La catedrática de la ETSIINF, Concha Bielza, ponente en los Seminarios de la Real Sociedad Matemática Española.

El pasado 30 de abril de 2021 la catedrática Concha Bielza de la Universidad Politécnica de Madrid impartió la conferencia "Estadística y aprendizaje automático: Dos culturas para extraer conclusiones de los datos", invitada dentro de los Seminarios de la Real Sociedad Matemática Española. La estadística y el aprendizaje automático tienen como objetivo analizar datos para transformarlos en modelos computacionales de los que obtener conocimiento y predicciones. Ambas son disciplinas que han experimentado muchos cambios y son actualmente las tecnologías principales de la ciencia de datos. Se expusieron las diferencias, semejanzas y complementariedad, en aspectos tales como las hipótesis, selección y validación de modelos o la selección de subconjuntos de variables. Se puso especial énfasis en la interpretabilidad de los modelos para conseguir decisiones más confiables. Sirvieron de apoyo varios ejemplos principalmente de neurociencia. Los Seminarios RSME online son una iniciativa promovida por la RSME cuyo objetivo es ofrecer a la comunidad matemática una serie de conferencias sobre temas actuales de interés. Las conferencias se imparten por expertos en los respectivos ámbitos, con el propósito de motivar y dar a conocer los temas tratados para una audiencia matemática amplia, así como fomentar la visibilización de la actividad relevante realizada por investigadores nacionales, potenciando en la medida de lo posible la generación de sinergias entre grupos de investigación. Las conferencias se imparten online a través de la plataforma Google Meet el último viernes de cada mes,  y quedan grabadas en el canal de Youtube de la RSME a disposición de toda la comunidad. Más información en: https://www.rsme.es/divulgacion-y-difusion/seminarios-rsme-online/
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Resolución de los Premios José Cuena. Curso 2020-21

La Comisión Académica del Máster U. En Inteligencia Artificial, en su 84ª reunión celebrada el 27 de abril de 2021, decidió conceder los Premios José Cuena correspondientes al curso académico 2020-21 a los siguientes alumnos: Valero Leal, Enrique Jiménez Fernández, Luna Flores Arias, Gonzalo Fuentes Contreras, Alberto Héctor Nieto, María Elena Gómez Gálvez, Sandra El premio (1000 euros brutos) está cofinanciado por el Departamento de Inteligencia Artificial y por la UPM a través de sus ayudas a másteres oficiales.
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La Unión Europa adjudica un contrato de 6 años a un consorcio en el que participa el Grupo de Ingeniería Ontológica de la Universidad Politécnica de Madrid, para continuar con el desarrollo del Portal de Datos Europeo

Hoy anunciamos que la Oficina de Publicaciones de la Unión Europea (EU Publications Office) ha concedido un contrato de seis años de duración a Capgemini Invent para continuar con el desarrollo del Portal de Datos Europeo, así como con labores de consultoría e investigación que den lugar al nuevo servicio Data.Europa.EU. El Grupo de Ingeniería de Ontologías de la Universidad Politécnica de Madrid es parte de este consorcio liderado por Capgemini que ejecutará este proyecto. Combinar los dos portales de datos europeos actuales, en un esfuerzo para facilitar la publicación y reutilización de datos abiertos en Europa. El nuevo portal Data.Europa.EU, que será lanzado en la primavera de 2021, integrará los portales existentes European Data Portal y European Union Open Data Portal en un único componente que formará parte de la infraestructura para el sector público que está siendo desplegada por la Unión Europea, sus instituciones y los Estados Miembros. Como sus predecesores, ofrecerá tres pilares fundamentales:  Acceso a datos públicos de toda Europa a través de un único punto de contacto, el portal, ofreciendo más de 1 millón de conjuntos de datos de 36 países, 6 instituciones europeas y 79 otros organismos y agencias europeas; Soporte a las instituciones europeas y Estados Miembros mediante la creación de comunidades de práctica de portales de datos abiertos, formación y consultoría para mejorar, mantener y documentar las mejores prácticas de publicación de datos; Evidencia de los beneficios socio-económicos asociados a la reutilización de datos públicos y varios estímulos para fomentar y demostrar la creación de valor y el uso de dichos datos.  Basado en estos tres pilares, el objetivo de Data.Europa.EU es el de dar soporte a la creación y mejora de los procesos, productos y servicios que reutilizan recursos de datos públicos para crear impacto económico, social, político y medio-ambiental. Cuanto mejor sea documentado y entendido este impacto, más aumentará el acceso, descubrimiento y utilización de datos. Uno de los últimos estudios publicados en 2020 por el Portal de Datos Europeos estimó el valor del mercado de los datos abiertos en Europe en 2025 entre los 199 y los 334 billones de euros.  Además de mejorar los dos servicios pre-existentes, este acuerdo continuará evaluando la madurez de los datos abiertos en Europa y el impacto socio-económico de los datos abiertos en Europa. Se proporcionará asistencia a aquellos países europeos donde se considere necesario mejorar la disponibilidad de los datos y mejorar los portales de datos para fomentar la reutilización de los datos públicos en cada país y comunidad.  El Grupo de Ingeniería Ontológica de la Universidad Politécnica de Madrid, que también lidera el nodo de la región de Madrid del Open Data Institute, trabajará junto con otros miembros del consorcio en varios de estos estudios relacionados con el impacto socio-económico de los datos abiertos, con el posicionamiento del futuro Data.Europa.Eu en el contexto de la Estrategia Europea de Datos, los futuros Espacios de Datos Europeos y la Nube de Ciencia Abierta Europea (European Open Science Cloud), con la comprensión del papel que los datos generados por los ciudadanos pueden tener en este contexto, y con la homogeneización de datos en Europa para mejorar la interoperabilidad.  Según Oscar Corcho, profesor de la ETSIINF que lidera el equipo de la Universidad Politécnica de Madrid, “en los últimos diez años hemos estado trabajando con diversas instituciones públicas en España, incluyendo municipios, comunidades autónomas y agencias y organismos nacionales, en la definición y despliegue de sus estrategias de datos abiertos, así como en la armonización de formatos de datos entre ellos, para facilitar su interoperabilidad. El trabajo en este contrato de seis años de duración permitirá trasladar algunas de nuestras experiencias al futuro de los datos abiertos en la Unión Europea y sus Estados Miembros”.  El consorcio está liderado por Capgemini Invent en colaboración con INTRASOFT International, y también incluye otras organizaciones como Fraunhofer FOKUS, OMMAX, con. terra, 52°North, agiledrop, Timelex, the Lisbon Council, la Universidad Politécnica de Madrid, CapGemini Idean y CapGemini Cybersecurity Services. Sobre el Grupo de Ingeniería Ontológica de la Universidad Politécnica de Madrid El Grupo de Ingeniería Ontológica de la Universidad Politécnica de Madrid (OEG-UPM) lleva trabajando desde el 1995 en investigación básica y aplicada relacionada con infraestructuras semánticas. Se encuentra en la tercera posición del ranking de grupos de investigación de la UPM. Está compuesto por alrededor de 30 investigadores con una reputación internacional consolidada en las áreas de ingeniería ontológica, integración de datos, grafos de conocimientos, procesamiento de lenguaje natural y Ciencia Abierta. El OEG-UPM ha participado en un gran número de proyectos financiados con fondos públicos y privados, en cooperación con administraciones públicas nacionales e internacionales, organizaciones sin ánimo de lucro, y organizaciones privadas. Asimismo, los miembros del grupo participan en un gran número de actividades de estandarización, W3C, OGC, ISO, OASIS y AENOR. El OEG-UPM es parte del Hub de Innovación Digital AIR4S (Artificial Intelligence & Robotics for Sustainable Development Goals), el hub para la region de Madrid que proporciona soluciones y servicios innovadores a la industria y las administraciones públicas en relación con la Inteligencia Artificial y la Robótica. AIR4S está siendo coordinado por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y es uno de los 30 hubs de innovación digital más importantes en Inteligencia Artificial en Europa. En 2019, fue seleccionado por la Comisión Europea, de entre más de 120 candidatos, para formar parte de la AI DIH Network. Y recientemente ha sido nominado por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo como uno de los candidatos españoles al European DIH Network (EDIH) que será creado por la Comisión Europea en 2021.  En relación con los Datos Abiertos, el grupo lidera el nodo de la región de Madrid del Open Data Institute. El grupo ha colaborado en el diseño de la estrategia de datos abiertos y en el desarrollo y despliegue de diversas infraestructuras de datos abiertos para varias administraciones públicas y organizaciones sin ánimo de lucro (por ejemplo, el Centro Nacional de Información Geográfica, la Biblioteca Nacional de España, la ciudad de Zaragoza, el Consorcio Regional de Transportes de Madrid, la fundación Fundeu). Ha participado en el desarrollo de normas técnicas como la UNE 178301:2015 sobre Ciudades Inteligentes y Datos Abiertos, o la serie de informes técnicos y recomendaciones para la adopción de políticas de datos abiertos de la Federación Española de Municipios y Provincias. También ha participado en el desarrollo de una hoja de ruta para el desarrollo de los servicios públicos en Europa para el 2030, incluyendo los datos abiertos. Asimismo, el OEG-UPM mantiene el capítulo español de la DBpedia y ha participado o está participando en múltiples actividades de estandarización en el W3C.  Visítanos en https://oeg.fi.upm.es/ y http://madrid.theodi.org/
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La Inteligencia Artificial descifra el mecanismo de las bacterias para infectar nuestras células

El catedrático y profesor del MUIA Alfonso Rodríguez-Patón y la estudiante de doctorado Elena Núñez Berrueco participan en un estudio pionero que muestra cómo las bacterias dañinas esquivan nuestro sistema inmune. Los resultados se acaban de publicar en la prestigiosa revista Science. Los investigadores de la UPM 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. Ver la noticia completa aquí.
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Quién es quién en la inteligencia artificial en España

La revista Corporate ha publicado un artículo acerca de la Inteligencia Artificial en España, donde se habla sobre la importancia de la formación en IA y algunas referencias (aunque no completas) a nuestros grados y másters.  En el mismo se hace mención a dos profesores del MUIA como parte importante del artículo, Óscar Corcho García y Asunción Gómez Pérez.   Link del acticulo
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Manuel Hermenegildo Salinas nombrado por segunda vez Presidente del Consejo Científico de INRIA

D.Manuel Hermenegildo Salinas, Catedrático de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial en la ETS de Ingenieros Informáticos de la UPM, y profesor del MUIA, ha sido nombrado por segunda vez Presidente del Consejo Científico de INRIA, el Instituto Francés de Investigación en Informática y Automática (https://www.inria.fr/en/) (Institut national de recherche en informatique et en automatique) INRIA es una institución pública nacional de investigación francesa enfocada en informática y matemática aplicada. Incluye 8 centros de investigación (Burdeos, Grenoble-Inovallée, Lille, Nancy, Paris-Rocquencourt, Rennes, Saclay, y Sophia Antipolis) y emplea a 3800 personas, incluidos 1300 investigadores, 1000 estudiantes de doctorado, y 500 postdocs. El Consejo Científico de INRIA aconseja y supervisa los aspectos principales de la política científica de INRIA, incluido el desarrollo de centros y líneas, y el nombramiento y renovación de directores, de acuerdo con el Comité de Directores.
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Fechas de preinscripción para el curso académico 2021-22

El periodo de preinscrición para el curso 2021-22 es desde el 1 de Febrero hasta el 30 de Junio de 2021 (más información aquí). La publicación de listas de admitidos periodo se realizarán en las siguientes fechas el 22 de Marzo, 14 de Mayo,  14 de Junio y 16 de Julio de 2021.
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Nuevo libro de los catedráticos de la UPM, Concha Bielza y Pedro Larrañaga

El libro, publicado por la editorial Cambridge University Press introduce al lector en diferentes técnicas relacionadas con el machine learning y los modelos estadísticos aplicados a la neurociencia. Los catedráticos de la ETSI Informática de la  Universidad Politécnica de Madrid, Concha Bielza y Pedro Larrañaga han publicado un nuevo libro en el que recogen algunas de sus aportaciones más destacadas en materia de neurociencia computacional. El texto, que ha sido publicado por la prestigiosa editorial Cambridge University Press, resulta de especial interés para los jóvenes investigadores y graduados que quieran ampliar sus conocimientos en el campo del tratamiento de datos aplicado a la neurociencia. Cada una de las técnicas propuestas se acompaña de casos prácticos y casos reales que animan al lector a buscar sus propias soluciones al problema, aplicando los conocimientos que se le presentan. Centrado en la aplicación del machine learning y los modelos estadísticos al campo de la neurociencia, el texto abarca una gran cantidad de metodologías  y ha recibido una muy buena acogida por parte de la comunidad científica. Más información     Fuente
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Concesión de los premios a los dos mejores TFM defendidos en el MUIA en el curso 2019/20

La Comisión Académica del Máster Universitario en Inteligencia Artificial, en su 79 reunión celebrada el 30 de noviembre de 2020, ha decidido conceder los dos premios a los Trabajos Fin de Máster defendidos en el MUIA en el curso académico 2019/20 a los alumnos:   Alumno: Sergio Cavero Díaz  Título: Heurísticos para el cyclic antibandwidth problem  Director/es:  Francisco Serradilla García y Eduardo García Pardo   Alumno: Pedro Hernández Vegas Título: A POS-pattern based tool to assist users on creatingterminologies Director/es: Mariano Rico y Óscar Corcho García
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Concesión de Matrículas de Honor y de los premios a los mejores TFM defendidos en el MUIA en el curso 2019/20

La Comisión Académica del Máster Universitario en Inteligencia Artificial, en su 79 reunión celebrada el 30 de noviembre de 2020, ha decidido conceder la Matrícula de Honor a los siguiente Trabajos Fin de Máster defendidos en el MUIA en el curso académico 2019/20: Alumno: Sergio Cavero Díaz  Título: Heurísticos para el cyclic antibandwidth problem  Director/es:  Francisco Serradilla García y Eduardo García Pardo   Alumno: Pedro Hernández Vegas Título: A POS-pattern based tool to assist users on creatingterminologies Director/es: Mariano Rico y Óscar Corcho García   Alumno: Vicente Pérez Soloviev Título: Optimización de un proceso de una refinería usando algoritmos evolutivos basados en redes Bayesianas Gaussianas  Director/es: Concha Bielza Lozoya y Pedro Larrañaga Múgica    Se solicitará al rectorado que de forma extraordinaria se conceda una cuarta Matrícula de Honor al Trabajo Fin de Máster correspondiente a:  Alumno: Antón Cid Mejías Título: Automatic 3D Reconstruction and Measurement of MicroscopeImages of Nanoparticles Director/es:  Víctor Maojo García y Raúl Alonso Calvo
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