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Seminarios de profesores visitantes

Ya tenemos disponible la información sobre los tres seminarios para el curso 21/22 que serán impartidos por tres profesores visitantes de reconocido prestigio. Poder participar en estos seminarios es una gran ocasión para profundizar en aspectos importantes de la Inteligencia Artificial y de todo lo que la rodea. Las fechas y horas de cada seminario son definitivas, aunque no podemos garantizar que no haya cambios de última hora. (1) Título: Agile Data Governance for Enterprise AI Resumen: Traditional data governance doesn’t work in today’s modern enterprise. Too often, these programs are so focused on restricting access to data that they run afoul of the original mission of data governance – to connect and empower data and analytics teams with the knowledge needed to make smarter business decisions. More than just risk and compliance, data governance should holistically address the entire data and analytics process, enabling safe, efficient, and reliable project collaboration. The solution? Agile Data Governance. Unlike top-down data governance strategies that seek to control and parametrize every aspect of data access, Agile Data Governance empowers all stakeholders to participate in an inclusive data and analytics process, aiming to increase productivity in a safe, consistent, and auditable way. It adapts the best practices of Agile and Open software development to data and analytics, iteratively capturing knowledge as data producers and consumers work together so everyone can benefit. In this course we will provide a guide to implementing Agile Data Governance in your organization in order to create a strong foundation for AI initiatives. Ponente: Juan Sequeda (data.world) Breve biografía: Juan Sequeda is the Principal Scientist at data.world. He joined through the acquisition of Capsenta, a company he founded as a spin-off from his PhD research in Computer Science from The University of Texas at Austin. His goal is to reliably create knowledge from inscrutable data.  His research and industry work has been on designing and building Knowledge Graph for enterprise data integration. Calendario: Miércoles 1 de junio de 10.00h a 13:30h - Jueves 2 de junio de 10.00h a 13:30h - Viernes 3 de junio de 10.00h a 13:00h Aula: 6305 Requisitos: Se recomienda llevar vuestro propio ordenador (2) Título: Cutting-edge Deep Learning for NLP learners Resumen: Natural Language Processing (NLP) is one of the most important fields of artificial intelligence. The main goal of NLP is that computers can understand and generate human language. In recent years, deep learning (or neural networks) approaches have radically changed the landscape of NLP state-of-the-art, obtaining very high performance in many different NLP tasks such as text classification, machine translation, or information extraction, among others. This seminar will provide an overview of cutting-edge deep learning models for NLP. Participants will be provided with hands-on sessions where students will implement their own deep learning models applied to NLP tasks such as fake news detection, development of chatbots, or recommendation systems. Ponente: Isabel Segura Bedmar (Universidad Carlos III de Madrid) Breve biografía: Isabel Segura Bedmar is an Associate Professor at the Department of Computer Science, Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), Madrid. She is a member of the Human Language and Accessibility Technologies (Hulat) group. Her main research topics include information extraction, text classification, text summarization, and text simplification. In the last few years, she has specialized in the field of deep learning applied to NLP. Calendario: Lunes 6 de Junio de 11.00h a 14.00h - Martes 7 de Junio de 11.00h a 14.00h - Miércoles 8 de Junio de 11.00h a 14.00h Aula: 6305 Requisitos: Llevar vuestro propio ordenador; cuenta de Gmail (3) Título: A Hands-On Introduction to Apache Spark and to its Programming Model Resumen: Short introductory lecture, covering basic concepts of Apache Spark Data Analytic Framework. Students will learn to create and start their own Spark cluster, which will be used later for running different Jupyter notebooks. These notebooks are intended to train the students on different basic Apache Spark concepts by using the Python language. Ponente: Rosa Filgueira (University of St Andrews) Breve biografía: Rosa is a Lecturer at the School of Computer Science from the University of St Andrews, (Scotland, UK).  Her research focuses on developing new advanced information processing technologies and interfaces to extract knowledge from data and software to accelerate: 1) scientific discovery; 2) scientific software adoption, reproducibility, automation, parallelisation, orchestration, and software component reusability. Rosa applies these techniques in several domains such as health, the Earth and life sciences, and digital humanities to co-design and implement new reproducible data science applications at scale. This includes the development of new scientific data processing workflows and programming abstractions, software feature extraction, data-driven methods, automatic and portable parallelisation techniques, parallel text-mining libraries, and adaptive optimisation algorithms. Calendario: Miércoles 29 de Junio de 15.00h a 18.00h - Jueves 30 de Junio de 15.00h a 18.00h - Viernes 1 de Julio de 15.00h a 17.00h Aula: 6305 Requisitos: Llevar vuestro propio ordenador; cuenta de Gmail; conocimientos básicos de Python  
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Asunción Gómez-Pérez, elegida para ocupar la silla «q» de la RAE.

El Pleno de la Real Academia Española (RAE), en su sesión del jueves 7 de abril, ha elegido a Asunción Gómez Pérez, catedrática de nuestro Departamento y experta en Inteligencia Artificial y lenguaje, para ocupar la silla "q", vacante desde el fallecimiento de Gregorio Salvador. Su candidatura fue presentada por los académicos Luis Mateo Díez, Pedro R. García Barreno y Salvador Gutiérrez Ordóñez. La profesora Asunción Gómez ha expresado su intención de contribuir al proyecto de Lengua Española e Inteligencia Artificial (LEIA) centrando su aportación en “las temáticas de inteligencia artificial y lenguaje", para mejorar así la utilización del español en los ámbitos en que se desarrolla la inteligencia artificial. Mas detalles sobre esta noticia en el siguiente enlace. 
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Víctor Maojo nombrado académico de la Real Academia Nacional de Medicina de España

El martes 8 de marzo de 2022, Víctor Maojo ha sido elegido Académico Correspondiente de la Real Academia Nacional de Medicina de España (RANME), en una convocatoria publicada en septiembre de 2021 en el BOE. El profesor Maojo ha expresado su voluntad de estar a la altura de esta histórica institución y aportar los avances más recientes en diversos temas, sobre todo aquellos relacionados con la Biomatemática, la Informática Médica y, particularmente, la Inteligencia Artificial en la Medicina. La Real Academia Nacional de Medicina de España fue fundada en 1861, como continuación de la Real Academia Médica Matritense, creada en 1734. A ella han pertenecido numerosos ilustres científicos, no solo médicos, y nuestros dos (únicos) premios Nobel científicos, D. Santiago Ramón y Cajal y D. Severo Ochoa.
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Segunda posición del MUIA en el ranking de El Mundo

La nueva edición 2021/2022 del ranking de El Mundo posiciona al Máster U. en Inteligencia Artificial en segunda posición en la sección de Informática especializada. En los últimos 11 años el MUIA siempre ha aparecido entre los 3 mejores másteres en Informática especializada, habiendo ocupado la primera posición en dos ocasiones. Para elaborar la clasificación, han participado más de 800 expertos, profesores, estudiantes, antiguos alumnos y empresas. El diario analiza diferentes parámetros: nivel de demanda del máster, los recursos humanos con los que cuenta, la innovación de la calidad docente y la metodología o su plan de estudios son algunos de los criterios que se tienen en cuenta. También evalúa los resultados obtenidos por los alumnos, el número de empresas que contratan a los estudiantes una vez que culminan su formación o los medios materiales, como laboratorios y espacios especializados, y el empleo de las nuevas tecnologías.
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El Computational Intelligence Group obtiene una de las 5 Ayudas a Equipos de Investigación Científica en Big Data de la Fundación BBVA

La comisión evaluadora de las Ayudas Fundación BBVA a Equipos de Investigación Científica en el área de Big Data, reunida por videoconferencia el día 24 marzo de 2020, y siguiendo los criterios establecidos en  las bases de la convocatoria, publicadas en octubre de 2019, acordó la concesión de ayudas. Infornación sobre la propuesta del CIG seleccionada: “Score-based nonstationary temporal Bayesian networks. Applications in climate and neuroscience (BAYES-CLIMA-NEURO)” Investigador principal: Pedro Larrañaga Múgica, Departamento de Inteligencia Artificial, Universidad Politécnica de Madrid Miembros del equipo: Concha Bielza Lozoya (Universidad Politécnica de Madrid); Juan Antonio Fernández del Pozo de Salamanca (Universidad Politécnica de Madrid); Bojan Mihaljevic (Universidad Politécnica de Madrid); David Atienza González (Universidad Politécnica de Madrid); e Irene Córdoba Sánchez (Universidad Politécnica de Madrid). Importe de la ayuda: 100.000 euros. Este reconocimiento valoraba la innovación y calidad científica del proyecto, la trayectoria del investigador principal y del resto del equipo investigador, aplicabilidad de los resultados, adecuada justificación del presupuesto y el plan de difusión de los resultados del proyecto. Más información
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IA&COVID19: Inteligencia Artificial para analizar los artículos científicos relacionados con el COVID-19

Desde hace unas semanas, el Allen Institute for Artificial Intelligence mantiene un corpus actualizado de artículos científicos sobre COVID-19. A fecha de 27 de marzo de 2020, este corpus contiene más de 44.000 artículos en inglés, con el texto completo de más de 29.000 artículos.  Esta ingente cantidad de literatura científica que se ha generado en apenas unos meses desde la aparición del virus, demuestra la gran actividad científica para su estudio. Pero al mismo tiempo, este corpus es tan grande que se ha convertido en un problema para que científicos y médicos puedan encontrar información específica sobre algún tipo de tratamiento que se haya probado en algún grupo específico de la población, relaciones entre tratamientos, resultados obtenidos, etc. Esto es lo que normalmente se conoce como sobrecarga de información.  El 16 de marzo del 2020, la Oficina de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca realizó un llamamiento a la comunidad internacional de Inteligencia Artificial para el desarrollo de técnicas de procesamiento de lenguaje natural y minería de textos que ayudaran a resolver preguntas que la comunidad científica se está realizando sobre el COVID-19. Muchas de estas preguntas, formuladas por médicos y científicos, están recogidas en la plataforma Kaggle, bien conocida por la comunidad de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial. A fecha de 27 de marzo, hay ya más de 400 iniciativas y contribuciones registradas, donde se han hecho distintos tipos de tratamientos de los textos que han sido proporcionados para responder a distintos grupos de preguntas. En el Ontology Engineering Group de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Informáticos de la Universidad Politécnica de Madrid llevan trabajando varios años en el procesamiento de grandes corpus de textos, así que desde la semana pasada se han puesto a trabajar para intentar aportar su grano de arena en la solución de estos problemas, desarrollando el core de una tecnología que permita a otros investigadores, estudiantes e informáticos trabajar sobre ella. En la siguiente página describen lo que han hecho hasta ahora, y los recursos que ponen a disposición del resto de la comunidad científica, por si pudieran resultar útiles: https://oeg-upm.github.io/covid19/ Asimismo, hacen un llamamiento a todos aquellos que queráis colaborar en esta iniciativa abierta a toda la comunidad española en Inteligencia Artificial (investigadores, desarrolladores, estudiantes) con nuevas preguntas, con nuevos algoritmos que resuelvan algunas de las preguntas que la comunidad científica y médica se está realizando, con la validación de los resultados que han obtenido hasta ahora, con herramientas de visualización más amigable para los médicos, o con cualquier otra cosa que se os ocurra. Juntos podemos construir una plataforma con un conjunto de herramientas que puedan ser útiles para todos. No dudéis en contactarles a través del repositorio https://github.com/librairy/covid19 (para desarrolladores) o directamente a su dirección de correo (moeg-covid19@delicias.dia.fi.upm.es).
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El OEG organiza, junto a ODI Madrid y el Ayuntamiento de Alcobendas, el Día Internacional de los Datos Abiertos en Madrid

La ciudad de Alcobendas se convirtió en el marco ideal para el desarrollo de las actividades que conformaron la jornada. El escenario elegido fue la Ciudad Deportiva Valdelasfuentes, y los anfitriones, el Alcalde de Alcobendas, Rafael Sánchez Acera, y el Concejal de Innovación, Roberto Fraile, que estuvieron acompañados de la Directora General de Transparencia, Gobierno Abierto y Atención al Ciudadano de la Comunidad de Madrid, Ana Lorenzo, y del codirector del Grupo de Ingeniería Ontológica (OEG) y responsable de ODI Madrid, Oscar Corcho. La mesa de bienvenida permitió a los asistentes conocer la política del Ayuntamiento de Alcobendas en torno a los datos abiertos y la innovación, así como la evolución de la Comunidad de Madrid en materia de transparencia. Oscar Corcho abordó el tema de los datos abiertos desde su descripción hasta su utilidad, explicando cómo se deben publicar y ofrecer al ciudadano para extraer de ellos todo su potencial. Roberto Magro, Jefe de Servicios Interactivos de este Ayuntamiento, clausuró la mesa, contando cómo ha ido evolucionando la definición y publicación de datos abiertos en Alcobendas y cuál se espera que sea su futuro. Tras la sesión de presentaciones comenzó la jornada de trabajo. Cinco grupos de ciudadanos –profesores, periodistas, estudiantes, abogados, informáticos… - coordinados por responsables de proyectos de investigación en los que participa el OEG, y mentorizados por miembros de ODI Madrid, estudiaron el marco en el que se desarrollan los datos abiertos en torno a tres áreas temáticas: información y publicación de legislación, contratación pública y ciudades abiertas. Varias horas de trabajo dieron como resultado interesantes aportaciones de los participantes, que supieron entender cómo deben estructurarse los datos y de qué manera se deben ofrecer a empresas y ciudadanos, a través de los portales de datos abiertos, para su uso en el desarrollo de las ciudades.
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Pedro Larrañaga y Concha Bielza, premiados por la Amity University (India)

Los catedráticos e investigadores de la ETSIINF, Pedro Larrañaga y Concha Bielza, han recibido  el Premio "Amity Researcher Award for Significant Contribution in the Field of Machine Learning" en Confluence-2020: 10th International Conference on Cloud Computing, Data Science & Engineering (https://www.amity.edu/aset/confluence2020/). Amity University en Noida (India) les ha hecho entrega de este Premio.
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Pedro Larrañaga en TVE: La Aventura del Saber

El profesor de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Informáticos de la UPM Pedro Larrañaga Múgica interviene en este noveno vídeo producido por la UPM para el proyecto La Universidad Responde II de la CRUE. La UPM está adherida al Convenio para la coproducción del proyecto La Universidad Responde II de  la CRUE consistente en la realización por cada universidad de 10 vídeos de 2 minutos cada uno, de divulgación científica y tecnológica. La serie completa es propiedad de todas las universidades partícipes y puede difundirse por diversos medios o plataformas con las que se llegue a acuerdos de difusión. El 17 de noviembre de 2017 la UPM suscribió con RTVE un contrato de reproducción y comunicación pública para su emisión. En La Universidad Responde toman la palabra los investigadores y profesores de las universidades, contestando de forma breve en lenguaje cercano y de fácil comprensión a una pregunta de interés.   La producción de los capítulos ha sido desarrollada por el Gabinete de Comunicación UPM, en cuanto a la selección de temas y ponentes, y el Gabinete de Tele-Educación (GATE) en lo que respecta a la grabación y edición. Esta iniciativa tiene continuidad con el proyecto “El Universo Sostenible” del mismo Grupo de Trabajo de Audiovisuales y Multimedia de la CRUE.
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Raúl García Castro y Óscar Corcho García, Premio Artículo Científico más citado de la UPM 2019

Los profesores Raúl García Castro y Óscar Corcho García (profesor del Máster U. en Inteligencia Artificial) y miembros del Ontology Engineering Group han obtenido el Premio Artículo Científico más citado de la Universidad Politécnica de Madrid 2019. Artículo premiado (actualmente 1203 citas en google scholar): Michael Compton, Payam Barnaghi, Luis Bermudez, Raúl Garía-Castro, Óscar Corcho, Simon Cox, John Graybeal, Manfred Hauswirth, Cory Henson, Arthur Herzog, Vincent Huang, Krzysztof Janowiczj, W. David Kelsey, Danh Le Phuoc, Laurent Lefort, Myriam Leggieri, Holger Neuhaus, Andriy Nikolov, Kevin Pagem, Alexandre Passant, Amit Sheth, Kerry Taylor (2012): The SSN ontology of the W3C semantic sensor network incubator group, Journal of Web Semantics 17, 25-32.
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