Jornada 3: Avances en la IA

Seminario de investigación

Estudiantes de doctorado con Francisco Herrera (centro, primera fila) y, a su izquierda, Mikel Galar, director de la Cátedra Tracasa de la UPNA.

Quince estudiantes de doctorado han participado en el campus de Arrosadia de Pamplona en un seminario para presentar sus trabajos sobre ciencias de la computación e inteligencia artificial (IA) y dar así visibilidad a la investigación en estas materias. La sesión ha formado parte de la segunda Semana de la Inteligencia Artificial, que se desarrolla hasta mañana viernes y está organizada por la Cátedra Tracasa de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad Pública de Navarra (UPNA), en colaboración con el Departamento de Universidad, Innovación y Transformación Digital del Gobierno de Navarra.

Charla "De la ciencia ficción a la IA generativa e IA confiable: 70 años de innovación"

Además de las presentaciones de doctorandos, la jornada se ha iniciado con la charla científica de Francisco Herrera, titulada “De la ciencia ficción a la IA generativa e IA confiable: 70 años de innovación”. El catedrático de la Universidad de Granada ha resaltado el impacto de la IA en la vida actual, como muestran los dos últimos premios Nobel de Física y de Química, otorgados la semana pasada a avances relacionados con esta disciplina. Para llegar a este punto, se ha remontado al pasado, al realizar un repaso histórico de las diferentes eras de la IA: desde “el ‘boom’ inicial en la década de los 60”, pasando por “el invierno de la IA en los 70” y su “resurgir” en los 80 hasta llegar a la IA generativa de los últimos años. Finalmente, ha defendido la necesidad de “una IA ética y responsable” y ha citado aspectos clave para conseguirla como, por ejemplo, que sea “confiable, segura, robusta, interpretable y gobernable”.

Charla "IA en el procesamiento de bioseñales: avances y aplicaciones"

La jornada ha concluido con la charla científica de Marisol Gómez, directora científica de NAIR Center y catedrática de la UPNA, quien ha analizado los avances en el tratamiento de señales biomédicas (como los electroencefalogramas o los electrocardiogramas), realizados por IA, principalmente, gracias a técnicas de aprendizaje profundo, cuyas limitaciones ha descrito la investigadora. Así, por ejemplo, ha señalado que la adquisición de datos es muy costosa o que faltan técnicas para aumentar artificialmente el número de datos con los que entrenar a las redes. También ha incidido en sus ventajas; por ejemplo, el hecho de que la extracción de características y la decodificación se hagan de forma simultánea. Ha finalizado su charla, titulada “IA en el procesamiento de bioseñales: avances y aplicaciones”, exponiendo dos casos exitosos de uso: la decodificación de las fases de sueño o la detección de epilepsia.