Etiqueta: Big Data

Imagen de la inauguración de

El Encuentro Andaluz.IA celebra su primera edición en la Universidad Pablo de Olavide

Más de 200 asistentes se dan cita a lo largo del día de hoy en la Universidad Pablo de Olavide en la primera edición del Encuentro Andaluz.IA, un evento que tiene como objetivo dar a conocer la investigación sobre Inteligencia Artificial desarrollada por investigadores e investigadoras que actualmente trabajan en Andalucía o que han desarrollado parte de sus estudios o carrera en esta comunidad autónoma.

Logo de Encuentro Andaluz.IA

La UPO acogerá el próximo miércoles la primera edición del Encuentro Andaluz.IA

La Universidad Pablo de Olavide acogerá el próximo miércoles 20 de diciembre la primera edición del Encuentro Andaluz.IA, un evento cuyo objetivo es dar a conocer la investigación sobre Inteligencia Artificial desarrollada por investigadores e investigadoras que actualmente trabajan en Andalucía o que han desarrollado parte de sus estudios o carrera en esta comunidad autónoma.

La catedrática de la UPO Alicia Troncoso, presidenta de la Asociación Española de Inteligencia Artificial

La catedrática de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad Pablo de Olavide Alicia Troncoso ha sido elegida presidenta de la Asociación Española de Inteligencia Artificial (AEPIA).

 La AEPIA, creada en 1983, tiene como principales ejes de trabajo la investigación y la formación, teniendo como objetivos enriquecer las relaciones entre investigación e IA empresarial y mejorar el impacto de la investigación en Europa. Está formada por más de 600 docentes, investigadores y profesionales que comparten intereses en temas relacionados con la Inteligencia Artificial.

Un grupo de investigación de la UPO diseña una solución de inteligencia artificial para la gestión óptima de datos energéticos

La Universidad Pablo de Olavide y Ferrovial Servicios han desarrollado un proyecto de predicción de consumo energético con el objetivo de obtener una gestión más eficiente de los recursos energéticos haciendo uso de la inteligencia artificial. Se trata de un estudio que servirá como base para futuros análisis y que se ha llevado a cabo en un hospital gestionado por esta empresa multinacional.

José Luis Salmerón es catedrático de Sistemas de la Información e Informática de Gestión de la UPO.

El catedrático Salmerón crea una técnica de inteligencia artificial que preserva la privacidad del paciente

El catedrático de Sistemas de la Información e Informática de Gestión de la Universidad Pablo de Olavide, Dr. José Luis Salmerón, ha creado una herramienta de aprendizaje automático aplicada al sector sanitario que no solo contribuye al diagnóstico y tratamiento de enfermedades, sino que preserva la privacidad de los pacientes al no ser necesario compartir sus datos. Se trata de una herramienta diseñada para enfermos con cáncer y que actualmente el científico de la UPO está adaptando para aplicarla en casos de COVID-19.

The company Detea licenses the app ‘iPresCons’, developed in collaboration with the UPO

iPresCons is an Artificial Intelligence application, developed by researchers of the UPO based on a contract signed with the company DETEA, S.A. for the participation of the Research Group PAIDI Data Science & Big Data Lab (TIC 254), in the R&D project: “Predictive models for the collaborative management of estimates in client relation processes” (in Spanish, Modelos predictivos para la gestión colaborativa de estimaciones en procesos de relación con el cliente), to which DETEA, S.A. submitted to the call of the Technological Corporation of Andalusia (CTA, in Spanish). This app is useful in calculating the cost of a construction, as it predicts a price range for a specific real estate based on Machine Learning and Big Data techniques.

ilustración coste inmobiliario

La empresa Detea S.A. licencia la aplicación desarrollada con la colaboración de la UPO ‘iPresCons’

iPresCons es una aplicación de Inteligencia Artificial, desarrollada por investigadores de la UPO en base a un contrato suscrito con la empresa DETEA, S.A. para la participación del Grupo de Investigación PAIDI Data Science & Big Data Lab (TIC 254), en el proyecto de I+D: “Modelos predictivos para la gestión colaborativa de estimaciones en procesos de relación con el cliente”, que DETEA, S.A. presentó a la convocatoria de la Corporación Tecnológica de Andalucía (CTA). Esta aplicación es útil a la hora de estimar el coste de una construcción pues permite predecir un intervalo de precios para un determinado bien inmueble basándose en técnicas de Machine Learning y Big Data.

vista nocturna de una ciudad

Big data y optimización, motores de la futura movilidad sostenible

Creo que ya no hace falta convencer a nadie de que la Inteligencia Artificial, los modelos de Aprendizaje de Máquina (Machine Learning), el Big Data y las técnicas de optimización han irrumpido en nuestra sociedad, en el tejido empresarial, en nuestro día a día, en especial, en estas dos últimas décadas, y nos costaría imaginar un mundo sin estos avances tecnológicos. Se podrían enumerar cientos de escenarios o casos de uso –Finanzas, Industria, Marketing, Sociología, Medicina…–, pero me gustaría centrarme en la movilidad sostenible, la logística y lo que ahora se conoce como Smart Cities.

El poder de la Inteligencia Artificial en la lucha del Covid-19

Hoy en día nos encontramos ante una situación compleja, global y crítica para nuestro futuro. Estamos bombardeados de información acerca del Covid-19, y de datos acerca de la evolución que está teniendo, tanto en España como en otros países y a nivel de comunidades autónomas, aunque bien es cierto que con una cuestionada veracidad debido a que los criterios de medición en cada país son diferentes. Esta situación parece que nos ha cogido a todos desprevenidos, aunque ya es conocido que una startup de Inteligencia Artificial predijo un brote en Wuhan de una neumonía desconocida y además su salto a países concretos a través de un algoritmo de Inteligencia Artificial de procesamiento de lenguaje natural. De hecho, a finales de marzo se han puesto en marcha algunas iniciativas, tanto a nivel nacional como europeo, para identificar sistemas inteligentes suficientemente maduros que se pudieran poner en marcha en el corto o medio plazo para el sector de la salud y que pudieran así colaborar con los expertos del ámbito sanitario en la lucha contra el Covid-19.

27 de abril