Dos artículos en los que participan investigadores de la Universidad de Granada han sido galardonados como los dos mejores de la Conferencia Mundial sobre Inteligencia Computacional 2024. Esta conferencia, la más importante en el ámbito internacional de la Inteligencia Computacional, se ha celebrado en los últimos días de junio y los primeros de julio en Yokohama, Japón.
Los investigadores premiados son Francisco Herrera Triguero, catedrático del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la UGR y director del Instituto Andaluz Interuniversitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional –DaSCI–, con el primer premio, y los investigadores Javier López Martínez, del departamento de Teoría de la Señal, Telemática y Comunicaciones, Purificación Checa Fernández, del departamento de Psicología Evolutiva, José Manuel Soto, del departamento de Ingeniería de Computadores, Automática y Robótica e Isaac Triguero y Alberto Fernández, del de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial y miembros de DaSCI, con el segundo premio.
Francisco Herrera ha conseguido el primer premio por un trabajo realizado en colaboración con TECNALIA, entidad relacionada con la universidad granadina a través de la Cátedra TECNALIA-UGR en IA, y que aborda el diseño de sistemas de IA para que ante escenarios de interacción en un mundo abierto y dinámico el modelo de aprendizaje mantenga un equilibrio entre buen comportamiento en precisión y en robustez. El primer autor, Javier del Ser, es director de IA de TECNALIA y mantiene una dilatada colaboración con investigadores del Instituto de Investigación DaSCI. Francisco Herrera y Javier del Ser han publicado conjuntamente más de una docena de artículos científicos de importante impacto en el ámbito de la IA.
Por otro lado, el trabajo que ha conseguido el segundo premio está asociado a un proyecto de investigación del plan propio 2023 sobre trastornos del neurodesarrollo. El artículo tiene su origen en un TFM de López Martínez en el que desarrolló una metodología para resolver un caso de estudio en diagnóstico de TEA (Trastorno del Espectro Autista).
El TEA tiene una prevalencia relativamente alta (1 de cada 36 niños 2.8%), y es muy importante hacer un diagnóstico temprano para implementar una buena atención temprana. Su diagnóstico se ha venido realizando mediante cuestionarios psicológicos, que conllevan un gran componente subjetivo, o pruebas de resonancia magnética, una técnica costosa.
El artículo propone alternativas entre las que se encuentra utilizar pruebas de seguimiento ocular, una prueba inocua para los niños y de muy bajo coste. Unos vídeos tratan de captar el interés de los participantes y de ahí se podrían obtener las trazas de dicho seguimiento. El diagnóstico parte de la base de que los patrones son diferentes entre usuarios con TEA y los denominados neurotípicos.
Adicionalmente, el trabajo realiza una discusión sobre dos cuestiones de interés en este campo de estudio. En primer lugar enfatizando las bondades de los wearables para obtener muchos más datos que apoyen en el diagnóstico temprano –como pulseras de actividad o sensores en las habitaciones donde se realizan las tareas de apoyo–, y permitiendo de este modo una aproximación multi modal que aúne las diferentes fuentes de información. Adicionalmente se realizó un análisis sobre cómo se implementarían las cualidades de la IA fiable en esta área, se tratan temas de transparencia, ética, privacidad, etc.
La Universidad de Granada ha tenido, además, un papel relevante en esta cita mundial, gracias a la intervención de Francisco Herrera como conferenciante invitado para la sesión plenaria. Herrera ha ofrecido la charla Sistemas difusos para una IA Segura y Fiable: Hacia sistemas de IA responsables, que aborda el uso de los sistemas difusos para el diseño de sistemas de IA que sean fiables y seguros.
La Conferencia Mundial sobre Inteligencia Computacional 2024 engloba a los tres congresos más importantes de las tecnologías de inteligencia computacional (redes neuronales y Deep learning IJCNN, computación evolutiva CEC2024, y tecnologías de conjuntos y sistemas Difusos Fuzz-IEEE2024). La conferencia, con 1.681 artículos aceptados de autores de más de 80 países, ha sido la más concurrida de las celebradas hasta ahora, reuniendo a más de 2.000 investigadores en IA de todo el mundo. Esta cita versa sobre teoría, análisis y aplicaciones en el aprendizaje automático, con especial énfasis en el ámbito de las redes neuronales y el aprendizaje profundo (Deep Learning), así como la computación evolutiva y la teoría de conjuntos difusos.
El Instituto Andaluz Interuniversitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional es una entidad de colaboración entre las universidades de Granada, Jaén y Córdoba que se dedica a la investigación avanzada y la formación en el ámbito de la Inteligencia Artificial, con un enfoque particular en la Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional. El instituto reúne a un destacado grupo de investigadores e investigadoras que trabajan en proyectos conjuntos, promoviendo el desarrollo y la aplicación de tecnologías innovadoras en diversos sectores.
