Research

Aprendizaje automático en análisis de datos sísmicos 4D

Aprendizaje automático en análisis de datos sísmicos 4D

(Deep Neural Networks in Geophysics) Esta tesis investiga las propiedades fundamentales de las redes neuronales en aplicaciones geofísicas. Incluye la reutilización de redes neuronales entrenadas, que son excelentes para identificar imágenes y aplicarlas para identificar capas de rocas y eventos geológicos en imágenes geofísicas. Esta tesis profundiza para evaluar si la teoría de incluir información específica de […]

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Células y proteínas: el modelo SNARE-CNN (red neuronal convolucional 2D)

Células y proteínas: el modelo SNARE-CNN (red neuronal convolucional 2D)

Usando el modelo, en sus conclusiones, los autores señalan que las nuevas proteínas SNARE pueden identificarse con precisión y usarse para el desarrollo de fármacos. Y tratándose de enfermedades como las neurodegenerativas, mentales y el cáncer podemos y debemos interesarnos por este trabajo aplicado al campo de la bioinformática computacional, la minería de datos y el Machine Learning.

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El proyecto «Algonauts» (Algonautas): se centra en tratar de explicar cómo ve el cerebro humano

El Proyecto Algonauts reúne a investigadores de inteligencia biológica y artificial en una plataforma común para intercambiar ideas y avanzar en ambos campos. Explicando el cerebro visual humano, se centra en construir modelos de visión por computadora que simulen cómo el cerebro ve y reconoce objetos, un tema que ha fascinado a los neurocientíficos y científicos de la computación.

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Un framework para la IA: el uso de máquinas para reducir o eliminar la carga cognitiva de la toma de decisiones para un operador humano

El concepto de framework aplicado a la inteligencia artificial para apoyar aplicaciones y desarrollos comerciales, e incluso militares, es un área de especial interés científico. Por lo tanto, recopilaremos una propuesta de framework y una aplicación posterior de la Army Artificial Intelligence (AI) Task Force. . |Autor: Juan Antonio Lloret Egea |Miembro de la Alianza Europea

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Implicaciones legales y regulatorias de la inteligencia artificial. El caso de los vehículos autónomos, m-health y data mining

Implicaciones legales y regulatorias de la inteligencia artificial. El caso de los vehículos autónomos, m-health y data mining

Este informe presenta los hallazgos de un proyecto conjunto EIT / JRC que busca identificar los desafíos legales y regulatorios que el uso de la tecnología de IA puede traer a las nuevas empresas, en un intento de crear conciencia y conocimiento sobre posibles obstáculos.

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Regulación de la Inteligencia Artificial en 7 puntos estratégicos mundiales y conclusiones

Regulación de la Inteligencia Artificial en 7 puntos estratégicos mundiales y conclusiones

|Autor: Juan Antonio Lloret Egea |https://orcid.org/0000-0002-6634-3351|© 2019. Licencia de uso y distribución: Creative Commons CC BY 4.0 | Escrito: 25/10/2019. Actualizado: 25/10/2019 | | Preprint DOI 10.13140/RG.2.2.14464.38402 | 9.3-1.- Introducción Una encuesta de organizaciones internacionales describe el enfoque que los organismos de las Naciones Unidas y las organizaciones regionales han adoptado hacia la IA Para describir

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Guía y herramientas para el diseño responsable y la implementación de sistemas de IA

Fig. I A. 9.2.1- Plataforma ética para la entrega responsable de un proyecto de IA & Mitigando el sesgo a lo largo del ciclo de vida de la IA. Crédito imag. (C9.1-1, C9.1-2 ). URL: doi.org/10.5281/zenodo.3240529 & www.ibm.com/blogs/research/wp-content/uploads/2018/09/IBM-Research-AI-Fairness-360-768×291.png Autor: Juan Antonio Lloret Egea | https://orcid.org/0000-0002-6634-3351|© 2019. Licencia de uso y distribución: Creative Commons CC BY 4.0. |

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Estándares y seguridad en el uso humano de la IA

Fig. I A. 9.1.1- Atrévete a soñar en GRANDE: los estándares empoderan a los innovadores. Crédito imag. (ISO). URL: https://youtu.be/N6ZLzzAZ_nQ Autor: Juan Antonio Lloret Egea | https://orcid.org/0000-0002-6634-3351|© 2019. Licencia de uso y distribución: Creative Commons CC BY 4.0.|Escrito: 20/10/2019. Actualizado:20/10/2019. DOI 10.13140/RG.2.2.26418.15045 | 9.1-1.- Introducción El campo de la ética y la legalidad en la inteligencia artificial

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Leer, asistir y comentar: una arquitectura profunda para la generación automática de comentarios

Leer, asistir y comentar: una arquitectura profunda para la generación automática de comentarios

La generación automática de comentarios de noticias es una nueva plataforma para las técnicas de generación de lenguaje natural. En este documento, proponemos un procedimiento de «lectura, comentario y atención» para la generación de comentarios de noticias y formalizamos el procedimiento con una red de lectura y una red de generación. La red de lectura comprende un artículo de noticias y extrae algunos puntos importantes de él, luego la red de generación crea un comentario al atender los puntos discretos extraídos y el título de la noticia.

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