Aprenentatge automàtic en xarxes i robots: reptes tecnocientífics i implicacions ètiques

Discurs de presentació de Carme Torras i Genís com a membre numerària de la Secció de Ciències i Tecnologia, llegit el dia 17 de desembre de 2018. Resum: Després de definir els conceptes d'adaptació i d'aprenentatge, es descriuen els mecanismes biològics que els implementen, a nivell cel·lular, sensoriomotor, cognitiu i d'espècie, per tot seguit descriure els tipus d'algorismes d'aprenentatge que s'hi han inspirat: no-supervisats, supervisats, i per reforçament. Alguns d'aquests algorismes permeten fer front als reptes tecnocientífics que planteja la robòtica social i la intel·ligència artificial: interfícies amigables, seguretat intrínseca, percepció i manipulació d'objectes deformables, execució orientada a objectius, capacitat de col·laboració amb les persones, i personalització. Finalment, s'exposen les implicacions socials i étiques d'aquestes noves tecnologies informàtiques i robòtiques d'interacció amb les persones, les normatives que s'estan desenvolupant i diverses iniciatives per a l'ensenyament de l'ètica en carreres tècniques i per a la divulgació entre la població general. Vídeo: https://youtu.be/b6SO7hnPhOUPeer ReviewedPostprint (published version

Aprenentatge automàtic per anàlisis de imatges hiperespectrals

With the advent of less expensive hyperspectral cameras, now hyperspectral images are increasingly used in many fields and thus, first, traditional machine learning tools should be exploited for its analysis. The project is focused on target detection to find similarities within a hyperspectral image, where we first implement the AMF, SAM and OSP detectors, where the OSP is shown to be superior. With this results, there are some distractors and noise items that the detectors are not capable of disregard. This is why we use machine learning, specifically K-Means as clustering technique, in order to remove useless information and possible noise, and then to apply the detectors only on the target cluster. Using K-Means + AMF/SAM Detector improves the results. On the contrary, with K-Means + OSP Detector the results get worse since K-Means provides a good clustering and thus, the target pixels are considered as background subspace instead of anomalies. Using new data, where K-Means does not provide good clustering, K-Means + OSP Detector provides better results than before although K-Means + AMF/SAM Detector stills being a bit better.Con la llegada de cámaras hiperespectrales menos caras, ahora las imágenes hiperespectrales se utilizan cada vez más en muchos campos y, por lo tanto, en primer lugar, herramientas tradicionales del aprendizaje automático deberían ser explotadas para su análisis. El proyecto está enfocado en la detección de objetivos para encontrar similitudes en una imagen hiperespectral, donde primero implementamos los detectores AMF, SAM y OSP siendo el OSP el que mejor funciona. Con estos resultados, hay algunos distractores y elementos de ruido que los detectores no son capaces de ignorar. Es por eso que usamos el aprendizaje automático, especialmente K-Means como técnica de agrupación, para eliminar información inútil y posible ruido, y entonces aplicar los detectores solo en el grupo donde esta el objetivo. Utilizando K-Means + Detector AMF/SAM los resultados mejoran. En cambio, con K-Means + Detector OSP los resultados empeoran ya que K-Means hace un buena agrupación, y por lo tanto, los píxeles objetivo son considerados como subespacio de fondo en vez de anomalías. Usando nuevos datos donde K-Means no proporciona buena detección, K-Means + Detector OSP proporciona mejores resultados aunque K-Means + Detector AMF/SAM sigue siendo un poco mejor.Amb l’arribada de càmeres hiperespectrals menys cares, ara les imatges hiperespectrals s’utilitzen cada cop més en moltes àrees i, per tant, en primer lloc, eines tradicionals de l’aprenentatge automàtic haurien de ser explotades per al seu anàlisis. El projecte es centra en la detecció d’objectius per trobar similituds en una imatge hiperespectral, on primer implementem els detectors AMF, SAM i OSP, sent l’OSP el que funciona millor. Amb aquests resultats, hi ha alguns distractors i elements de soroll que els detectors no són capaços d’ignorar. Es per això que utilitzem l’aprenentatge automàtic, especialment ´ K-Means com a tècnica d’agrupació, per tal d’eliminar informació inútil i possible soroll, i llavors aplicar els detectors només al grup on està l’objectiu. Utilitzant K-Means + Detector AMF/SAM els resultats milloren. En canvi, amb K-Means + Detector OSP els resultats empitjoren ja que K-Means fa un agrupament bo i, per tant, els pixels objectius són considerats com a subespai de fons en comptes d’anomalies. Utilitzant dades noves on K-Means no proporciona bons resultats, K-Means + Detector OSP ofereix millors resultats encara que K-Means + Detector AMF/SAM segueix sent una mica millor

Comparación de modelos novedosos de proximidad en Quimioinformática

El presente trabajo comprende la implementación computacional en el ambiente Java de 21 modelos de proximidad para usarlos en experimentos simulados de busqueda de similitud; nueve de estos modelos son novedosos en Quimioinformática pues proceden del área de la Psicología, los otros 12 son medidas ya establecidas de la literatura especializada. Posteriormente, las medidas de similitud fueron comparadas y validadas en la “recuperación temprana” usando nueve conjuntos de datos de la Química Medicinal, representados por descriptores numéricos seleccionados por Aprendizaje Automático y un algoritmo de búsqueda eficiente. Los resultados muestran que en tendencia promedio los nuevos modelos se comportan superiormente a los de referencia y que más de la mitad de los mismos se situan entre los diez modelos mas potentes

Algorismes d'integració eficients per la simulació computacional de sistemes físics atòmics i moleculars

En aquest projecte s'ha creat un algorisme d'integració de sistemes físics a partir dels mètode de múltiples passos. S'han fet proves d'eficiència i precisió del nou mètode comparant-lo amb el mètode Verlet leap-frog i el mètode corrector predictor. S'han implementat gràfics 3D del sistema de partícules i una interfície d'interacció persona computador en la que es mostren els resultats de la simulació dels 3 algorismes i els resultats teòrics. S'ha implementat un sistema de comandes per canviar els algorismes a mostrar i els paràmetres d'aquests. El sistema de comandes es llegeix mitjançant un petit interpret. Finalment s'han utilitzat varis algorismes d'aprenentatge automàtic per predir l'entrada de l'usuari en cas que sigui incorrecta i s'han comparat els algorismes d'aprenentatge automàtic per utilitzar el més adequat pel problema.In this project I created an integration algorithm for physical systems based on multistep methods. I test its efficiency and precision against the Verlet leap-frog method and the corrector predictor method. I implemented 3D graphics of the particle system and a computer-machine interaction interface in which I show the results of the simulation of the 3 algorithms and the teoric results. I implemented a command system that changes the algorithms to show and the parameters of them. I process the command system with a little interpreter. Finally I used various machine learning algorithms to predict the input in the case that it is incorrect and I compared these algorithms to use the most suitable one for this task

Codificar la salut mental. Darrere la predicció i detecció de salut mental amb intel·ligència artificial

La intel·ligència artificial (IA) s'incorpora de forma creixent en sistemes de predicció i detecció a la salut mental, un àmbit sanitari tradicionalment desatès, infrarepresentat i d'accés dificultós. Tot i ser una opció prometedora, l'estudi de la producció de la IA en el camp de la salut mental segueix sent incipient, així com els estudis que es centren en com aquesta tecnologia concep la salut mental. Així, per conèixer la noció de salut mental darrera el procés de creació d'aquests sistemes, aquest treball ha recopil·lat els discursos d'investigadors/es de ciència computacional que treballen per a la detecció i predicció de salut mental amb IA. A través d'aquesta anàlisis qualitativa, hem pogut identificar un posicionament comú respecte els objectius de la IA, la valoració de l'interdisciplinarietat de la salut mental, la noció de subjecte i, sobretot, la concepció de salut mental.La inteligencia artificial (IA) se incorpora de forma creciente en sistemas de predicción y detección a la salud mental, un ámbito sanitario tradicionalmente desatendido, infrarrepresentado y de dificultoso acceso. A pesar de ser una opción prometedora, el estudio de la producción de la IA en el campo de la salud mental sigue siendo incipiente, así como los estudios que se centran en cómo esta tecnología concibe la salud mental. Así, para conocer la noción de salud mental detrás del proceso de creación de estos sistemas, este trabajo ha recopilado los discursos de investigadores/as de ciencia computacional que trabajan para la detección y predicción de salud mental con IA. A través de este análisis cualitativo, hemos podido identificar un posicionamiento común respecto a los objetivos de la IA, la valoración de la interdisciplinariedad de la salud mental, la noción de sujeto y, sobre todo, la concepción de salud mental.Artificial intelligence (AI) is increasingly being incorporated into mental health prediction and detection systems, an area of healthcare that has traditionally been neglected, underrepresented, and difficult to access. Despite being a promising option, research of AI for mental health remains incipient, and few attempts are evident that focus on how this technology conceives mental health. Thus, in order to understand the notion of mental health behind the process of creating these systems, we developed an analysis of the discourses of computer science researchers working for the detection and prediction of mental health with AI. In this qualitative study, we identify a common position regarding the objectives of AI, the assessment of the interdisciplinarity of mental health, the notion of the subject/patient and, above all, the conception of mental health

Reconeixement de gestos mitjançant projeccions de seqüències de vídeo

Aquest projecte es centra en el reconeixement de gestos en seqüències de vídeo en temps real. Es busca aconseguir un equilibri entre el temps de reconeixement i la precisió de la classificació. Per a fer-ho s'utilitzen diferents tècniques de visió per computador i d'aprenentatge automàtic.The aim of the project is recognize gestures in video sequences in real-time. The main objective is achieve a balance between the recognition time and the classification accuracy. To do this, different techniques of computer vision and automatic learning are used

Paddle virtual trainer

Recerca i desenvolupament en l'aplicació de tècniques de visualització, visió per computador i aprenentatge automàtic per a l'anàlisi visual de aspectes tàctics de l'esport de pàdel.Research and development in the application of visualisation techniques, computer vision and machine learning for the visual analysis of the tactical aspects of paddle

Estudi, implementació i desenvolupament de la Intel·ligència Artificial a l'ESO i el Batxillerat

Al llarg d'aquest treball es proposen diferents activitats on es treballen i apliquen conceptes bàsics sobre intel·ligència artificial (IA). Des del Machine Learning (ML), passant per la intel·ligència artificial de les coses (AIoT), a com aplicar el reconeixement d'objectes en l'àmbit de la Robòtica. Aquestes activitats pretenen ser una base per als docents que tinguin interès a integrar l'ús de la IA en les pràctiques de l'alumnat, tant de l'ESO com del Batxillerat, fent una proposta per matèries. A partir de la cerca inicial es farà una selecció de propostes on es donarà la programació amb diferents eines com ara Makecode, App Inventor, Python... així com es detallarà i configurarà el maquinari associat necessari: Micro:bit, càmeres comercials d'IA, shields, sensors, actuadors, etc. La documentació tindrà un format molt visual i disposarà de tota la informació necessària per a poder portar les pràctiques a les aules de forma senzilla, incloent-hi el repositori de programes i recursos utilitzats