Participa en #ENHANCEChallenge sobre IA e inclusión

La Alianza ENHANCE lanza dos retos para abordar la inteligencia artificial y la diversidad e inclusión en el Espacio Europeo de Educación. INSCRÍBETE ANTES DEL 28 DE ABRIL.

Esta iniciativa se integra en el programa ENHANCE Higher Education Innovator y apoyará con 210.000 euros a los seis mejores proyectos presentados por equipos formados por al menos dos miembros diferentes de la Alianza.

El objetivo principal del #ENHANCEChallenge es “seleccionar las ideas más disruptivas fruto del esfuerzo conjunto de la comunidad ENHANCE. Así, tras ser incubadas durante un año en la UPV y la NTNU, las ideas premiadas se integrarán en la Alianza ENHANCE para mejorar el sistema educativo europeo”, señala la profesora Elena de la Poza de la UPV y coordinadora del proyecto ENHANCE Challenge.

La participación en #ENHANCEChallenge está abierta a la Comunidad UPV: estudiantes, PAS, PDI o PI.

Plazo de inscripción abierto hasta el 28 de abril de 2022.

Las inscripciones son individuales, aunque la participación será en equipo. Estos equipos se formarán en una sesión online el próximo jueves 28 de abril. Cada equipo estará compuesto por un máximo de siete integrantes de, al menos, dos universidades diferentes.

Hay 210 plazas disponibles para aspirantes de las siete universidades socias de la Alianza ENHANCE.

MÁS INFORMACIÓN E INCRIPCIONES Web Oficial: https://enhanceuniversity.eu/challenge/

OFERTA DE EMPLEO CITMAga-OT-10/2022:1 contrato como investigador/a para el proyecto de investigación en el marco del proyecto SisAl Pilot

Oferta de empleo CITMAga-OT-10/2022: 1 contrato como investigador/a para el proyecto de investigación en el marco del proyecto SisAl Pilot.

PROYECTO: “Piloto innovador para la producción de silicio con bajo impacto ambiental utilizando materias primas secundarias de aluminio y silicio – SisAl Pilot”.

REFERENCIA DE LA OFERTA: CITMAga-OT-10/2022.

DESCRIPCIÓN DEL PUESTO: 1 contrato como investigador/a para el proyecto de investigación en el marco del proyecto SisAl Pilot concedido en la convocatoria H2020-SC5-2019-2 con la temática CE-SC5-07-2018-2019-2020 – Raw materials innovation for the circular economy: sustainable processing, reuse, recycling and recovery schemes (https://cordis.europa.eu/project/id/869268).

“This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement Nº 869268”.

RESPONSABLE: Dra. María Dolores Gómez Pedreira, profesora de Matemática Aplicada en la Universidad de Santiago de Compostela e investigadora vinculada a CITMAga.

PERFILES DE LOS CANDIDATOS: Licenciados/as, Ingenieros/as, Graduados/as y Másteres relacionados con las Matemáticas, la Física, la Ingeniería y la Informática (o similares).

MÉRITOS Y REQUISITOS A VALORAR:

    Formación y experiencia general a valorar (40 puntos, todas las aportaciones deben estar documentadas).

o   Expediente académico del grado o licenciatura, ingeniería, máster (en su caso).

o   Grado de afinidad de las titulaciones del candidato con los ámbitos de la Matemática Aplicada e Industrial.

o   Conocimiento y experiencia previa en modelización, simulación numérica y optimización, y en la implementación y validación en ordenador de algoritmos y métodos numéricos.

o   Conocimiento y experiencia previa en la modelización matemática y en la simulación numérica relacionada con la temática del proyecto.

o   Conocimientos de inglés.

    Conocimientos y experiencia adicional y específica a valorar (30 puntos, todas las aportaciones deben estar documentadas).

A la hora de valorar las candidaturas presentadas también se tendrá en cuenta la experiencia en algunos de los siguientes campos relacionados con los ámbitos de investigación del Proyecto, no siendo necesario tener experiencia en todos ellos:

o   Métodos numéricos para la resolución de ecuaciones diferenciales ordinarias (EDOs) y en derivadas parciales.

o   Conocimiento de modelos matemáticos en transferencia de calor y mecánica de fluidos.

o   Programación en lenguajes de cálculo científico (C, Fortran, Matlab, Python, etc.).

o   Experiencia en el uso de software de simulación numérica.

o   Experiencia profesional previa relacionada con la temática del proyecto.

    Entrevista personal y cartas de recomendación (30 puntos).

Las personas candidatas seleccionadas de acuerdo con los criterios anteriores serán convocadas a una entrevista personal y a una prueba relativa a las funciones del puesto. En esta tercera fase se tendrán en cuenta las cartas de recomendación que lleguen para el candidato; sólo se admitirán 3 cartas de recomendación por candidato, que deberán ser remitidas directamente por la persona que emita el informe y no el propio candidato. Se entrevistará al menos a las/os tres candidatas/os  con mejor valoración y que entre los dos apartados anteriores hayan alcanzado al menos 35 puntos.

CONDICIONES:

     Retribución bruta mensual: 1.862,62 € en 12 pagas.

     Fecha inicio prevista: a partir del día siguiente a la fecha de resolución de la selección.[1]

     Duración: 8 meses.[2]

     Jornada laboral: completa.

LUGAR DE TRABAJO: Centro de Investigación y tecnología Matemática de Galicia (CITMAga), Campus Vida, Santiago de Compostela.

ENVÍO DE SOLICITUDES

Las personas interesadas en este contrato deberán enviar antes del 19 de abril de 2022 a las 23:59 horas las solicitudes, que deberán incluir una carta de presentación que resuma la trayectoria del solicitante con los méritos y experiencia a valorar en la convocatoria, el currículum vitae (con teléfono móvil y correo electrónico), el título y los expedientes académicos de Grado/Licenciatura/Ingeniería y Máster; y la vida laboral (que acredite los méritos profesionales que aparecen en el currículum vitae). Las cartas de recomendación, sólo se admitirán si las envía directamente la persona que informa (y no el propio candidato/a). Toda la documentación se remitirá a la siguiente dirección de correo electrónico: itmati@itmati.com indicando en “asunto” la referencia de la oferta CITMAga-OT-10/2022. Una vez recibida la solicitud se confirmará la recepción de la misma mediante correo electrónico. Los candidatos que sean convocados a la fase de entrevista deberán aportar documentación original de los méritos aportados. 

PLAZOS Y RESOLUCIÓN:

Recepción de solicitudes: hasta el 19 de abril de 2022 a las 23:59 horas

Evaluación de solicitudes y realización de entrevistas personales: posterior al 19 de abril de 2022.

Resolución de la convocatoria: abril 2022.

MÁS INFORMACIÓN: En el documento adjunto y en la web:

https://citmaga.gal/es/w/ot-10-2022

Gemelo digital aplicado a industria 4.0 con IA

Seminario online el próximo jueves 24 de febrero de 18:30 a 20:00h.

Nuevo encuentro profesional: Gemelo Digital aplicado a la industria 4.0 con IA

Febrero ha llegado y con él un nuevo encuentro profesional de la mano de Som Digitals. En el webinar que se celebrará el próximo 24 de febrero se desvelarán los secretos de la tecnología de los Gemelos Digitales, compartiendo sus aplicaciones reales, usos y ejemplos en la industria. ¡Inscríbete! Además, tienes disponible nuestra agenda de eventos, con todos los realizados y los próximos previstos. 

Desarrollan un método automático para detectar la ironía en los comentarios de usuarios de las redes sociales

 

 

 

 

 

 

Expertos del Laboratorio de Ingeniería en Lenguaje Natural (Lab NLE), integrado en el Grupo de Ingeniería del Lenguaje Natural y Reconocimiento de Formas (ELiRF) de la Universitat Politècnica de València (UPV) han desarrollado un nuevo método para la detección automática de la ironía en las opiniones vertidas en las redes sociales, ha informado la institución académica.

Según apuntan sus desarrolladores, el investigador Paolo Rosso y el doctorando mexicano de la UPV, Antonio Reyes, el método está especialmente indicado para el sector empresarial. «Las redes sociales son un termómetro perfecto para las compañías, ya que pueden saber qué opinan los consumidores sobre un determinado producto o sobre la propia empresa en general, y hoy los sistemas automáticos de polaridad, ante una opinión irónica, suelen fallar y esto puede llegar a repercutir mucho en los resultados de una empresa», explica Paolo Rosso, investigador del Laboratorio de Ingeniería en Lenguaje Natural de la UPV.

OBJETIVO FUTURO

«Nuestro objetivo futuro es que la herramienta que desarrollemos pueda detectar enunciados irónicos independientemente del tipo de discurso o incluso de lenguaje; en este sentido, al basar nuestros modelos en ejemplos coloquiales, producidos por usuarios reales en contextos generalizables (por ejemplos, tweets, comentarios, reseñas, etc.) procuramos que los escenarios de aplicabilidad no se limiten a buscar enunciados irónicos en los textos de Quevedo, por ejemplo, sino en textos más comunes como los que vemos todos los días en Amazon o en e-bay», añade Antonio Reyes.

El trabajo desarrollado los investigadores de la UPV ha sido publicado en las revistas Data and Knowledge Engineering y Decision Support Systems.

Fuente: Europapress.es

Un detector de la depresión

La Politécnica, la Universitat y la UJI de Castelló han desarrollado un sistema capaz de predecir si una persona estresada tiene riesgo de padecer depresión.

Predecir si una persona con alto nivel de estrés tiene riesgo de caer en depresión es el objetivo del proyecto OPTIMI, una herramienta informática que permite el estudio de variables fisiológicas y psicológicas utilizando técnicas de inteligencia artificial.

El objetivo de sus creadores es que este sistema, dirigido a personas con depresiones leves o moderadas, pueda tener aplicación en el sistema público sanitario y que sean los médicos de atención primaria los que recomienden esta terapia al detectar que un paciente puede sufrir un problema de depresión.

Fuente: Levante-EMV

 

Inteligencia Artificial contra el cáncer

La multinacional de Tecnologías de la Información Indra junto a las empresas biomédicas Althia y Lorgen y a diversos Organismos Públicos de Investigación están desarrollando el Proyecto TradionP, un sistema experto que a través de técnicas de inteligencia artificial facilite el modelado de enfermedades oncológicas y la selección de terapias específicas para cada enfermo.

El objetivo final es la creación de un estándar de gestión integral del paciente oncológico para guiar la terapia multimodal -cirugía, radioterapia y quimioterapia- de forma personalizada y eficaz. Así, se pretende mejorar a través de las nuevas tecnologías el desarrollo de nuevos métodos de diagnóstico predictivos más precisos y objetivos dirigidos a determinar qué terapias son las más efectivas para cada paciente, y en consecuencia, también el desarrollo de nuevas modalidades de tratamientos.

La principal novedad de TradionP es su capacidad para agregar diferentes tipos de información sobre pacientes individuales y reconocer patrones comunes para ofrecer una predicción objetiva, precisa y eficaz de respuesta y evolución del tumor. Pretende ser una herramienta de apoyo para oncólogos en la identificación de un tumor determinado, con un elevado grado de certeza, y conocer las características biológicas de agresividad y posible resistencia a determinados fármacos y terapias. Además de buscar el incremento de la eficacia de las terapias, se persigue mejorar la calidad de vida de los pacientes.

El proyecto se inició en 2010 con una duración de tres años y en estos momentos se encuentra en su segundo año de desarrollo, donde ya se ha definido y consensuado la información necesaria que debe recoger el sistema experto para establecer los flujos de información. Este estudio abarca a 1.000 pacientes oncológicos andaluces con cáncer de mama, colon-recto y pulmón, de los cuales la mitad fueron tratados con terapias biológicas. En la actualidad ya se ha creado una base de datos con la información de los pacientes seleccionados que integra parámetros clínicos y morfológicos, historial familiar del paciente, imágenes radiológicas, biomarcadores y secuencias genéticas.

El entorno de desarrollo del software de TradionP está instalado en el Centro de Excelencia en Salud Avanzada de Indra en Sevilla mientras que el entorno de producción, al que acceden los OPI’s, se encuentra instalado en la Escuela Andaluza de Salud Pública. Althia, por otro lado, asume la coordinación científica del proyecto desde el centro de genómica Genyo, donde se ha instalado el entorno de trabajo.

La Inteligencia artificial como aliada

En el proyecto TradionP la inteligencia artificial ofrece un abanico de herramientas matemáticas que permiten seleccionar variables y utilizarlas en ecuaciones, de forma que sean capaces de distinguir entre clases, asegura el asesor científico de Althia y Vice Chairman del Departamento de Patología de la Universidad de Yale, José Costa. Cuando estas variables son medidas sobre los genes o sobre las patologías de los individuos, y las clases son el pronóstico de la enfermedad o la respuesta a un fármaco, se consigue un predictor clínico.

A través de una aplicación diseñada para modelar la enfermedad se incorporan las técnicas de predicción, entrenadas específicamente para distinguir, en una determinada enfermedad, qué tipo de progresión tendrá un paciente y tomar la decisión terapéutica correspondiente.

«Se trata de un estudio retrospectivo que compara pacientes que fueron tratados con terapias diana frente a pacientes con las mismas características, pero tratados convencionalmente. Por consiguiente TradionP no tiene influencia sobre el pasado, pero sin duda las herramientas de gestión que obtengamos mejorarán la eficacia de los tratamientos», explica Costa.

Noticia de Levante-EMV

Beca del Instituto de IA del CSIC (Barcelona)

Beca dirigida a alumnos y alumnas que no han terminado la carrera encontrándose en alguno de los dos últimos cursos de la misma.

Temática

En comunidades abiertas y distribuidas con un componente básico de interacción social entre agentes podemos observar los efectos emergentes de dichas interacciones.
En el marco de estudio de sistemas multiagentes, los diseñadores de agentes buscan incluir los mecanismos necesarios para que los agentes inteligentes sean capaces de interactuar de manera racional con los humanos. Los humanos, y como resultado emergente de sus interacciones, hemos desarrollado las conocidas “normas sociales” que restringen y coordinan nuestro comportamiento. Las normas sociales se caracterizan como normas que resuelven problemas de acción colectiva. De la misma manera, los humanos hemos desarrollado mecanismos de imposición y mantenimiento de normas tal y como puede ser el castigo. Debido a las restricciones que nos imponen las sociedades virtuales, tanto el cumplimiento de las normas como la aplicación de dichos castigos, pueden ser ejecutados de manera distribuida. Los castigos directos y costosos han sido estudiados durante décadas por psicólogos y economistas, obteniendo resultados conclusivos acerca de este tipo de castigos. Sin embargo, nosotros estamos interesados (para así aprovechar las ventajas que nos ofrecen los ambientes distribuidos) en el estudio del castigo de manera distribuida. En especial, los castigos indirectos distribuidos. Un claro ejemplo de dicho mecanismo es la reputación. La transmisión de rumores puede ser usada para aplicar un castigo, a quien sea que fuera necesario. Sin embargo, poco se conoce acerca de la latencia y dinámica de este tipo de castigo.
Para avanzar en el conocimiento de los sistemas distribuidos e indirectos de castigo, pretendemos construir una plataforma experimental que nos ayude a comprender el funcionamiento de un mecanismo tan usado como el de la transmisión de rumores.
Dicho proyecto implicará el desarrollo de una aplicación para la conocida plataforma social “Facebook”. Dicha aplicación se mostrará a los sujetos de estudio como un juego tipo colaborativo, donde se permitirá (y controlara como objeto de estudio) la transmisión de la información.
La convocatoria se encuentra en la siguiente dirección: http://www.postgrado.csic.es/JAE-Int/introduccion_investigacion.htm