Artificial intelligence and journalism: Systematic review of scientific production in Web of Science and Scopus (2008-2019)

Research about the use of Artificial Intelligence applied to journalism has increased over the years. The studies conducted in this field between January 2008 and December 2019 were analysed to understand the contexts in which they have been developed and the challenges detected. The method used consisted of a systematic review of the scientific literature (SLR) of 209 scientific documents published in the Web of Science and Scopus databases. The validation required the inclusion and exclusion criteria, database identification, search engines and evaluation and description of results. The findings indicate that the largest number of publications related to this topic are concentrated in the United States and that the rise of scientific production on Artificial Intelligence in journalism takes place in 2015, when the remarkable growth of these publications begins, until reaching 61 in 2019. It is concluded that research is mainly published in scientific journals, which include works that handle a broad variety of topics, such as information production, data journalism, big data, application in social networks or information checking. In relation to authorship, the trend is the presence of a single signer.La investigación sobre el uso de la Inteligencia Artificial aplicada al periodismo se ha intensificado en los últimos años. Este artículo analiza los estudios producidos en este campo entre enero 2008 y diciembre 2019, a fin de conocer qué investigaciones se han realizado y cuáles son los contextos en los que se han desarrollado. El método ha sido una revisión sistemática de la literatura científica (SLR) de 209 documentos científicos publicados en las bases de datos Web of Science y Scopus. La validación ha seguido los criterios de inclusión y exclusión, identificación de la base de datos, motores de búsqueda y evaluación y descripción de resultados. Los hallazgos indican que en Estados Unidos se concentra el mayor número de publicaciones relacionadas con este tema y que el auge de la producción científica sobre la Inteligencia Artificial en periodismo se produce en 2015, cuando empieza el crecimiento notable de estas publicaciones, hasta alcanzar las 61 en 2019. Se concluye que las investigaciones se publican principalmente en revistas científicas, que incluyen trabajos que versan sobre una amplia variedad de temas, como la producción informativa, el periodismo de datos, el big data, la aplicación en redes sociales o el chequeo de información. En relación con la autoría, la tendencia es la presencia de un único firmante

Optimización de funciones mono-objetivo con y sin restricciones, y funciones multi-objetivo a través de heurísticas bio-inspiradas

En esta presentación se describen, en forma breve, algunas de las direcciones de investigación que en la actualidad se están desarrollando dentro de la línea ”Optimización Mono y Multiobjetivo” del Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Computacional (LIDIC). Uno de los objetivos de esta línea, es el estudio y desarrollo de metaheurísticas aptas para resolver problemas de optimización. En particular, el énfasis está puesto en las heurísticas de inteligencia computacional basadas en los paradigmas de inteligencia colectiva y biológicos, como ser Particle Swarm Optimization y Sistemas Inmunes Artificiales.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Un enfoque basado en competencias de sistemas multiagentes para la enseñanza de Inteligencia Artificial

En este trabajo se presenta un enfoque basado en competencias de sistemas multiagentes como fundamento de la enseñanza de tópicos avanzados en Inteligencia Artificial. La metodología fue implementada en la materia optativa Robótica Cognitiva con alumnos del 5to. año de la carrera Licenciatura en Ciencias de la Computación, de la Universidad Nacional del Comahue, en un dominio que es conocido y divertido: el fútbol. Los campeonatos que se realizan entre los diferentes equipos permiten que los estudiantes evalúen y comparen los resultados. La motivación que se logra es fundamental para despertar interés en el estudio de técnicas la Inteligencia Artificial y en la investigación en general. Se presentan la experiencia desarrollada, un análisis de la metodología y el impacto en el dominio académico y de investigación.Facultad de Informátic