Conferencia de Directores y Decanos de Ingeniería Informática

Mensajes etiquetados Inteligencia artificial

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

Carlos Tricas, ingeniero informático: «La inteligencia artificial abre caminos a otras formas de hacer música»

El oscense Carlos Tricas acaba de obtener el reconocimiento del Premio Etopía Aragón del concurso internacional sobre músicas experimentales y arriesgadas, Radical dB 2020, en Zaragoza, por su última propuesta musical generada mediante «la inteligencia artificial, que abre caminos a otras formas de hacer música», apunta Tricas.

Leer más: https://www.diariodelaltoaragon.es/NoticiasDetalle.aspx?Id=1229280

Fuente: Diario del Alto Aragón

La Universidad de Málaga impulsa un laboratorio de encuestas que vinculará la sociología con la ingeniería informática y la inteligencia artificial

La Universidad de Málaga va a contar en los próximos meses con un laboratorio de encuestas pionero en España, en el que, como elemento más destacado, se vinculará la sociología con la ingeniería informática y la inteligencia artificial. Esta especio, bautizado como Laboratorio de Encuesta Multicanal-Big Data, formará parte del Centro de Investigación Social Aplicada (CISA), «especializado en el estudio demoscópico aplicado a la investigación social, y la transferencia a la sociedad».

Leer más: https://www.malagahoy.es/malaga/Universidad-Malaga-laboratorio-encuestas-pionero-Espana_0_1520548293.html

Fuente: Málaga Hoy

La UPC presenta el primer grado universitario en Inteligencia Artificial en Cataluña, que se pondrá en marcha el curso 2021-2022

La Universidad Politécnica de Cataluña (UPC) pondrá en marcha el curso 2021-22 el primer grado universitario en Inteligencia Artificial (IA) de esta comunidad y se convertirá en la primera universidad española que ofrecerá grado, máster y doctorado en esta nueva especialidad científica.

El nuevo grado en Inteligencia Artificial se presentó el 19 de noviembre, en un acto presidido por el conseller de Políticas Digitales y Administración Pública, Jordi Puigneró, y el rector de la universidad.

Seguir leyendo: https://www.upc.edu/es/sala-de-prensa/noticias/la-upc-impartira-el-primer-grado-en-inteligencia-artificial-de-cataluna-el-curso-2021-2022

Fuente: Comunicación UPC

El impacto de la Inteligencia Artificial en la vida cotidiana

Este año, como consecuencia de la crisis sanitaria de la COVID-19, la celebración de la Noche Europea de los Investigadores tendrá lugar los días 27 y 28 de noviembre. Una de las principales novedades que ofrece la Universidad Rey Juan Carlos es que esta edición será en formato online. Los participantes estarán en contacto directo con los investigadores de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática (ETSII), que desarrollarán en remoto las distintas actividades del programa ¿Cómo nos ha cambiado la vida la Inteligencia Artificial?

A través de juegos, talleres participativos, simulaciones y concursos, se pretende mostrar el impacto que han tenido las nuevas tecnologías en la vida cotidiana de las personas, desde las numerosas aplicaciones móviles a la Realidad Aumentada. “En el momento tan singular que estamos viviendo las nuevas tecnologías se han convertido en indispensables, ya no sólo desde un punto de vista lúdico o para facilitarnos nuestra vida personal o social, sino también para poder desarrollar nuestro trabajo, seguir nuestros estudios y realizar multitud de trámites administrativos”, destaca María Eugenia Castellanos Nueda, subdirectora de Investigación de la ETSII y coordinadora de las actividades.

De hecho, en la época anterior a la COVID-19, ya se había constatado cómo las nuevas tecnologías habían cambiado profundamente los hábitos de los usuarios. “A modo de ejemplo, los españoles pasaban 5:20 horas en Internet, mientras que viendo televisión transcurrían menos de la mitad de ese tiempo, 2:53 horas, según recoge el estudio anual de la plataforma de administración de redes sociales Hootsuite y We Are Social”, expone María Eugenia Castellanos.

Leer más: https://www.urjc.es/todas-las-noticias-de-actualidad/5740-el-impacto-de-la-inteligencia-artificial-en-la-vida-cotidiana

Fuente: Comunicación URJC

Una tesis de la UCAM crea un método basado en inteligencia artificial para obtener medicamentos ocho veces más rápido

La prestigiosa revista holandesa ‘Applied Soft Computing’, entre las 10 mejores del mundo en el área de Aplicaciones Interdisciplinarias de Ciencias de la Computación, ha publicado recientemente un trabajo procedente de la tesis doctoral del investigador Antonio Serrano, del Grado en Ingeniería Informática de la UCAM. En dicho trabajo, se describe un método capaz de encontrar nuevos fármacos hasta ocho veces más rápido que los procedimientos tradicionales.

La investigación ha sido llevada a cabo por un equipo multidisciplinar compuesto por los grupos UKEIM (al que pertenecen Antonio Serrano, Andrés Bueno-Crespo, José Luis Abellán y Baldomero Imbernón), BIO-HPC (Horacio Pérez-Sánchez), y DISCA de la Universidad Politécnica de Valencia (José M. Cecilia). Dichos investigadores emplean un método de predicción denominado ‘QN-Docking’ que utiliza inteligencia artificial basada en un algoritmo de aprendizaje por refuerzo y una red neuronal que ayuda a encontrar la mejor solución posible entre potenciales fármacos.

Los dilatados tiempos necesarios para hallar y validar cualquier fármaco han derivado los últimos años en el empleo de la Química Computacional, que, con técnicas como el cribado virtual, realiza simulaciones y descarta medicamentos inviables antes de pasar a la fase clínica. El avance de la investigación de la UCAM se centra en la celeridad con la que realizan dichas simulaciones. El método ‘QN-Docking’, comparado con otros procedimientos habituales, ofrece resultados satisfactorios hasta ocho veces más rápido. El hallazgo, según los investigadores, supone el primer paso de lo que podría ser una solución revolucionaria para acelerar el descubrimiento de nuevos fármacos.

Mediante el mismo, el algoritmo ejecutado en una computadora va probando las diferentes posiciones del fármaco candidato describiendo una serie de trayectorias virtuales hasta obtener el mejor anclaje posible con la molécula receptora involucrada en una determinada enfermedadPor ahora, ya se ha testado el correcto funcionamiento de este método con la molécula receptora de la beta-ciclodextrina y el candidato farmacológico del kaempferol, en un entorno simplificado.

Fuente: Comunicación UCAM

La Universidad de Málaga, reconocida en un competición para generar herramientas de inteligencia artificial que ayuden en el pronóstico de casos de cáncer

El trabajo del investigador Guillermo López, del grupo ICB-UMA, ha sido distinguido con en el premio internacional ‘Cantemist-Coding’

El investigador del grupo de Inteligencia Computacional en Biomedicina de la E.T.S de Ingeniería Informática de la Universidad de Málaga (ICB-UMA) Guillermo López ha sido galardonado en la competición internacional CANTEMIST – Cancer Text Mining Shared Task-  que reconoce el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial (IA) que ayuden a los médicos en el pronóstico de casos de cáncer.

Se trata de una competición internacional, organizada por el Barcelona Supercomputing Center -Centro Nacional de Supercomputación (BSC) en el marco del Plan de Impulso de las Tecnologías del Lenguaje (Plan TL), de la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial; que ha contado con la participación de más de 150 expertos en IA y procesamiento del lenguaje natural, de más de 60 grupos de I+D+i, de unos 15 países diferentes, para crear herramientas automáticas capaces de localizar y clasificar menciones a tumores cancerígenos en grandes volúmenes de textos clínicos escritos en castellano.

Este concurso forma parte de las tareas que se llevan a cabo en el terreno de la medicina personalizada para crear tecnologías que ayuden a los médicos a realizar pronósticos de casos de cáncer con mayor precisión y a seleccionar tratamientos.

En concreto, el trabajo del investigador de la UMA ha sido distinguido en la modalidad ‘Cantemist-Coding’, consistente en una tarea de codificación clínica oncológica en la que, a cada texto, se debía asignar de forma automática los códigos CIE-O, la Clasificación Internacional de Enfermedades Oncológicas, de la Organización Mundial de la Salud.

Este proyecto se ha realizado bajo la dirección de los profesores de la Escuela de Informática José Manuel Jerez y Francisco Veredas, en coordinación con los doctores Emilio Alba y Nuria Ribelles, de la UGC Oncología Intercentros de los hospitales Universitario Virgen de la Victoria y Regional Carlos Haya de Málaga.

oncoBERT

‘oncoBERT’, ha sido el sistema presentado por Guillermo López. Una adaptación del algoritmo de inteligencia artificial BERT, inicialmente desarrollado por Google, al dominio de los textos oncológicos en castellano, que ha obtenido el primer premio ‘Contemist-coding’ por ofrecer el mejor rendimiento de los todos los sistemas participantes.

“Hemos partido de un modelo BERT multilingüe inicialmente entrenado sobre un corpus de millones de textos de ámbito general en 104 idiomas diferentes. Posteriormente este modelo ha sido re-entrenado sobre un conjunto de 31.000 casos clínicos de oncología en castellano almacenados en Galén, que es un sistema de información oncológico desarrollado por nuestro grupo de investigación, en colaboración con la UGC”, explica el investigador.

Fuente: Comunicación UMA

 

Entrevista en El Periódico a la ingeniera Informática y doctora cum laude en Ciencia y Tecnología Informática Nerea Luis Mingueza

Nerea Luis Mingueza - Inteligencia Artificial

Nerea Luis Mingueza es ingeniera informática, doctora cum laude en Ciencia y Tecnología Informática y trabaja en Sngular. También es miembro de la Fundación COTEC para la Innovación y cofundadora de T3chFest, un evento nacional y gratuito sobre informática y nuevas tecnologías. Luis, galardonada por Google en 2016 con el premio Women Techmaker, ha colaborado en el reciente informe de Digital Future Society y titulado ‘Hacia la igualdad de género en el estado de bienestar digital’.

¿Cuál es el mayor reto al que se enfrenta la Inteligencia Artificial?

El mayor reto es la Inteligencia Artificial General, que significa que un agente (o robot si tiene cuerpo físico) es capaz de desenvolverse perfectamente en cualquier ambiente, contexto o situación. Y sería capaz de aprender cualquier tipo de habilidad y por supuesto de razonar, que es algo muy complejo. Aún falta para llegar a esto.

¿Estamos preparados como sociedad para utilizar y entender sus múltiples aplicaciones?

Hay sistemas basados en inteligencia artificial que ya utilizamos habitualmente, lo que pasa que a veces no somos conscientes. El teclado predictivo del teléfono, el sistema de recomendación de Amazon, las sugerencias de amistad o seguimiento de redes sociales… todo ello lleva por debajo inteligencia artificial. Hoy en día, aún se ha hecho poca divulgación sobre inteligencia artificial, pero sí que se ha hablado bastante de la misma en prensa.

Muchas de esas veces de forma negativa. Esto genera escepticismo, incertidumbre y temor ante el desconocimiento del propio campo. Las personas que nos dedicamos a trabajar en este tipo de algoritmos y que nos apasiona la comunicación deberíamos tender puentes y dar un paso adelante para que la gente entienda también el lado bueno. La inteligencia artificial bien aplicada (o aplicada para el bien, AI for good) puede potenciar muchísimo el crecimiento de prácticamente cualquier área de conocimiento.

¿Puede promover la igualdad de género?

La inteligencia artificial por sí sola no va a promover ningún tipo de valor. Los sistemas ‘inteligentes’ aprenden y replican a partir de lo que perciben o reciben como datos de entrada. Es nuestra labor preocuparnos de que esos datos sean lo más objetivos, diversos y representativos posible de una realidad justa, por ejemplo, que no sean ofensivos. Después habrá que analizar si el sistema inteligente de verdad está comportándose de forma justa, aparte de ‘aparentemente correcta’. En el campo de la IA se habla mucho de fairness vs accuracy (justicia vs. exactitud).

¿Cómo se combate un deepfake? ¿Sólo con tecnología o también hay que hacer pedagogía?

No sé si la palabra adecuada es combatir. Yo creo que en ‘la era incipiente de los deepfakes’ tenemos que estar siempre alerta y desarrollar cada vez más un pensamiento crítico que ayude a cuestionarnos la certeza de lo que estamos viendo. Más allá de esto, hay formas de identificar a nivel técnico que nos encontramos ante un deepfake como por ejemplo fijarnos en los detalles del fondo, del pelo, los reflejos de los cristales de las gafas…

¿Qué papel juega la ética en todo esto?

La ética es el campo de estudio que nos permite reflexionar desde el punto de vista de la moral y el comportamiento cómo se comportan los sistemas, en este caso, inteligentes o basados en inteligencia artificial. Es nuestra responsabilidad hacer este ejercicio en cada desarrollo que hagamos para evaluar la robustez de nuestros sistemas en todos los aspectos, no sólo aquellos que buscan optimizar un valor o reducir tiempo de cómputo. La ética nos va a ayudar a perfilar cómo será la convivencia de los sistemas inteligentes con los humanos y cómo podemos complementarnos.

Fuente: El Periódico

La Universidad Pública de Navarra colabora con Tracasa Instrumental en el desarrollo de proyectos de investigación en Inteligencia Artificial

Tracasa Instrumental ha desarrollado desde 2017 un total de 16 proyectos relacionados con la inteligencia artificial, 11 de ellos en el último año, periodo en el que la empresa ha reforzado especialmente su apuesta estratégica en esta materia.

Tracasa Instrumental, empresa pública del Gobierno de Navarra adscrita al Departamento de Universidad, Innovación y Transformación Digital, ha puesto en marcha estos proyectos en áreas temáticas como el tratamiento de información geoespacial, la digitalización del territorio y las ciencias de la tierra, entre otras.

Tracasa Instrumental, que tiene entre sus principales campos de actuación los sistemas de información geográfica, los servicios cartográficos y de gestión territorial, los servicios de gestión de deudas y las soluciones tecnológicas para la modernización de la administración, pertenece desde 2019 al Mapa de capacidades de tecnologías en IA en España y ha incorporado recientemente sus servicios al Polo de Innovación Digital impulsado por el Gobierno de Navarra.

«El compromiso con la innovación forma parte del ADN de Tracasa Instrumental. En este sentido, y gracias en buena parte a la apuesta realizada en el último año, la inteligencia artificial es hoy en día uno de los ejes principales en los que se apoyan las líneas de investigación y desarrollo tecnológico de la empresa», expone Mar González Paredesdirectora gerente de Tracasa Instrumental desde el pasado mes de enero.

Según concreta González Paredes, «dentro de los proyectos relacionados con la IA, se está trabajando en tecnologías habilitadoras muy prometedoras, como reconocimiento, clasificación y segmentación de objetos en imágenes multiespectrales y en nubes de puntos LiDAR, a través de redes neuronales (Deep learning, aprendizaje profundo, en español); procesamiento y analítica de series temporales (Internet de las cosas); teoría de grafos y ciencias de la computación».

Tracasa Instrumental, que trabaja en muchos de los proyectos con la colaboración de Tracasa, también empresa pública del Gobierno de Navarra, posee un equipo de trabajo permanente en materia de I+D+I (formado por siete personas con una larga experiencia en ciencias de datos e inteligencia artificial) y tiene una colaboración directa con un grupo de más de diez profesionales de producción avanzada.

«Contamos, además, con una infraestructura que se va adaptando a las necesidades de los equipos y los proyectos, como los clústeres de computación gráfica y de alto rendimiento distribuido (HPC-HTC). Esta plataforma científica híbrida (OnPremise – OnCloud) permite tener la elasticidad necesaria para llevar a cabo pruebas de concepto, casos de uso y proyectos de investigación y desarrollo», concreta González.

Toda esta labor ha tenido su repercusión en el ámbito científico y académico. De esta forma, en los últimos años se han publicado dos papers académicos sobre IA, titulados Superresolution for Sentinel-2 images y Learning Superresolution for Sentinel-2 Images with real ground truth data from a reference Satellite. Ambos se han presentado con éxito en diferentes congresos internacionales (Photogrammetric Image Analysis 2019, Munich Remote Sensing Symposium 2019 e International Society for Photogrammetry and Remote Sensing 2020) y han sido publicados por organizaciones y revistas de reconocimiento mundial en el ámbito de la teledetección, como ISPRS y Remote Sensing.

Colaboración con otras entidades

Tracasa Instrumental fundamenta su apuesta por la inteligencia artificial en un modelo de innovación abierto, con una permanente colaboración con agentes internos y externos. De este modo, la empresa trabaja con equipos de producción avanzada, universidades, centros de investigación y empresas, tanto públicas como privadas. Actualmente, hay tres relaciones de colaboración principales: con la Universidad Pública de Navarra, Navarrabiomed y NAITEC.

Con la UPNA existe una colaboración fluida en materia de personal, generación de conocimiento e incorporación de profesionales al entorno de la inteligencia artificial. De esta forma, Tracasa Instrumental ha contratado, por tercer año consecutivo, a un doctor del departamento de Automática y Computación de la universidad, dentro del Grupo de Investigación de Inteligencia Artificial y Razonamiento Aproximado (GIARA), y ha incorporado, por vez primera, a un doctorando industrial, para el periodo 2020-2023.

Además, Tracasa Instrumental ha colaborado en los tres últimos años con las prácticas de 14 alumnos de Ingeniería Informática y de la Escuela Superior de Ingenieros Agrónomos (más de 5.000 horas de prácticas en total); y ha participado en el máster en Informática a través de su programa dual, con siete alumnos que han completado en los últimos tres años más de 18.000 horas de trabajo en el equipo de I+D de la empresa.

Por su parte, la colaboración con Navarrabiomed, el centro de investigación biomédica del Gobierno de Navarra, se centra en el desarrollo del proyecto estratégico Nagencol, en el que también está presente Nasertic, y que tiene por objetivo facilitar la criba de pacientes con indicio de hipercolesterolemia para la realización de un estudio genómico exhaustivo a través de inteligencia artificial.

Por último, a través de su colaboración con NAITEC, el centro tecnológico especializado en automoción y mecatrónica de Navarra, Tracasa Instrumental está participando, junto a diversas empresas del sector de la movilidad en Navarra, en mesas de trabajo y proyectos estratégicos liderados por el Departamento de Desarrollo Económico y Empresarial del Gobierno de Navarra, en los que la empresa está aportando sus capacidades en digitalización del territorio e inteligencia artificial.

Presencia en el Polo de Innovación Digital

Además, Tracasa Instrumental ha incorporado recientemente sus servicios al Polo de Innovación Digital, impulsado por el Gobierno de Navarra para fomentar, a través de la I+D+I, la generación, la valoración y la aplicación del conocimiento científico y tecnológico que permitan desarrollar la transformación digital de las empresas navarras.

En este sentido, Tracasa Instrumental ha aportado a la plataforma virtual del Polo de Innovación Digital (IRIS) sus servicios más innovadores, principalmente dentro de las líneas temáticas de ciencia de datos e inteligencia artificial. Entre ellos destacan los servicios de digitalización del territorio y generación de modelos especializados en el ámbito de la movilidad y la cartografía inteligente; el procesamiento de información geoespacial, ciencias de la computación y Big Data; y el desarrollo de modelos de IA en el reconocimiento, clasificación y segmentación 2D y 3D.

Fuente: Diario de Navarra

Evento 40 aniversario

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