes de la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales y de la Escuela de Ingeniería Informática han trabajado de forma conjunta formando equipos multidisciplinares con el objetivo de desarrollar aplicaciones móviles basadas en inteligencia artificial en el marco del Proyecto de Innovación Docente ‘Un juego de rol multidisciplinario para aprender sobre la competencia mediante herramientas de IA generativa. Pintia Vaccea como cliente’.
Las plataformas premiadas han sido:
Los estudiantes, al trabajar en equipos interdisciplinares, han podido potenciar la adquisición de habilidades de poder y habilidades blandas, como la resolución de problemas de manera efectiva. Además, han tenido que profundizar enormemente en el uso de las inteligencias artificiales generativas generales (Modelos de Lenguaje Grandes, GTP-4) y específicas (generadores de código fuente de programación), las cuales están cambiando el proceso de enseñanza-aprendizaje en el ámbito universitario ofreciendo una serie de ventajas que van desde la personalización del aprendizaje hasta la mejora de la eficiencia y productividad.
En este PID, integrado en las asignaturas ‘Sistemas Móviles’ del Grado de Ingeniería Informática, impartida por el profesor Joaquín Adiego y ‘Estructura y Comportamiento de la Organización’ del Grado en ADE, impartida por la profesora Natalia Martín Cruz, ha profundizado en tres temáticas:
Noticia completa: Novaciencia
El trabajo galardonado propone un marco general para el modelado y diseño de arquitecturas de aprendizaje profundo sobre grafos, sentando las bases de futuras investigaciones en inteligencia artificial y procesamiento de señal.
El catedrático de la Escuela de Ingeniería de Fuenlabrada de la Universidad Rey Juan Carlos (URJC), Antonio García Marqués, ha sido distinguido con el galardón de la IEEE Signal Processing Society al mejor artículo científico por su publicación ‘Convolutional Neural Networks Architectures for Signals Supported on Graphs’ (IEEE Transactions on Signal Processing, 2019).
Este trabajo, realizado en colaboración con investigadores de la Universidad de Pensilvania y de la Universidad Técnica de Delft, presenta un marco general para el diseño de arquitecturas de aprendizaje profundo sobre grafos (estructuras de datos). El estudio demuestra que diversas arquitecturas existentes hasta el momento eran casos concretos dentro de una familia más amplia, revelando además importantes conexiones con algoritmos clásicos de filtrado y muestreo. Estas aportaciones han sido aprovechadas en investigaciones posteriores, consolidando el valor y la aplicabilidad de este enfoque.
La investigación premiada se llevó a cabo en el marco de un proyecto financiado por la Agencia Estatal de Investigación (AEI), en el que, además de las universidades de Pensilvania y Delft, participaban también la Universidad de Minnesota, la Universidad de Rochester y la Universidad de Rice.
“Los próximos años van a ser fascinantes. El incremento de la capacidad computacional, el acceso a grandes volúmenes de datos y los avances en el diseño de algoritmos abren un abanico de posibilidades que hasta hace poco era impensable, y pensar que podemos hacer nuestra pequeña contribución a esta revolución es algo fantástico”, destaca el profesor Marqués.
Asimismo, el galardonado señala que “este trabajo no hubiera sido posible sin el apoyo institucional y económico de la AEI y de la URJC y, sobre todo, sin la colaboración de un grupo de personas que derrochan inteligencia, capacidad de trabajo y empatía”.
La IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) es la organización técnica profesional de mayor tamaño del mundo, contando con cerca de medio millón de miembros. Entre ellos se encuentran referentes mundiales en áreas como comunicaciones, electrónica, ingeniería aeroespacial, control, sistemas inteligentes, procesamiento de señal y aprendizaje automático.
Fuente: Universidad Rey Juan Carlos
Crear modelos virtuales para combatir la resistencia a los antibióticos. El berciano Guillermo Blanco es investigador de la Escuela Superior de Ingeniería Informática de Ourense que forma parte del equipo del grupo SING (Sistemas Informáticos de Nueva Generación) de la Universidad de Vigo que se encarga de crear arquetipos digitales con el fin de simular cómo se comportan las bacterias frente a los medicamentos de cara a desarrollar terapias más eficaces.
La Organización Mundial de la Salud sitúa la resistencia a los antimicrobianos entre las diez principales amenazas de salud pública a las que se enfrenta la humanidad ya que la aparición y propagación de patógenos farmacorresistentes compromete la capacidad de los humanos para tratar infecciones comunes y se buscan soluciones con investigaciones a nivel mundial.
Es precisamente en este punto en el que se enmarca el trabajo del investigador natural de Ponferrada dentro de un equipo multidisciplinar que extiende sus ramificaciones a EEUU y Portugal. «El grupo SING se dedica mucho al ámbito de la informática y de todo lo que tiene la investigación, es decir, a realizar aplicaciones o programas que tienen relación con la medicina, la biología, o en el caso concreto del proyecto en el que estoy trabajando ahora mismo, de la microbiología», explica.
Su labor se desarrolla en el marco de los experimentos ‘in silico’ para crear simulaciones computacionales de ensayos biológico o médicos. El programa que utiliza es una experimentación virtual de cómo crece un grupo de bacterias frente a los antibióticos o frente a otras bacterias, por lo que «las herramientas bioinformáticas muchas veces se centran en virtualizar este tipo de experimentos», indica.
Noticia completa: El bierzo noticias
Echedey Aguilar Hernández y Claudia Trancón Jiménez son estudiantes recién titulados del Grado en Ingeniería Informática-Ingeniería de Computadores por la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática (ETSII) de la Universidad de Sevilla (US). Ambos han sido beneficiados en la Convocatoria de Ayudas para el Voluntariado Internacional 2025 de la US y durante dos meses colaborarán en La Habana con el proyecto ‘Valorización de la biodiversidad en el municipio de Boyeros (Cuba) mediante el uso de tecnologías IoT e IA: Optes’.
Este proyecto ha planteado el diseño e implementación de un sistema ciberfísico formado por redes IoT de monitorización pasiva basada en audio (PAM) para la determinación del nivel de biodiversidad de zonas naturales –tanto en espacios rurales como en zonas urbanas–. Con ello el objetivo es analizar la sostenibilidad de los espacios donde conviven los seres humanos.
El líder de esta iniciativa ha sido el profesor del Departamento de Tecnología Electrónica de la US, Julio Barbancho Concejero. Junto a él han colaborado otros miembros de la comunidad, estudiantes y docentes de la Facultad de Ingeniería en Telecomunicaciones y Electrónica de la Universidad Tecnológica de La Habana y profesionales del Centro de Investigaciones en Microelectrónica de la Habana.
Noticia completa: ABC
El Trastorno del Espectro Autista (TEA) engloba un conjunto de afecciones relacionadas con el desarrollo neurológico, que se manifiestan en dificultades en la interacción social y la comunicación, así como en patrones atípicos de comportamiento. Entre estos últimos se incluyen problemas para hacer frente a los cambios o respuestas inusuales a estímulos sensoriales. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), aproximadamente uno de cada 100 niños vive con TEA.
Las características propias de este trastorno pueden identificarse desde la primera infancia. Sin embargo, en muchos casos, el diagnóstico no se realiza hasta etapas más avanzadas del desarrollo. Actualmente, la detección del TEA se basa principalmente en la observación conductual y en entrevistas estructuradas, como la Escala de Observación para el Diagnóstico del Autismo (ADOS). Estas herramientas, aunque ampliamente utilizadas, dependen en gran medida del criterio subjetivo del profesional.
En este sentido, una tesis doctoral defendida recientemente en la Universidad de La Laguna por Roberto Chávez Trujillo, graduado en Ingeniería Electrónica y doctor en Ingeniería de Sistemas y Automática, ha dado lugar al desarrollo de una herramienta de apoyo al diagnóstico basada en el análisis de datos de seguimiento ocular (eye tracking) y en el entrenamiento de un algoritmo de inteligencia artificial (IA) capaz de determinar si los patrones visuales de una persona corresponden a un grupo de diagnóstico de autismo. La propuesta busca ofrecer un instrumento más objetivo que complemente los métodos tradicionales en la identificación de TEA.
Con un diagnóstico precoz, las personas con TEA pueden acceder a estrategias de intervención psicopedagógicas y conductuales que mejoran significativamente su calidad de vida. “El análisis de datos a través del seguimiento ocular es una herramienta muy interesante, ya que está demostrado que los patrones visuales de las personas con TEA presentan alteraciones desde aproximadamente los seis meses de edad y pueden registrarse mediante esta técnica”, señala Chávez Trujillo.
El investigador comenzó a interesarse por áreas como la ciencia de datos, el machine learning y la IA durante el Máster en Ingeniería Industrial. “Fue mi tutora del Trabajo de Fin de Máster, Rosa Aguilar Chinea, catedrática del Departamento de Ingeniería Informática y de Sistemas, quien me comentó la idea de realizar una tesis en torno a la aplicación de técnicas de IA como apoyo al diagnóstico”. Así realizó la transición del ámbito de la electrónica al campo de la informática, desarrollando una tesis dirigida por la catedrática.
Aprendizaje automático
El proceso de trabajo de la tesis fue arduo. En su etapa inicial, se realizó un procesamiento de datos bastante complejo, ya que el eye-tracking devuelve una cantidad enorme de valores. “Recogíamos muestras cada tres milisegundos aproximadamente, y cada muestra contaba con más de 100 variables”, afirma. “Todo eso requiere un procesamiento y análisis de datos que no es posible hacer mediante las técnicas de estadística clásica”, sostiene. En todo este proceso, la ciencia de datos toma un papel relevante, ya que extrae patrones a partir de grandes volúmenes de información.
Luego de eso, la siguiente etapa consistió en emplear algoritmos de aprendizaje automático. “No tanto de deep learning, porque la cantidad de sujetos con la que contábamos al principio no era lo suficientemente grande como para desarrollar un modelo basado en redes neuronales”, explica. Por eso, se optó por modelos más clásicos. En concreto, se utilizó el modelo XGBoost, una técnica que combina modelos más simples y, al juntarlos, ofrece un rendimiento mejor que si se usaran por separado.
“Gracias a este modelo logramos una buena exactitud en la clasificación muestral”, afirma. “Al realizar esta clasificación de forma individual, agregando cada una de las muestras, conseguimos clasificar correctamente al 100% de los sujetos en el conjunto de test. Hay que tener en cuenta que, cuando vas a utilizar un algoritmo de aprendizaje automático, hay que dividir el conjunto de datos en tres partes: una para entrenamiento, otra para validación y otra para testeo”, afirma. Primero se entrena el modelo, luego se ajusta y prueba su rendimiento y finalmente se evalúa con el conjunto de test. “Esta última evaluación permite tener una visión imparcial y no sesgada de cómo se comportaría el modelo con datos reales”, señala.
Por último, se desarrolló una página web de estilo plug and play que simplifica el proceso de diagnóstico. “Se extrae el fichero de datos del eye-tracker, y sin que el usuario tenga que realizar ningún tipo de procesamiento, simplemente lo carga en la página web”, explica. “Esta se encarga automáticamente de ejecutar todos los pasos para ofrecer un diagnóstico para cada uno de los individuos incluidos en el fichero”. De este modo, la página web permite que personas sin conocimientos técnicos, sin experiencia en programación o sin formación en ingeniería puedan obtener un diagnóstico de forma sencilla.
Conclusiones
La literatura científica ya señalaba la existencia de patrones de exploración visual distintivos o atípicos en las personas con TEA frente a las personas neurotípicas. En la tesis se han aprovechado estos patrones diferenciales para registrar su comportamiento mientras visualizaban una serie de imágenes seleccionadas para poner de manifiesto estas diferencias. Así, a partir de estos patrones, se desarrolló el algoritmo de aprendizaje automático. Paralelamente, en cuanto al aspecto más técnico, se desarrolló una librería de código en Python, de carácter open source. “Está disponible para desarrolladores o investigadores que trabajen en el ámbito del eye-tracking”, expone.
En la segunda parte del estudio, se amplió la muestra de datos. “Los resultados fueron algo más heterogéneos”, señala. “Eran más de 100 sujetos y surgieron otra serie de retos para los que se propusieron diversas soluciones”, indica. “Al reentrenar los algoritmos con estos nuevos sujetos, el rendimiento del modelo descendió considerablemente”, cuenta. Así, para solucionar este problema, Chávez Trujillo desarrolló varias técnicas analíticas para tratar de encontrar estos sujetos atípicos dentro del conjunto TEA. Una de las técnicas consistió en analizar sus patrones de parpadeo, así como el tamaño de la pupila, entre otros aspectos. “Otra técnica supuso analizar la secuencia de exploración, es decir, los puntos por los que iba pasando la mirada”, cuenta.
Este análisis se realizó por pares de individuos. TEA con TEA, controles con controles y controles con TEA. “Al final, se pudo extraer una puntuación de similitud entre sus patrones de exploración visual, y en base a eso, se pudo detectar que los patrones concretos de algunos individuos eran muy distintos a los del resto de su grupo”, explica.
Chávez Trujillo señala que los datos fueron aportados por el profesor José Luis González Mora, catedrático y responsable del grupo de investigación del Laboratorio de Neuroquímica y Neuroimagen de la Universidad de La Laguna. En un primer momento, estos datos fueron trabajados por Chávez Trujillo y su directora, Aguilar Chinea, si bien, más adelante, el autor de la tesis se incorporó a dicho grupo, lo que le permitió acceder a una segunda muestra, más amplia. Todos los datos fueron obtenidos gracias al equipamiento disponible en el grupo de investigación.
Fuente: Universidad de La Laguna
CODDII es miembro de:
