III Encuentro UMI ValgrAI
(martes 14 de mayo de 2024)
Planificación
El martes 14 de mayo de 2024, la Universidad Miguel Hernández de Elche será sede del III Encuentro UMI ValgrAI, un evento clave para profesionales y académicos en el campo de la Inteligencia Artificial. Este encuentro anual representa una oportunidad excepcional para que investigadores, estudiantes y expertos en tecnología compartan conocimientos, discutan innovaciones recientes y exploren futuras colaboraciones.
El encuentro se centrará en cómo la colaboración interdisciplinaria y el desarrollo conjunto pueden acelerar el progreso en inteligencia artificial y tecnologías afines. Desde aplicaciones en salud hasta avances en ética digital y regulaciones, el programa está diseñado para abarcar los aspectos más críticos y fascinantes de la IA contemporánea.
Abstract
El III Encuentro UMI ValgrAI es una plataforma para discutir investigaciones y desarrollos recientes, un espacio para fomentar relaciones entre distintos actores del ecosistema de IA, desde académicos hasta profesionales de la industria. Además, será una excelente ocasión para que los participantes amplíen su red de contactos y encuentren posibles colaboraciones que puedan llevar a innovaciones y proyectos futuros.
Te invitamos a unirte a nosotros en este evento dinámico y enriquecedor. Es una cita obligada para quienes están a la vanguardia del campo de la inteligencia artificial y desean contribuir al desarrollo de tecnologías que moldearán nuestro futuro. Para registrarte y obtener más información, hazlo en el formulario que encontrarás en la parte superior derecha de esta página.
Ponente invitado
- 11:00 – 11:15 Vicent Botti y Ana Cidad (ValgrAI) – Bienvenida e Informe de situación de ValgrAI
- 11:15 – 11:30 José María Azorín (UMH) – Neurointerfaces para interaccionar con exoesqueletos robóticos de asistencia a la marcha
- 11:30 – 11:45 Manuel Palomar (UA) – Plan VIVES de Tecnologías del Lenguaje: creación de recursos lingüísticos y modelos del lenguaje.
- 11:45 – 12:00 Aarón Picó y Vicent Botti (UPV) – Inteligencia Artificial y su aplicación en Salud Mental
- 12:00 – 12:15 Patricio Martínez Barco (UA) – Tecnologías del Lenguaje para mitigar la toxicidad en la comunicación social
- 12:15 – 12:30 Juan Aparicio Baeza (UMH) – Machine Learning e IA aplicado a la optimización de recursos y la mejora de la productividad
- 12:30 – 12:45 Adrián Palma Ortigosa y Lorenzo Cotino (UV) – El nuevo reglamento de IA: ¿Cómo y por quién se evalúan los sistemas de Inteligencia Artificial antes de que se puedan poner en el mercado?
- 12:45 – 13:00 Vicente Domingo García Marzá y Patrici Calvo (UJI) – Ética digital y democracia algorítmica
- 13:00 – 13:15 Andrés Montoyo (UA) – Geo.IA Plataforma de GeoInteligencia Artificial para resolver problemas a los ciudadanos y facilitar la toma de decisiones estratégicas en las administraciones públicas.
- 13:15 – 13:30 Héctor Calvete y Esther Cerveró (ValgrAI) – Servicios para la investigación de ValgrAI
- 13:30 – 14:00 Networking
Observación del modo de ensamblado de robots paralelos mediante Redes Neuronales
(viernes 20 de octubre de 2023)
Planificación
El viernes 20 de octubre de 2023 a las 17:00, se impartirá la conferencia «Observación del modo de ensamblado de robots paralelos mediante Redes Neuronales» a cargo del Dr. Adrián Peidró Vidal.
La sesión se desarrollará online a través del siguiente enlace:
https://meet.google.com/kun-gsvm-ybe
Abstract
Los robots paralelos controlan el movimiento de su pinza o efector final mediante dos o más cadenas cinemáticas conectadas en paralelo entre dicha pinza y la base fija del robot. Cuando se conocen los desplazamientos de las articulaciones actuadas del robot, el problema cinemático directo consiste en determinar la posición y orientación de su pinza. Por lo general, para robots paralelos este problema admite diversas soluciones, es decir, existen distintas poses de la pinza que son compatibles con los desplazamientos de las articulaciones actuadas. Cada una de estas soluciones se conoce como un “modo de ensamblado” del robot. Sin embargo, solo una de dichas soluciones es la adoptada realmente por el robot. En este seminario se revisan diversos métodos para determinar cuál de las posibles soluciones es la adoptada por el robot, comenzando por métodos basados en sensores redundantes como cámaras, y proponiendo un nuevo método basado en inteligencia artificial para estimar la pose de la pinza sin requerir sensores redundantes. El método propuesto consiste en entrenar una red neuronal para que actúe como observador del estado del robot paralelo, considerando éste como un sistema dinámico no-lineal. Este trabajo forma parte del proyecto “Aprendizaje móvil de Inteligencia Artificial y Visión por Computador mediante un laboratorio remoto de robots” financiado por el Centro de Inteligencia Digital de la Diputación de Alicante (CENID).
Ponente invitado
Adrián Peidró es Profesor Ayudante Doctor en el Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática de la Universidad Miguel Hernández (UMH), y miembro del grupo de investigación en Automatización, Robótica y Visión por Computador (ARVC) del Instituto de Investigación en Ingeniería de Elche (I3E-UMH). Es Ingeniero Industrial por la UMH (2013, Primer Premio Nacional), y Doctor en Tecnologías Industriales y de Telecomunicación por la UMH (2018). Ha sido investigador visitante en el Instituto de Sistemas y Robótica (ISR) de la Universidad de Coímbra (septiembre-noviembre 2016) y en la Asociación para el Desarrollo de la Aerodinámica Industrial (ADAI) de la Universidad de Coímbra (julio-agosto 2019). Sus intereses de investigación son los robots paralelos, robots trepadores, robots redundantes, inteligencia artificial y visión por computador.