INTERNACIONALES

Ulisses Braga-Neto

Pattern Recognition for Small-Sample Data in Genomics

Abstract:

Modern biomedical applications based on genomic and proteomic expression profiles often produce large amounts of data characterized by a very large number of measurements made on a much smaller number of sample points. This introduces difficult challenges in the application of classification methods to obtain accurate predictive models. In this talk, we discuss our recent work on this topic, highlighting Bayesian approaches to classification of proteomic and metagenomic data, as well as novel approaches for classification and error estimation based on restricted and nonstationary data.

 

Selmer Bringsjord

 

Can an AI System Have and Communicate in Prose a Sense of Ecuador?

Abstract:

Those who have spent much of their lives in Ecuador know what it is like “from the inside” to be there for an extended period of time. We can say that such people feel what it is like to be a person experiencing Ecuador. If they are good creative writers, these people can in addition communicate in prose what it is like to experience aspects of the Ecuadorian life. What this means in the human case is that there is a deep self-consciousness of Ecuador —of its coast, islands, mountains, culture, cuisine, heritage, etc.

 

Some of the literature of Ecuador (which I have been reading in the English) conveys to readers thereof at least some of what it is like to live in Ecuador, to the point that the reader himself/herself experiences a sense of the very place. Parallel points can of course be made about places and writers with which I am personally long acquainted with (e.g., for New York: Winter's Tale by Helprin, or Seize the Day by Bellow). Now, could an AI ever have such a sense of a place? and have a capacity to convey this sense in literature that it writes?

 

My answer is a double No, for reasons I will explain in the talk. However, as I also explain, we can pursue AI engineering that produces artifacts that, in limited situations, appear to have a sense of place, and perhaps also appear to have the capacity to communicate that sense of place, because of the language they generate.

 

NACIONALES

 

Marco E. Benalcázar

Machine Learning: Past, Present and Future Trends

Abstract:

Machine learning (ML) consists of creating algorithms that improve their performance based on training examples. In this talk, we will review the past, present and future trends around machine learning. We will study the history of machine learning analyzing the contributions of Alan Turing, who first posed and addressed the question: can machines think? Then, we will also describe the first model of an artificial neuron: the perceptron of Frank Rosenblatt. Continuing with history of ML, we will describe a ML model that emulates the structure of the human brain: the artificial neural networks, the algorithm used to train these networks: the back-propagation algorithm, and the universal consistency of the feed-forward neural networks. After reviewing the history of ML, we will analyze the ML paradigms used currently like convolutional neural networks, deep learning, transfer learning and their application to the solution of some problems like human-face-detection, image classification, and reinforcement learning. For each of these applications, we will be able to watch live demos. Finally, to conclude the talk, we will pose some questions and analyze some problems regarding the future of ML.

 

 

José Lucio

Machine Learning Aplicado para Simulación Acústica y Realidad Virtual

Abstract:

En esta conferencia magistral se presentarán dos aplicaciones de Machine Learning asociadas con la simulación numérica acústica y con la aurilización (realidad virtual acústica), respectivamente. En la primera se utiliza una característica acústica particular de una sala arbitraria (coeficientes de absorción sonora) como el principal medio de representación de conocimiento necesario para recrear simulaciones realistas. Con esta premisa, es posible plantear un procedimiento de optimización capaz de ajustar los coeficientes de manera que se aproximen a unas pocas mediciones realizadas in situ en la sala real. En resultado permite generalizar resultados de parámetros de calidad acústica para cualquier lugar dentro de la sala, subsanando uno de los principales problemas de los simuladores acústicos, su alta sensibilidad a parámetros de entrada no adecuados. En la segunda parte de esta conferencia se presentará un nuevo enfoque para obtener las Respuestas Impulsivas Bi-auriculares (RIB) a ser aplicadas en sistemas de aurilización, a través del uso de Redes Neurales Artificiales (RNA). Se mostrará que es posible implementar las modificaciones espectrales de una Respuesta Impulsiva Relacionada a Cabeza Humana (HRIR) usando una RNA, en vez de utilizar el procedimiento tradicional de procesamiento de señales que envuelve convoluciones a través de transformadas de Fourier. Las pruebas realizadas sobre un subconjunto de direcciones de HRIRs muestran que el nuevo método es capaz de substituir el procedimiento tradicional y generar adecuadamente los componentes de las RIBs a un costo computacional menor que el del método tradicional.

Wilbert G. Aguilar

Sistemas de Navegación para Vehículos Autónomos

Abstract:

El interés en los vehículos autónomos, ya sean estos terrestres, aéreos o acuáticos, se ha incrementado exponencialmente en los últimos años debido a sus múltiples aplicaciones en distintos campos como transporte, vigilancia, búsqueda, rescate, mapeo, entre otros. No obstante, estos sistemas dependen de la experticia de los teleoperadores que introduce probabilidad de falla debido al factor humano. Adicionalmente, el tiempo de preparación, para adquirir habilidades de maniobra durante el control de estos vehículos, es considerablemente alto. Ante esta problemática, una alternativa eficiente y robusta es el desarrollo de sistemas de navegación completamente autónomos que permitan a los vehículos ir desde un punto a otro sin necesitad de intervención humana.

 

Héctor Dávila Diaz

 

 

Uso de similitud textual en la traducción automática

Abstract:

La traducción automática es el proceso mediante el cual se utiliza softwares para traducir documentos de un lenguaje a otro. Los sistemas de traducción automática se pueden clasificar en dos grandes grupos: Los que se basan en reglas lingüísticas y los que utilizan corpus textuales. Dentro de los sistemas que utilizan corpus textuales se encuentra los basados en ejemplos. Este acercamiento utiliza corpus bilingües como fuente de conocimiento para realizar traducción por analogía. El objetivo consiste en solucionar un problema a partir de la solución de problema similares previamente resueltos. En este aspecto surge como necesidad determinar cuando dos textos son similares y que tan similares son

 

 

Saúl Piña

 

Modelos emocionales dimensionales

Abstract:

La computación emocional es un área reciente de la inteligencia artificial que tiene como objetivo mejorar los procesos interactivos entre agentes emocionales y el ser humano, tanto en aplicaciones de software como de hardware. En un enfoque diferente otros autores estudian modelos emocionales con el objetivo de mejorar la interacción entre agentes inteligentes.

Este presentación tiene como objeto describir el estado del arte de los modelos emocionales en agentes inteligentes, específicamente los llamados modelos emocionales dimensionales, los cuales definen emociones a través de una o más dimensiones permitiendo así que dichos agentes inteligentes exhiban diferentes emociones artificiales al variar el estado de cada dimensión individualmente.

Un ejemplo es el modelo emocional dimensional descrito en la arquitectura multiagentes MASOES. Se presentará una implementación del modelo afectivo de MASOES sobre un sistema multiagente, el cual tiene como finalidad brindar un entorno para la interacción entre los procesos emocionales y las diferentes funciones de un agente.

 

Diego Montúfar

 

Inteligencia Artificial como Servicio utilizando H2O.ai

Abstract:

La Inteligencia artificial está empezando a ganar terreno a nivel mundial y grandes empresas de tecnología y muchos startups están apostando e invirtiendo mucho esfuerzo y dinero en investigación y generación de productos en esta área. El problema que estamos enfrentando actualmente es el déficit de talento humano con el conocimiento suficiente para trabajar en proyectos de Inteligencia Artificial. De cierta forma, este inconveniente se debe a la dificultad y el reto que representa adentrarse en el mundo de la analítica avanzada de Datos y en la generación de modelos inteligentes y cognitivos, en ese sentido, es imperativo crear medios de aprendizaje y plataformas tecnológicas que ayuden a facilitar estos aspectos y por ello en esta charla, presentaremos un enfoque conocido como Self-service Analytics utilizando la plataforma de inteligencia artificial open source H2O.ai, misma que permite ejecutar y construir modelos de inteligencia artificial de manera sencilla, en pocos pasos y utilizando software conocido en el medio

 

Jhonny Guerrón

 

Transformación Digital Empresarial

Abstract:

En todo el mundo las empresas enfrentan una enorme presión para hacer "más con menos". Responder de manera efectiva a este desafío significará que las organizaciones necesitan producir un cambio que sea transformador y no incremental. Durante gran parte de las dos últimas décadas, la tecnología fue anunciada como la clave para llevar a cabo estas transformaciones. Sin embargo, ahora está claro que las Tecnologías de la Información (TI) no son la mejor solución si se las utiliza de manera aislada y sin una estrategia clara que permita a una empresa aplicarlas de manera integral.

Esta ponencia presentará las principales fuerzas digitales (Internet of Things, Mobility, Cloud, Artificial Intelligence, Social Media y Big Data) las cuales actualmente están transformando a las empresas alrededor del mundo y muestra un marco de trabajo para que las organizaciones puedan plantear una estrategia integral que les permita hacer un uso efectivo de estas fuerzas.

 

 

Antonio Luis Terrones

 

¿Es posible aplicar la ética al ámbito de la Inteligencia Artificial?

Abstract:

Los grandes avances que está experimentando, y que experimentará en las próximas décadas, la Inteligencia Artificial, nos plantean un desafío ético que supera los propios límites de “lo humano”. Esos desafíos sugieren la necesidad de una reflexión ética sobre dichos avances, pues los límites de lo humano se verán configurados desde una nueva perspectiva. El nuevo horizonte que dibuja la IA planteará dilemas muy importantes a la humanidad y también incertidumbres, y por qué no, quizás peligros...

El tema de la IA puede parecer un tema de menor importancia, pues en lo relativo al progreso tecnológico todo el mundo parece estar de acuerdo. No obstante, la explosión de superinteligencia prevista para dentro de unas décadas, puede cuestionar muchos paradigmas existenciales, económicos, tecnológicos, etc. Esto se debe a que el escenario que dibujará plantea nuevas perspectivas de abordaje, pues las consideraciones antropomórficas no serán suficientes, ya que la forma que adopta la inteligencia artificial se acercará, incluso, al terreno de lo abstracto. Por lo tanto, ante un escenario del tal magnitud, en el que incluso peligrarán muchos puestos de trabajo en el mundo, se requerirán también nuevas formas desde las que construir los Estados, pensar el Derecho, replantear las relaciones laborales, etc. De este modo, surge la necesidad de que la humanidad lleve a cabo una profunda reflexión ética a partir del principio de responsabilidad aplicado al terreno de la IA.

Edgar Sánchez

 

 

Azure ML

Abstract:

El uso de modelos estadísticos y de AI para proyectos de clasificación, pronóstico y detección de anomalías en escenarios de negocios se está haciendo más frecuente. Azure ML propone una plataforma visual con un conjunto de modelos probados y maduros para la creación de este tipo de soluciones, en esta charla veremos como crear una solución de clasificación usando esta solución de aprendizaje de máquina en la nube.

 

Con el auspicio de: