SEMILLA 01-IA
NOMBRE
“El hormiguero es más que la suma de las hormigas”
PALABRAS CLAVE
Optimización, fenómeno emergente, algoritmo bio-inspirado
RAMA
El área de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, habitualmente se enmarca en la rama de Informática, aunque está también muy relacionada con la Lógica y las Matemáticas.
RESUMEN
Diseñamos algoritmos (algo abstracto en el mundo matemático e informático) para resolver problemas difíciles, partiendo de metáforas inspiradas en la naturaleza en general, y para esta semilla en las colonias de hormigas en particular.
Email de contacto de científico/s:
Dr. Agustín Riscos Núñez (ariscosn@us.es)
Dr. Ignacio Pérez Hurtado de Mendoza (perezh@us.es)
SEMILLA 02-IA
NOMBRE
“SentIA”
PALABRAS CLAVE
Commonsense reasoning, sistemas conversacionales, Artificial Intelligence, Implicaturas conversacionales
RAMA
Informática, Lógica, lingüística, Psicología, Sociología, Matemáticas
RESUMEN
El proyecto consiste en visualizar la naturaleza del sentido común(un reto de la IA) mediante la producción de interfaces que permitan establecer interacciones entre humanos y máquinas. Para ello se deben analizar,desde el punto de vista no informático,los sistemas etiquetados como inteligentes.
Email de contacto de científico/s:
Dr. Joaquín Borrego (jborrego@us.es)
Dr. Francisco José Quesada(jquesada@us.es)
SEMILLA 03-IA
NOMBRE
“La complejidad de lo simple”
PALABRAS CLAVE
Autómata celular, complejidad, generación, evolución
RAMA
El área de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, habitualmente se enmarca en la rama de Informática, aunque está también muy relacionada con la Lógica y las Matemáticas.
RESUMEN
Lo único que se programa es la regla que seguirá el autómata celular y, a partir de ahí, surge un comportamiento emergente de todo el sistema que, a veces, es inesperado, creando patrones complejos a partir de reglas muy simples, incluso llegando a crear figuras interesantes o, incluso, computadores capaces de resolver ciertos problemas.
Email de contacto de científico/s:
Dr. David Orellana Martín (dorellana@us.es)
Departamento: Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
SEMILLA 04-IA
NOMBRE
“Virus y máquinas”
PALABRAS CLAVE
Matemáticas, Máquinas, Bio-inspirado, Virus
RAMA
El área de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, habitualmente se enmarca en la rama de Informática, aunque está también muy relacionada con la Lógica y las Matemáticas.
RESUMEN
Los conceptos matemáticos e informáticos inspirados en la naturaleza han resultado en crear nuevas fronteras en la solución de problemas reales: redes neuronales, inteligencia artificial, computación basada en ADN, etc.
La pandemia de COVID-19 nos ha enseñado, entre otras muchas cosas, que los virus son una estructura biológica potente en la que inspirarse: ¿qué los hace tan potentes? ¿cómo podemos abstraer esa potencia a la matemática?
Email de contacto de científico/s:
Dr. Antonio Ramírez de Arellano Marrero (aramirezdearellano@us.es)
Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
SEMILLA 05-IA
NOMBRE
“Sin título”
PALABRAS CLAVE
Nada, vacío, nihilismo
RAMA
Inteligencia Artificial
RESUMEN
Cómo la Inteligencia Artificial conceptualiza el vacío y se enfrenta a la nada cuando no tiene ningún modelo de referencia.
Email de contacto de científico/s:
Dr. Álvaro Romero (alvaro@us.es)
Dr. Miguel Ángel Gutiérrez (magutier@us.es)
Investigadores en Inteligencia Artificial
SEMILLA 06-IA
NOMBRE
“IA_General”
PALABRAS CLAVE
Inteligencia Artificial, Razonamiento Automático, Neurociencia, ¿filosofía del pensamiento?
RAMA
Inteligencia Artificial
RESUMEN
¿Es posible diseñar sistemas que puedan suplirnos para afrontar situaciones que claramente nos ponen en riesgo y que requieren, además, de una combinación de conocimientos, adaptación, ingenio, … para enfrentarse a lo inesperado?
Email de contacto de científico/s:
Dra. Carmen Graciani Díaz (cgdiaz@us.es)
Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
SEMILLA 07-IA
NOMBRE
“Complejidad e indefinibilidad”
PALABRAS CLAVE
Teorías aritméticas, complejidad computacional, incomputabilidad, incompletitud.
RAMA
Lógica Matemática
RESUMEN
El trabajo en matemáticas y en general el trabajo deductivo dentro de una ciencia, avanza en gran medida introduciendo nuevos conceptos que se expresan formalmente junto con sus propiedades básicas. A continuación de deducen nuevas propiedades mediante un proceso bastante formal y en cierta medida automatizable. Sin embargo, estos métodos formales poseen limitaciones bastante fuertes. Los resultados de Turing o de Godel muestran que hay problemas que no podemos resolver algorítmicamente o verdades que no pueden ser demostradas en teorías fundamentales. Habitualmente, este fenómeno se muestra en la existencia de un cierto nivel máximo para la complejidad de las nociones y resultados que podemos manejar dentro de un cierto formalismo. Esto plantea la pregunta: ¿cómo podemos tomar consciencia de los límites de nuestros métodos científicos? ¿Qué implicaciones prácticas tiene la existencia de estos límites?.
Email de contacto de científico/s:
Dr. Francisco Félix Lara Martín (fflara@us.es)
Profesor de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
SEMILLA 08-IA
NOMBRE
“El Yin Yang de la Ciencia y la Tecnología – Una historia interminable”
(Desde la computación celular hasta la dinámica de poblaciones de especies de interés)
PALABRAS CLAVE
Computación celular, Dinámica de poblaciones
RAMA
Ciencias de la Computación (más específicamente, modelos de computación), Modelización computacional (de sistemas complejos), Dinámica de poblaciones
RESUMEN
La idea principal se plasma en la charla divulgativa enlazada (en apartado “recursos”):
- La ciencia, en este caso los modelos de computación, tratan de producir un avance en la capacidad para resolver problemas, con características deseables en términos de eficiencia, paralelismo, expresividad, etc.
- El avance teórico de esta ciencia, por ejemplo, de los modelos de computación celular, deberán llevar en última instancia a contar con máquinas reales celulares, rompiendo barreras conocidas en tecnología.
- Por otro lado, para estos estudios teóricos actuales, la tecnología de la que sí disponemos en las máquinas electrónicas y el software que desarrollamos con ellas nos permite estudiar mejor y profundizar en esta rama cienctífica de la computación celular. Así se ilustra esta simbiosis entre ciencia y tecnología.
Por otro lado, las máquinas teóricas y sus potenciales dispositivos prácticos son de propósito general, máquinas abstractas, lo que podría parecer alejado del interés de la sociedad. Sin embargo, el cometido de estas máquinas es justamente proporcionar soluciones generales que luego puedan ser aplicadas a resolver multitud de problemas reales. De nuevo se presenta esa dualidad entre lo abstracto y lo concreto, y cómo a veces debemos irnos a lo más abstracto para producir avances concretos en aspectos de la realidad del máximo interés.
Email de contacto de científico/s:
Dr. Luis Valencia (lvalencia@us.es)
Profesor de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
SEMILLA 09-IA
NOMBRE
“Exploración vs Explotación”
PALABRAS CLAVE
Aprendizaje automático, aprendizaje por refuerzo
RAMA
El área de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, habitualmente se enmarca en la rama de Informática, aunque está también muy relacionada con la Lógica y las Matemáticas.
RESUMEN
Es posible diseñar algoritmos que optimizan su comportamiento a medida que interactúan con el entorno (de manera directa o simulada), simplemente analizando las respuestas (o recompensas) recibidas en cada momento. Ejemplos clásicos de esto los encontramos en los juegos de estrategia o en robótica, pero en los últimos años también se aplica a otras muchas áreas como la conducción autónoma, los sistemas conversacionales o los sistemas de recomendación.
Uno de los puntos clave en el aprendizaje por refuerzo es el balance entre la exploración de nuevas situaciones y la explotación del conocimiento aprendido hasta el momento.
Email de contacto de científico/s:
Dr. José Luis Ruiz Reina (jruiz@us.es)
Dr. Juan Galán Páez (juangalan@us.es)
Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
SEMILLA 10-IA
NOMBRE
“Concept-factory”
PALABRAS CLAVE
Exoplanetas, xenobiología, vida extraterrestre, ecosistemas y medio ambiente
RAMA
Inteligencia Artificial, Computación, Lógica
RESUMEN
Los conceptos son una parte muy importante del razonamiento humano. Pero ¿existen conceptos en animales? Si así fuera, entonces ¿tendríamos la posibilidad de recrearlos con máquinas? La voluntad y la libertad aparte de la consciencia incorporan demasiadas incógnitas a la comprensión de la capacidad humana de conceptualizar la realidad que nos rodea. Si la hipótesis del sueño animal fuera cierta, entonces podríamos pensar que una simulación artificial es posible.
Email de contacto de científico/s:
Dr. José Luis Pro Martín (jpro@us.es)
Dra. Antonia Chávez González (tchavez@us.es)
Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
SEMILLA 11-IA
NOMBRE
“Formalización-del-conocimiento”
PALABRAS CLAVE
Razonamiento automático, formalización de las matemáticas
RAMA
Ciencias de la Computación
RESUMEN
La formalización de las matemáticas es un campo en el que hay gran cantidad de trabajo por realizar. Tanto para apoyar en el desarrollo de nuevos resultados, como para comprobar los ya existentes y elaborar una base de conocimiento de conceptos matemáticos. Un sistema futuro que sea capaz de razonar necesitará de fundamentos lógicos y matemáticos para sustentar su razonamiento.
Email de contacto de científico/s:
Dr. Francisco Jesús Martín Mateos (fjesus@us.es)
Profesor de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
Puesto de trabajo: Formalización de matemáticas y razonamiento asistido por computador
SEMILLA 12-IA
NOMBRE
«Concept-factory»
PALABRAS CLAVE
Concept emergence, formal concept
RAMA
Inteligencia Artificial
RESUMEN
Los conceptos son una parte muy importante del razonamiento humano. Pero ¿existen conceptos en animales? Si así fuera, entonces ¿tendríamos la posibilidad de recrearlos con máquinas? La voluntad y la libertad aparte de la consciencia incorporan demasiadas incógnitas a la comprensión de la capacidad humana de conceptualizar la realidad que nos rodea. Si la hipótesis del sueño animal fuera cierta, entonces podríamos pensar que una simulación artificial es posible.
Email de contacto de científico/s:
Dr. Jaime de Miguel Rodríguez (jdmiguel@us.es)
Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
SEMILLA 13-IA
NOMBRE
“Comportamiento humano y de máquina: HUMAINT”
PALABRAS CLAVE
Machine learning, data, human behaviour, human-computer interaction, algorithm, big data, psychology
RAMA
Inteligencia artificial, Aprendizaje automático, impacto en las personas, ética
RESUMEN
Nuestra investigación investiga el impacto que tienen los algoritmos en las personas, en nuestras mentes y en nuestras decisiones. Los algoritmos los encontramos hoy en día en buscadores, aplicaciones móviles (sistemas de conversación como Siri o Alexa o de análisis de imagen como el reconocimiento facial), redes sociales o plataformas (spotify, airbnb, amazon, netflix, linked in, google maps), y nos ayudan a acceder a la información y al contenido, y también nos influyen y nos toman tiempo, generalmente en nuestros teléfonos móviles.
Email de contacto de científico/s:
(Dra.) Emilia Gómez Gutierrez (emilia.gomez-gutierrez@ec.europa.eu)
(Dra.) Isabelle Hupont Torres (isabelle.hupont@ec.europa.eu)
Marina Escobar Planas (marina.escobar-planas@ec.europa.eu)
Grupo de Investigación: HUMAINT
SEMILLA 14-IA
NOMBRE
“Transparencia algorítmica: adentrándonos en la caja negra”
PALABRAS CLAVE
Algoritmos, redes sociales, sistemas de recomendación, buscadores, transparencia.
Plataformas: google search, google maps, netflix, tiktok, Instagram, twitter, facebook, pornhub, Spotify…
RAMA
Nuestra semilla relaciona dos disciplinas diferentes:
- La inteligencia artificial, que desarrolla sistemas algorítmicos como buscadores, recuperación de la información, sistemas de recomendación.
- La psicología, que estudia el impacto de éstos sistemas en las personas, por ejemplo, en nuestro bienestar mental o en nuestras opiniones sobre las cosas.
RESUMEN
Diseñamos algoritmos (algo abstracto en el mundo matemático e informático) para buscar información en grandes bases de datos, para clasificar información o para recomendar. Éstos algoritmos están hoy en día presentes en las redes sociales, buscadores y plataformas de acceso a hoteles, música o libros. Son los sistemas de recomendación, que, a partir de nuestros datos personales y de comportamiento en la red, puede recomendarnos noticias, anuncios, canciones, amigos o películas. Los beneficios son numerosos: acceso a la información, redes de personas, pero también se han encontrado algunos riesgos, que éstos algoritmos puedan discriminar (recomendando por ejemplo más hombres que mujeres), manipular, desinformar, o afectar nuestro bienestar mental, por ejemplo en adolescentes (provocando por ejemplo adición) o mujeres (acoso cibernético).
Uno de los problemas de éstos sistemas es su complejidad, son oscuros y opacos, ya que trabajan con muchos datos y tienen millones de parámetros. Por tanto, no están bien estudiados, no se saben muy bien cómo funcionan ni cuáles son sus riesgos ni consecuencias, hasta que se producen en la realidad. Tampoco se testean muy bien en cuanto a su impacto social.
Nuestro proyecto de transparencia algorítmica intenta esclarecer y estudiar el efecto a corto y largo plazo de los sistemas algorítmicos en las personas y desarrollar metodologías para evitar riesgos, auditar éstas plataformas y hacer estos sistemas menos opacos.
Email de contacto de científico/s:
Dra. Emilia Gómez Gutiérrez (emilia.gomez-gutierrez@ec.europa.eu)
Grupo de Investigación: Human behaviour and machine intelligence, Joint Research Centre
