Ana Cantalapiedra Arellano y Rubén Pascual Casas, en las categorías de grado y máster, respectivamente, han ganado los premios a los mejores pósteres de trabajos fin de estudios relacionados con la inteligencia artificial y la computación defendidos en la Universidad Pública de Navarra (UPNA). La entrega de galardones tuvo lugar ayer, miércoles 18 de octubre, en el marco del día dedicado a la investigación en la UPNA dentro de la Semana de la IA, organizada por la Cátedra Tracasa de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. El programa completo de la Semana, que concluye mañana, viernes 20 de octubre, puede consultarse en el sitio web de la UPNA.
Los primeros premios de ambas categorías están dotados con sendos 600 euros y además se repartieron dos segundos premios, de 300 euros, que recayeron en Adrián Mikel Maiza Coupin (grado) y Álvaro Donamaría (máster). El jurado del concurso estaba formado por Edurne Barrenechea, vicerrectora de Desarrollo Digital de la UPNA; Angela Bernardini, responsable de Innovación y Transferencia de Tecnología en el Navarra Artificial Intelligence Research Center (NAIR); y Christian Ayala, R&D Technical Team Leader en Tracasa Instrumental.
Además de la entrega de estos galardones, en la jornada de ayer también tuvo lugar una sesión de pósteres elaborados por doctorandos y doctorandas de la UPNA, en la que pusieron en común los temas de sus trabajos. Asimismo, el programa del día incluyó una charla impartida por Konrad Heidler, investigador en ciencia de datos para la observación de la Tierra en la Technical University of Munich y otra, ofrecida por la doctoranda de la UPNA Iris Domínguez Catena, en la que expuso los sesgos existentes en los modelos de inteligencia artificial.
Foto: Jurado y participantes en los concursos de trabajos fin de estudios. De izda. a dcha., Ángela Bernardini (Head of Innovation and Technology Transfer en NAIR Center), Judit Otazu (TFG), Jorge Bruned (TFG), Adrián Maiza (TFG, segundo premio), Edurne Barrenechea, vicerrectora de Desarrollo Digital de la UPNA; Rubén Pascual (TFM, primer premio), Christian Ayala (R&D Technical Team Leader en Tracasa Instrumental), Alberto Alonso (TFG) y Álvaro Donamaría (TFM, segundo premio). Falta en la foto Ana Catalapiedra (TFG, primer premio)
Trabajos premiados en grado y máster
El primer premio en grado, de Ana Cantalapiedra, llevaba por título “Separación de hablantes en entornos cocktail-party mediante redes de aprendizaje profundo” y estaba dirigido por Ricardo San Martín. Se centra en el estudio de entornos denominados “cocktail-party”, esto es, aquellos donde hay una grabación de audio con varias conversaciones simultáneas y es necesario separarlas. En el trabajo se estudian dos redes neuronales para llevar a cabo esta tarea, algo especialmente útil para ayudar, por ejemplo, a personas con discapacidad auditiva, facilitándoles que puedan prestar atención a una conversación en concreto.
El primer premio en máster, de Rubén Pascual, recayó en “Emotional Films: procesado y validación de la base de datos generada para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial” (dirigido por Mikel Galar y Daniel Paternáin). El trabajo se ha realizado en el marco del proyecto en el que participa la UPNA del mismo nombre, dedicado a la generación de contenidos audiovisuales que puedan variar en función de las emociones de las personas espectadoras. En este trabajo, se desarrolla una metodología para convertir la base de expresiones datos faciales capturada en el citado proyecto en otra que podría utilizarse para entrenar modelos de aprendizaje profundo (deep learning).
Responsables de la Cátedra, investigadores de la UPNA y representantes de Tracasa asistentes a la sesión de pósteres.
En cuanto a los segundos premios, en grado se distinguió “Generando rostros humanos mediante GANs para reconocimiento de emociones”, de Adrián Mikel Maiza, dirigido por Mikel Galar. En este trabajo se estudian diferentes formas de generar bases de datos sintéticas a partir de bases de datos reales con el objetivo de poder prescindir de los primeros (que pueden presentar restricciones debido a la protección de datos) a la hora de entrenar modelos de detección de expresiones.
En máster, el trabajo distinguido, de Álvaro Donamaría, fue “Emotional Films: Retrospectiva de la generación de una base de datos para el desarrollo de modelos de Inteligencia Artificial” (dirigido por Mikel Galar y Daniel Paternáin). En él se describe el proceso realizado en el proyecto “Emotional Films” para la creación de una gran base de datos de expresiones faciales que trata de reducir los sesgos existentes en las bases de datos abiertas.
Observación de la Tierra mediante IA y los sesgos de la tecnología
La charla de Konrad Heidler resumía las actividades que realiza dentro de su grupo de investigación, referentes a la observación de la Tierra mediante técnicas de inteligencia artificial aplicadas a imágenes captadas por satélite. El investigador se centró en la línea que él lidera dentro del grupo, orientada al análisis de zonas frías y polares. Por ejemplo, explicó cómo esta tecnología puede utilizarse para analizar el deshielo de los glaciares o para estudiar los vientos en los océanos.
Por su parte, Iris Domínguez resaltó la importancia de tener en cuenta los posibles sesgos existentes tanto en los datos como en los modelos de inteligencia artificial. Parte de su charla estuvo centrada en la medición de sesgos en el problema de detección de expresiones faciales, tecnología utilizada en el proyecto “Emotional Films” ya referido. Su análisis sobre diversos “datasets” (conjuntos de datos) existentes mostró la prevalencia en ellos, por ejemplo, de personas blancas. También explicó cómo algunas herramientas de IA tienden a generar únicamente imágenes de hombres cuando se les pide ilustrar una determinada profesión. Concluyó que es necesario hacerse consciente de la existencia de estos sesgos.
Un momento de la sesión de pósteres de investigación.
Participantes en los concursos y en el seminario de investigación
Además de los primeros y segundos premios referidos, participaron en el concurso de trabajos fin de estudios las siguientes personas: Judit Otazu Redín (Generación de conjuntos difusos intervalo-valorados para optimizar el algoritmo IVFARC), Fermín Garatea Alcázar (Monitorización de la instalación fotovoltaica del Campus Universitario de Pamplona: Arrosadía), Jorge Bruned Alamán (A review of Active Learning methods for classification problems) y Alberto Alonso Beortegui (Estudio y comparación de algoritmos de aprendizaje incremental de clases).
En la sesión de pósteres de investigación participaron un total de 13 personas: Miguel Baigorri Iguzquiaguirre, Enrique Hernández Calabrés, Anne Oyarzun Domeño, Gonzalo Garde Lecumberri, Christian Ayala Lauroba, Peio García Pinilla, Ana Laura Giambelluca, Imanol Pinto López, Itxaso Aranguren Erice, Luis Íñiguez Jiménez, Gabriel Bonifaz Barba, Tania Jorajuría Gómez y Álvaro Saavedra Montejo. Los pósteres, cuyo contenido debía presentarse en tres minutos, trataron sobre diversas temáticas, centradas en la IA aplicada a la observación de la tierra, la salud o la industria; así como también en el aprendizaje continuo de los modelos de inteligencia artificial.