Conferencia de Directores y Decanos de Ingeniería Informática

Mensajes etiquetados Inteligencia artificial

El catedrático de la Universidad de Málaga que quiere enseñar a programar a seis millones de escolares en España

Francisco Vico, catedrático de la UMA, impulsa un proyecto para enseñar computación en las aulas con una sencilla herramienta. Cree que la Ley Celaá aborda la cuestión tímidamente.

Cuando ningún dirigente sobaba hasta la extenuación la palabra «digitalización», un profesor universitario de Málaga advirtió hace años sobre la necesidad de cambiar el sistema educativo y desarrollar el pensamiento computacional entre los escolares. Una creencia sobre la que construyó ‘Toolbox.Academy‘, una revolucionaria plataforma que enseña programación de ordenadores de forma sencilla, que ha acabado transformándose en una serie infantil de televisión y evolucionando hasta una competición intercentros llamada ‘TXACkathon’. El germen de una iniciativa que pretende enseñar programación a seis millones de escolares españoles.

Este «10 por ciento de visionario y 90 por ciento de currante» se llama Francisco Vico y es catedrático de Inteligencia Artificial de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la Universidad de Málaga (UMA). Un investigador con imaginativos proyectos. Capaz de crear hace una década una computadora que puede componer música clásica, que acabó interpretando la Orquesta Sinfónica de Londres y al que seducen estudios que «tengan un retorno y aplicación social».

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Fuente: El Confidencial

 

El futuro de las Stem a debate en el WomenTech21

El 25 de mayo se celebró, en realidad virtual 3D y avatares, la nueva edición el Congreso de Tecnología y Salud «WomenTech21», organizado por Women 360° Congress y patrocinado por Naturgy, Carmen Fernández, directora de Talento Directivo y Cultura de Naturgy, inauguró el evento destacando la relevancia que tiene para Naturgy apoyar espacios de visibilidad del rol de influencia y de transformación de las mujeres en sectores de alta innovación y tecnología, como el de la energía. “ …

Leer más: https://www.europapress.es/economia/noticia-comunicado-futuro-stem-debate-womentech21-20210531153727.html

Europa Press

La UNED concluye su ciclo de charlas sobre inteligencia artificial en Ourense

El profesor y doctor Jorge Martín Arevalillo cerró el ciclo de conferencias del seminario de Inteligencia Artificial organizado por la UNED en Ourense. La última jornada del curso abordó la explosión del «big data», y fue valorada por David Olivieri, director del Centro de Intelixencia Artificial de Ourense, como «un punto de partida para colaboraciones y proyectos reales en un futuro».

El director de la UNED en Ourense, Jesús Manuel García Díaz, dio las gracias al Vicerrectorado de Investigación y Transferencia del Conocimiento, por el apoyo a este ciclo, ideado en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática, «a cuyo exdecano, Rafael Tomás, hay que agradecer que moviese a todo su equipo para confeccionar más de una decena de conferencias. Gracias también al nuevo director, Rafael Pastor Vargas, por su apoyo. Gracias a los departamentos de IA y de Procesamiento del Lenguaje Natural de la UNED, también agradezco a la OTRI por su inestimable apoyo y, por supuesto, gracias al Centro de Intelixencia Artificial de Ourense, desde el que se han emitido las conferencias y aún hoy se emitió la última».

Fuente: La Voz de Galicia

La Universidad de Sevilla lidera un proyecto sobre el uso de inteligencia artificial para la fatiga de la esclerosis múltiple

Investigadores de la ETS de Ingeniería Informática de la Universidad de Sevilla lideran el proyecto MSF-PHIA, que emplea tecnologías móviles e inteligencia artificial para identificar y analizar los factores claves en la auto-gestión de la fatiga en esclerosis múltiple (EM). Para ello, emplea metodologías participativas siguiendo una aproximación centrada en el paciente.

El proyecto MSF-PHIA desarrollará modelos basados en inteligencia artificial interpretativa y explicable para identificar tipologías de personas con EM en base a su fatiga, determinar la relevancia de los factores identificados en el nivel de fatiga percibido y estimar los niveles individualizados de fatiga en EM. En este sentido, los resultados de MSF-PHIA tendrán un alto impacto científico y social ya que se generará nuevo conocimiento y modelos valiosos para la personalización de intervenciones de gestión de la EM.

Este proyecto del grupo “Participatory Health Informatics and Personalization” (PHIPE) de la ETSI, con título “Understanding Daily Multiple Sclerosis related Fatigue: a Participatory Health Informatics Approach (MSF-PHIA)”, está financiado dentro del Programa Operativo FEDER Andalucía.

La EM es una enfermedad crónica y progresiva del sistema nervioso central que conduce a la desmielinización, pérdida axonal y degeneración neuronal progresiva. Las personas con EM sufren una gran variedad de síntomas como fatiga, sensación alterada, problemas cognitivos y de salud mental e incluso problemas de movilidad física. EM es la causa principal de discapacidad neurológica no traumática en jóvenes adultos.

El comienzo de la EM se da comúnmente en edades comprendidas entre 20 y 40 años, por lo que afectan en los momentos más productivos de las personas e impactan negativamente en sus vidas profesionales, sociales y familiares.

El curso de la EM es altamente variable e impredecible. Su progreso está asociado con la acumulación de discapacidades. Entre la diversidad de síntomas asociados con a la EM, la fatiga es uno de los más incapacitantes, que afecta hasta el 80% de los pacientes. La patología de la fatiga en EM es pobremente comprendida. Ambas, causas y consecuencias de la fatiga en EM, son consideradas multidimensionales y se requiere una estrategia multidisciplinar para abordarlas con éxito. Además de este enfoque multidisciplinar, la gestión de la fatiga en EM requiere intervenciones personalizadas que consideren la multitud de factores potencialmente relevantes y que se adapten a las condiciones específicas del paciente y sus variaciones debidas a la diversidad de síntomas que pueden afectarle.

El proyecto MSF-PHIA está siendo desarrollado por un equipo de investigación multidisciplinar en el que participan investigadores de la Universidad de Sevilla, de la Fundación para el Desarrollo de la Investigación y Asistencia de las Enfermedades Neurológicas y Afines Crónicas Discapacitantes (DINAC), y de la Unidad de Esclerosis Múltiple del Hospital Vithas Nisa Sevilla.

Por parte de la Universidad de Sevilla, el equipo está liderado por el catedrático José Luis Sevillano, actual director de la ETSII y responsable del grupo PHIPE, que cuenta con una amplia experiencia en el ámbito de la salud digital. El equipo médico está liderado por el Dr. Guillermo Izquierdo, director de la Unidad de Esclerosis Múltiple del Hospital Vithas Nisa. El Dr. Izquierdo es un prestigioso neurólogo, referente internacional, con una dilatada experiencia en el cuidado, tratamiento e investigación de la EM. MSF-PHIA cuenta con el apoyo de la Asociación Sevillana de Esclerosis Múltiple (ASEM) y de la Federación Andaluza de Esclerosis Múltiple (FEDEMA).

Como antecedente a MSF-PHIA, el grupo PHIPE participó en el proyecto europeo CHESS, en el que se realizó investigación en salud digital en EM obteniendo diversos resultados científicos. Actualmente, el grupo PHIPE pertenece a un consorcio internacional de universidades, centros de investigación, instituciones sanitarias y empresas interesados en la investigación, desarrollo e innovación en salud digital en EM.

Como muestra de esta colaboración cabe mencionar la iniciativa More Stamina, financiada por Business Finland, enfocada en los desafíos que enfrentan las soluciones destinadas a condiciones crónicas, explorando su valor potencial tanto para pacientes como para proveedores de servicios de salud. More Stamina busca crear un marco viable para la comercialización de soluciones de salud digital, ya sea como servicios directos para pacientes, trabajando junto a compañías farmacéuticas o con una mezcla de modelos de negocio. La iniciativa More Stamina está liderada por el Dr. Guido Giunti, profesor de la Facultad de Medicina de la Universidad de Oulu, y por la Dra. Minna Isomursu de la Facultad de Información, Tecnología e Ingeniería Eléctrica de la misma Universidad y en ella colaboran varias instituciones internacionales: Hospital Universitario de Oulu, Hospital Italiano de Buenos Aires (Argentina), Universidad de Sevilla (España), Fundación DINAC (España), Hospital Nithas Visa (España), y Kliniken Valens (Suiza).

Fuente: Universidad de Sevilla

Jornada ‘Inteligencia Artificial. Retos y oportunidades en el mundo post Covid-19’ en Distrito Digital Comunitat Valenciana

Traer, retener y crear talento tecnológico y encaminado a la IA. Formar en todos los ámbitos e la sociedad y apostar por más inversión en lo digital. Son algunas de las claves que se pusieron sobre la mesa en la jornada ‘Inteligencia Artificial. Retos y oportunidades en el mundo post Covid-19’ en Distrito Digital Comunitat Valenciana. Un evento que acogió un debate entre ocho grandes expertos en inteligencia artificial (IA) que aportaron su visión sobre los retos que superar y las claves que podrán convertir a la provincia alicantina y la Comunitat Valenciana en referente de la IA, tanto en el tejido social, empresarial o tecnológico. 

El evento ha sido organizado en colaboración con el escritor, consultor y experto en IA Lasse Rouhiainen, y el diario Alicante Plaza y ha tenido como invitados al propio Rouhiainen, cuyo libro recientemente publicado, Inteligencia Artificial para los negocios, en el que participan más de 30 expertos, ha sido el detonante de esta mesa de debate. También ha estado la ingeniera en Telecomunicaciones, doctora por el MIT, cofundadora de la red Ellis y comisionada de Presidencia de la Generalitat en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos en la lucha contra la covid-19, Nuria Oliver; así como Aurelia Bustos, oncóloga, ingeniera informática, doctora en Inteligencia Artificial y fundadora de la plataforma médico-tecnológica Medbravo; Andrés Pedreño, catedrático en Economía, co-fundador de la empresa It&Is, Torre Juana OST y 1MillionBot e impulsor de AlicanTEC; Andrés Torrubia, Ingeniero de Telecomunicaciones, emprendedor, empresario y experto en IA; Ezequiel Sánchez, coordinador de Distrito Digital CV y socio director de Binomio Ventures; David Ivorra, CEO de la consultora tecnológica Lynx View y Adrián  Ballester, portavoz del Gobierno de la Diputación de Alicante y diputado de Fondos europeos, Innovación y Agenda digital. Miquel González, director de Alicante Plaza, moderó el debate. 

Seguir leyendo: https://alicanteplaza.es/nuria-oliver-la-IA-aqui-depende-nosotros-aprovecharla-crear-hace-falta-ambicion

Fuente: Alicante Plaza

Soledad Antelada, ingeniera en ciberseguridad en NERSC, en Berkley: “La formación en ciberseguridad es fundamental porque hoy todo el mundo está conectado”

Soledad Antelada, ingeniera informática, lleva casi una década viviendo en Estados Unidos. Allí acudió para especializarse en el campo de la computación por el que siempre mostró pasión: la ciberseguridad. Fue la primera mujer en el departamento de ciberseguridad del Berkeley Lab.

Esta malagueña protege los secretos científicos de uno de los laboratorios más prestigiosos del mundo: el Lawrence Berkeley National Lab de Estados Unidos.

Seguir leyendo: https://www.elespanol.com/wakeupspain/20210412/futuro-inmediato-ciberseguridad-pasa-inteligencia-artificial/571943821_0.html

Fuente: El Español

Inteligencia artificial para escribir guiones de cine y televisión que puedan funcionar en taquilla

Científicos de la Universidad de Cádiz y la Universidad de Granada diseñan el primer sistema informático del mundo, basado en técnicas de Inteligencia Artificial, que ayuda a los guionistas de una película a escribir la historia que mejor puede funcionar en taquilla. Los investigadores se han basado en los tropos, que son los recursos y convenciones narrativas que permiten al director de una película comunicar una situación que puede ser reconocida fácilmente por el espectador. Y que consisten en clichés comunes, previsibles y necesarios para las tramas fílmicas.

Los autores de esta investigación son Pablo García-Sánchez y Juan Julián Melero, del departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores de la UGR, y Antonio Vélez y Manuel Jesús Cobo, del departamento de Ingeniería Informática de la UCA. Quienes explican que los tropos son elementos o ideas que se repiten en distintas películas o series. En este sentido, Pablo García-Sánchez subraya que algunos ejemplos de tropos serían el ineludible villano al que se enfrentan los héroes en las películas de Marvel, el detective que entrega su placa y su arma, el primer día en el infierno (presente en películas y series como Celda 211, o Bajocero), o el viaje del héroe (en obras como La Odisea de Homero, pero también en películas como Star WarsEl Señor de los Anillos o Harry Potter).

De esta manera en este trabajo se ha ideado una metodología para visualizar cómo se relacionan estos elementos, entenderlos y, sobre todo, inferir qué combinaciones serían acertadas o no para los procesos creativos. En otras palabras, y según indican los investigadores, la inteligencia artificial puede ayudar a los guionistas a predecir qué giros de guion pueden o no funcionar con el público. Concretamente los expertos han utilizado una base de datos, denominada TVTropes, que incluye más de 25.000 tropos asociados a más de 10.000 películas. Esta plataforma está continuamente actualizada por los fans, por lo que era ideal para hacer un escaneo de sus relaciones con el software libre TropeScraper, desarrollado en la UGR para extraer la información. Además, también han obtenido la puntuación de los usuarios y la popularidad (número de votos) de la web IMDb.

El análisis de redes de estos tropos se ha llevado a cabo mediante los algoritmos programados para descubrir cuál es la relación entre las películas que comparten tropos similares, para obtener de este modo comunidades de tropos y comunidades de películas. Así es posible medir la popularidad de los tropos, si son transversales a todas las películas o si son muy específicos, si están en auge, o por el contrario, en decadencia.

Fuente: Aula Magna

Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) participan en un estudio pionero que muestra cómo las bacterias dañinas esquivan nuestro sistema inmune

Como si se tratara de hackers tomando el control de una red de ordenadores, algunas bacterias nos infectan inyectando sus propios elementos perniciosos en nuestras células. Estas moléculas “maliciosas”, llamadas efectores, toman el control de nuestras células, bloqueando las señales de alarma necesarias para avisar al sistema inmune. Esto permite a las intrusas colonizar nuestro cuerpo. Desgraciadamente, los antibióticos son poco eficaces contra estas enfermedades. Un reto abierto es encontrar tratamientos alternativos y, para ello, es clave comprender cómo funciona este proceso infectivo. Pero ésta no es una tarea sencilla. Las bacterias cuentan con una gran variedad de efectores y su interacción con los componentes de las células es realmente compleja.

A causa de esta enorme complejidad, hasta ahora no se había estudiado cómo estas moléculas, los efectores bacterianos, trabajan conjuntamente dentro de nuestras células. Ahora, un equipo internacional de científicos españoles, del Reino Unido y de Israel, en el que participa la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), han aunado fuerzas para llevar a cabo la titánica labor de analizar todas estas moléculas de forma conjunta. Para conseguirlo, ha sido necesario combinar experimentos de laboratorio y herramientas de Inteligencia Artificial (IA). En este trabajo pionero, publicado en la revista Science, han utilizado ratones infectados con 100 variantes de la bacteria Citrobacter rodentium, cada una con un repertorio distinto de efectores.

Los investigadores de la UPM, el catedrático de IA, Alfonso Rodríguez-Patón y la estudiante de doctorado, Elena Núñez Berrueco, utilizaron los datos recopilados en el laboratorio para construir un modelo de aprendizaje automático, usando novedosas técnicas de IA. El número de combinaciones posibles de efectores supera los mil millones, por lo que estudiar todas las variantes supondría más de mil años de investigación experimental. Ahí es donde entra en juego la IA para cambiar las reglas y permitir descifrar este complejo mecanismo. El algoritmo desarrollado en la UPM es capaz de predecir la capacidad infectiva de cualquier variante tras aprender los patrones de los 100 experimentos de laboratorio.

Elena Núñez Berrueco afirma que “al estudiar un sistema biológico tan complejo, la IA es capaz de ver lo que no es evidente ante nuestros ojos. Las predicciones nos ayudan a identificar las combinaciones de efectores más relevantes y así ahorrar tiempo y recursos. Podemos usar este modelo para predecir si una nueva cepa, con una combinación de efectores diferente a las estudiadas, puede manipular a nuestras células y la forma en que lo hace.”

El algoritmo desarrollado está inspirado en las redes de neuronas artificiales, pero incorpora conocimiento extraído de la literatura sobre las dianas objetivo de los efectores. La arquitectura de esta red tiene una particularidad: en lugar de ser genérica, posee la misma forma que la red de interacciones biológicas de los efectores con los componentes de nuestras células. Esto ha permitido entrenar la red con un número muy reducido de casos, dando lugar, además, a un modelo con resultados interpretables (la tan deseada “IA explicable”).

Con la ayuda del modelo, los científicos han podido dirigir los siguientes experimentos hacia las variantes más interesantes. Así, han podido descubrir pequeños grupos de estas moléculas que son esenciales. Esto significa que, cuando se eliminan o bloquean, las bacterias no infectan, suponiendo una prometedora diana para futuros tratamientos que nos ayuden a vencer a estos hábiles invasores.

El catedrático Alfonso Rodríguez-Patón continúa: «La Inteligencia Artificial se muestra una vez más como una tecnología disruptiva. En este caso, en el campo de la microbiología. Esta investigación interdisciplinar, nos ha exigido desarrollar novedosas técnicas de IA para desentrañar la compleja red de señales moleculares que las bacterias emplean para infectarnos. Los resultados obtenidos son muy satisfactorios por lo que continuaremos colaborando con el grupo de Gad Frankel en el Imperial College  de Londres en futuras investigaciones.»

Ref: David Ruano-Gallego, Julia Sánchez-Garrido, Zuzanna Kozik, Elena Núñez-Berrueco, Massiel Cepeda-Molero, Caroline Mullineaux-Sanders, Jasmine Naemi-Baghshomali Clark, Sabrina Slater, Naama Wagner, Izabela Glegola-Madejska, Theodoros I. Roumeliotis, Tal Pupko, Luis Ángel Fernández, Alfonso Rodríguez-Patón, Jyoti S. Choudhary and Gad Frankel. “Deconstructing a type III secretion system effector network unravels the inherent robustness and plasticity in pathogenesis and immunity” https://doi.org/10.1126/science.abc9531

Fuente: UPM

Dos proyectos compuestos por profesores de la ETSIINF UPM han recibido ayudas de la Fundación BBVA a Equipos de Investigación Científica sobre SARS-CoV-2 y COVID-19 en Big Data e Inteligencia Artificial

La Fundación BBVA ha adjudicado las Ayudas a Equipos de Investigación Científica sobre SARS-CoV-2 y COVID-19. Dos proyectos compuestos por profesores de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Informáticos han sido beneficiados por las ayudas dentro del área de conocimiento en Big Data e Inteligencia Artificial.

En concreto los proyectos son los siguientes:

Outcome prediction and treatment efficiency in patients hospitalized with COVID-19 in Madrid: A Bayesian network approach” cuya investigadora principal es la profesora Concha Bielza.

A partir de datos de más de 9.000 pacientes atendidos por coronavirus SARS-CoV-2 en los hospitales madrileños de Ramón y Cajal, Fundación Jiménez Díaz y La Zarzuela, este trabajo desarrollará modelos de machine learning para predecir el riesgo de fallecimiento o de ser intubada que tiene una persona, analizando los factores que van a determinar el pronóstico.

Además, evaluará la eficiencia de un tratamiento a partir de comparaciones de pacientes que han sido tratados con un medicamento u otro y la relación con la tasa de muerte. Como último objetivo, se construirá un modelo de red bayesiana que capture todas las relaciones que hay entre diversas variables -tanto clínicas, como de tratamientos y resultados- para hacer razonamientos probabilísticos sobre el riesgo de mortalidad, el éxito o no de un tratamiento y el porqué.

Este modelo, además, se dejará abierto en una plataforma web para toda la comunidad científica. La idea del proyecto surge a raíz de la liberación de datos de 2.300 pacientes afectados por COVID-19 de la red de hospitales HM para la comunidad científica, que también se incluirán en el trabajo.

Aquí se pueden leer dos artículos sobre este proyecto:

https://www.elespanol.com/ciencia/salud/20201018/matematica-trata-acabar-datos-covid-espana-salvar/528447906_0.amp.html

https://www.fbbva.es/equipo/modelos-de-machine-learning-para-determinar-el-riesgo-de-fallecimiento-o-intubacion/

DRUGS4COVID++: Servicios de Inteligencia Artificial para la creación de un grafo de conocimientos sobre fármacos usados en el control clínico de la enfermedad, a partir de la explotación de grandes corpus de documentación científica sobre SARS-COV-2 y COVID-19” cuyo investigador principal es Oscar Corcho.

Día tras día aumenta la cantidad de artículos científicos publicados sobre el nuevo coronavirus SARS-CoV-2 y las referencias a nuevos conocimientos sobre esta área. Con la idea de sacar el máximo partido a esta documentación nace el proyecto de Óscar Corcho García, centrado en la mejora de una base de datos que cuenta ya con más de 100.000 artículos científicos identificados.

Mediante el uso de técnicas de procesamiento del lenguaje natural y minería de textos a gran escala, esta base de datos es capaz de establecer relaciones entre medicamentos, síntomas, enfermedades asociadas y un gran número de variables más aplicadas al coronavirus. “La idea inicial surgió a raíz de peticiones del sistema de salud madrileño que comunicaron el fin de algunos medicamentos y querían saber qué otros se podrían utilizar”, explica.

El sistema ya se puede consultar, pero necesita mejoras, así como añadir nuevas publicaciones y validar los resultados con expertos para que pueda ser un recurso muy útil para investigadores, personal médico y gestores del sistema de salud. En el desarrollo del trabajo también participarán miembros del Servicio Madrileño de Salud (SERMAS) de la Consejería de Sanidad de la Comunidad de Madrid.

 

Ayudas de la Fundación BBVA

Los proyectos de la ETSIINF son dos de los veinte equipos de investigación que estudiarán diversas facetas de la pandemia de COVID-19 gracias a una convocatoria especial de Ayudas de la Fundación BBVA dotada con un total de 2,7 millones de euros.

Tras evaluar los casi 1.000 proyectos presentados, cinco comisiones de expertos han acordado la concesión de cuatro ayudas en Biomedicina (250.000 euros por proyecto); cuatro en Big Data e Inteligencia Artificial (150.000 euros por proyecto); cuatro en Ecología y Veterinaria (100.000 euros por proyecto); cuatro en Economía y Ciencias Sociales (100.000 euros por proyecto); y cuatro en Humanidades (75.000 euros por proyecto).

Los veinte proyectos seleccionados implican a más de 400 investigadores que abordan desde distintos ángulos los mecanismos de la infección, su diagnóstico y tratamiento, así como su impacto psicosocial y económico. La Fundación BBVA se suma así al esfuerzo de investigación para entender y abordar esta crisis, y para contar con mejores herramientas con las que se pueda hacer frente a futuras pandemias.

Toda la información sobre esta convocatoria aquí:https://www.fbbva.es/noticias/adjudicadas-4-ayudas-a-equipos-de-investigacion-cientifica-sars-cov-2-y-covid-19-en-big-data-e-inteligencia-artificial/

Fuente: ETSIINF UPM

Un ingeniero asturiano participa en el proyecto de código abierto de Microsoft que utiliza Inteligencia Artificial para ayudar en el triaje de los casos de Covid

Usar imágenes de Rayos X para acumular muchos datos que generen un algoritmo que nos diga la gravedad de un paciente con Covid y su evolución. Parece ciencia ficción, pero es inteligencia artificial. Es un proyecto que desarrolla un equipo de la multinacional tecnológica Microsoft. Lo hacen desde Cambridge, en Inglaterra, y entre los investigadores está un ingeniero informático de San Martín del Rey Aurelio.

Leer más: https://www.rtpa.es/noticias-ciencia:Inteligencia-Artificial-para-ayudar-en-el-triaje-de-los-casos-de-Covid_111606050672.html

Fuente: Radio Televisión del Principado de Asturias