The current and future role of visual question answering in eXplainable artificial intelligence.

Over the last few years, we have seen how the interest of the computer science research community on eXplainable Artificial Intelligence has grown in leaps and bounds. The reason behind this rise is the use of Artificial Intelligence in many daily life tasks, and the consequent necessity of people to understand the intelligent systems' behaviour. Computer vision-related tasks are not an exception, for example, Visual Question Answering tasks. The Artificial Intelligence models that carry out this specific task make an effort to answer questions about what we can watch in a particular image. In this work, we review the existing work about eXplainable Artificial Intelligence on Visual Question Answering which is a problem on which there is still much work to be done. Moreover, we open the discussion about the challenges to overcome regarding this topic, like the future role of Visual Question Answering to address eXplainable Artificial Intelligence issues or difficulties

Uso de competiciones y sistemas de clasificación como metodología de evaluación de una asignatura

En este artículo describimos nuestra experiencia en el uso de una metodología de enseñanza activa y participativa orientada al aprendizaje de técnicas de Inteligencia Artificial entre los estudiantes de Informática. En concreto describimos una aproximación basada en competiciones para evaluar las prácticas de los alumnos y un conjunto de herramientas desarrollado para el apoyo de esta metodología. Esta experiencia nos muestra que las competiciones como parte del método de evaluación incrementan la motivación de los alumnos y proporcionan un mecanismo para que el alumno demuestre sus habilidades, sus proyectos, comparta sus intereses y pueda compararse con otros. Así mismo, presentamos los resultados obtenidos en las encuestas realizadas a los alumnos sobre el uso de las competiciones, así como un experimento que analiza la correlación entre las notas reales obtenidas por los alumnos en las prácticas y la posición alcanzada en la competición.Peer Reviewe

Conceptual modelling of explanation experiences through the iSeeonto ontology.

Explainable Artificial Intelligence is a big research field required in many situations where we need to understand Artificial Intelligence behaviour. However, each explanation need is unique which makes it difficult to apply explanation techniques and solutions that are already implemented when faced with a new problem. Therefore, the task to implement an explanation system can be very challenging because we need to take the AI model into account, user's needs and goals, available data, suitable explainers, etc. In this work, we propose a formal model to define and orchestrate all the elements involved in an explanation system, and make a novel contribution regarding the formalisation of this model as the iSeeOnto ontology. This ontology not only enables the conceptualisation of a wide range of explanation systems, but also supports the application of Case-Based Reasoning as a knowledge transfer approach that reuses previous explanation experiences from unrelated domains. To demonstrate the suitability of the proposed model, we present an exhaustive validation by classifying reference explanation systems found in the literature into the iSeeOnto ontology

¿Cómo enseñar la Web Semántica?

Los objetivos, tecnologías y problemas relacionados con la Web Semántica están claramente establecidos a nivel de investigación. Sin embargo, la gran envergadura del proyecto hace difícil su divulgación a nivel docente. Los profesores universitarios encuentran muchas dificultades a la hora de explicar las materias relacionadas con la Web Semántica. Existe un acuerdo en que la enseñanza de estos contenidos debe tener una fuerte componente práctica y de experimentación. Sin embargo, aunque cada tema puede ser explicado de forma independiente, existe una dificultad inherente a la elaboración de trabajos autocontenidos, pero relacionados entre sí, con los que poner en práctica todos los conceptos y comprender sus dificultades y dependencias. En este artículo se presenta la experiencia con una práctica en el dominio del marcado y recuperación de imágenes.Este trabajo ha sido parcialmente financiado por la Dirección General de Universidades e Investigación de la Consejería de Educación de la Comunidad de Madrid y por la Universidad Complutense de Madrid (Grupo de investigación consolidado 910494), y por el Ministerio de Ciencia y Tecnología (TIN2006-15140-C03-02 y TIN2006-15202-C03-03)

Building case-based reasoning applications with myCBR and COLIBRI Studio

myCBR and COLIBRI Studio are two well-established opensource frameworks for building case-based reasoning (CBR) applications, though they follow different approaches and support different phases of the CBR application development. In a nutshell: Where myCBR supports its users in developing a knowledge model for representing cases, it more or less leaves the software developers alone when they try to develop an application that uses the generated knowledge model. COLIBRI Studio, on the other hand, is focused in the development of applications that use that knowledge model. As soon as you have a knowledge model COLIBRI Studio offers templates for a variety of application types and supports in generating its source code. This paper explains the strengths and weaknesses of both frameworks regarding the rapid development of CBR applications. It also shows how to use both of them in conjunction

Aprendizaje de técnicas avanzadas de Programación Orientada a Objetos mediante programación de juegos

Los juegos constituyen un área muy adecuada para la elaboración de prácticas de programación. En muchos casos, permiten la aplicación directa de los contenidos teóricos impartidos en otras asignaturas teóricas, como las relacionadas con estructuras de datos y algoritmia. Además, al ser prácticas que se alejan de los típicos “problemas de juguete”, permiten introducir nuevas técnicas o tecnologías con demanda en el mundo laboral. En este artículo presentamos la experiencia realizada en un curso de Laboratorio de Programación III, en la que hemos propuesto la implementación de Sudokus en Java. Como veremos, el problema nos ha permitido poner en práctica conceptos de estructuras de datos y algoritmia, así como patrones de diseño y programación de dispositivos móviles

The scoring of poses in protein-protein docking: current capabilities and future directions

BACKGROUND: Protein-protein docking, which aims to predict the structure of a protein-protein complex from its unbound components, remains an unresolved challenge in structural bioinformatics. An important step is the ranking of docked poses using a scoring function, for which many methods have been developed. There is a need to explore the differences and commonalities of these methods with each other, as well as with functions developed in the fields of molecular dynamics and homology modelling. RESULTS: We present an evaluation of 115 scoring functions on an unbound docking decoy benchmark covering 118 complexes for which a near-native solution can be found, yielding top 10 success rates of up to 58%. Hierarchical clustering is performed, so as to group together functions which identify near-natives in similar subsets of complexes. Three set theoretic approaches are used to identify pairs of scoring functions capable of correctly scoring different complexes. This shows that functions in different clusters capture different aspects of binding and are likely to work together synergistically. CONCLUSIONS: All functions designed specifically for docking perform well, indicating that functions are transferable between sampling methods. We also identify promising methods from the field of homology modelling. Further, differential success rates by docking difficulty and solution quality suggest a need for flexibility-dependent scoring. Investigating pairs of scoring functions, the set theoretic measures identify known scoring strategies as well as a number of novel approaches, indicating promising augmentations of traditional scoring methods. Such augmentation and parameter combination strategies are discussed in the context of the learning-to-rank paradigm

Importancia de la embolización preoperatoria en el tratamiento del quiste óseo aneurismático: Presentación de un caso clínico

Se describe el tratamiento de un quiste óseo aneurismático localizado en el raquis dorsal, en un niño de 8 años de edad. El quiste óseo aneurismático es una lesión benigna y a menudo extremadamente vascular. En la columna puede causar extensa destrucción ósea y compromiso de las estructuras neurales. Se demuestra el valor de la embolización preoperatoria reduciendo la vascularización y permitiendo su extirpación quirúrgica total.I n this report, th e managemen t o f a n aneurysma l bon e cyst i n th e thoraci c spin e o f an 8 year s ol d bo y is described . Aneurysma l bon e is a histologicall y benig n lesio n tha t is ofte n extremel y vascular . I n th e spine , it ca n caus e extensiv e bon e destructio n an d compress neura l structures. Th e valu e o f preoperativ e embo - lizatio n t o reduc e vascularity , allowin g tota l excisio n is demonstrated

Uso de competiciones y sistemas de clasificación como metodología de evaluación de una asignatura

En este artículo describimos nuestra experiencia en el uso de una metodología de enseñanza activa y participativa orientada al aprendizaje de técnicas de Inteligencia Artificial entre los estudiantes de Informática. En concreto describimos una aproximación basada en competiciones para evaluar las prácticas de los alumnos y un conjunto de herramientas desarrollado para el apoyo de esta metodología. Esta experiencia nos muestra que las competiciones como parte del método de evaluación incrementan la motivación de los alumnos y proporcionan un mecanismo para que el alumno demuestre sus habilidades, sus proyectos, comparta sus intereses y pueda compararse con otros. Así mismo, presentamos los resultados obtenidos en las encuestas realizadas a los alumnos sobre el uso de las competiciones, así como un experimento que analiza la correlación entre las notas reales obtenidas por los alumnos en las prácticas y la posición alcanzada en la competición.Financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación TIN2009-13692-C03-03 y la Universidad Complutense de Madrid PIMCD-179

Uso de competiciones y sistemas de clasificación como metodología de evaluación de una asignatura

En este artículo describimos nuestra experiencia en el uso de una metodología de enseñanza activa y participativa orientada al aprendizaje de técnicas de Inteligencia Artificial entre los estudiantes de Informática. En concreto describimos una aproximación basada en competiciones para evaluar las prácticas de los alumnos y un conjunto de herramientas desarrollado para el apoyo de esta metodología. Esta experiencia nos muestra que las competiciones como parte del método de evaluación incrementan la motivación de los alumnos y proporcionan un mecanismo para que el alumno demuestre sus habilidades, sus proyectos, comparta sus intereses y pueda compararse con otros. Así mismo, presentamos los resultados obtenidos en las encuestas realizadas a los alumnos sobre el uso de las competiciones, así como un experimento que analiza la correlación entre las notas reales obtenidas por los alumnos en las prácticas y la posición alcanzada en la competición.Financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación TIN2009-13692-C03-03 y la Universidad Complutense de Madrid PIMCD-179