José Manuel Molina López (UC3M)

Miembro de la Comisión de Inteligencia Artificial y Big Data, AMETIC
PLG
¿Qué temas tratan en el departamento los diferentes grupos?
El departamento de informática está formado por unos 120 investigadores que abordan distintas líneas de investigación relacionadas con la informática. Entre estas líneas se encuentran:
  1. la ciberseguridad y tecnologías asociadas como la criptografía, sistemas de ciberdefensa, informática forense y análisis de malware;
  2. Técnicas de inteligencia artificial como aprendizaje automático, computación evolutiva, agentes inteligentes, redes de neuronas artificiales y su aplicación a problemas de optimización, planificación, reconocimiento de patrones, procesamiento del lenguaje natural y visión artificial.
  3. Tecnologías de computación social y colaborativa y de interacción natural y multisensorial entre dispositivos, accesibilidad a la sociedad de la información;
  4. la arquitectura de ordenadores orientada al desarrollo y optimización de software para sistemas distribuidos y paralelos de altas prestaciones y sistemas de tiempo real
  5. Ingeniería del software, ingeniería de sistemas, blockchain, procesos innovadores para producción de software y gestión de conocimiento para la transformación digital.
¿Cuántos grupos hay en el departamento y cuántos se centran en IA?
En el departamento Informática existen once grupos de investigación (de los que cuatro se centran en el área de inteligencia artificial. Estos grupos son: el grupo computación evolutiva y redes neuronales (EVANNAI), el grupo de control, aprendizaje y optimización de sistemas (CAOS), el grupo de Inteligencia artificial aplicada (GIAA) y el grupo de planificación y aprendizaje (PLG).
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ayuda conducción
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El grupo CAOS, trabaja en Sistemas multiagente, Deep learning, ensembles de clasificadores, y sistemas evolutivos, donde tiene publicaciones de referencia y hacen desarrollos software para empresas centradas en sistemas de asistencia a la conducción. Concretamente, han desarrollado herramientas basadas en técnicas de Inteligencia Artificial y modelado de sistemas que son eficaces en el desarrollo de entornos virtuales de simulación para el diseño de sistemas avanzados de asistencia a la conducción y de la monitorización del conductor.
El grupo GIAA trabaja en la aplicación de técnicas de IA y ML para el análisis de anomalías, de comportamiento, perfilado y en el análisis de datos genéticos y de hábitos de vida. También aplica técnicas de decisión multicriterio en el ámbito de la ingeniería y sociedad, así como sistemas multiagente y visión artificial en Fusión de datos de sensores para analizar situaciones y toma de decisiones en función del contexto en entornos de Tráfico Aéreo, Marítimo y de drones. El grupo ha colaborado a lo largo de estos años con empresas como Telefónica, Abertis, Kongsberg, Audatex, Multiasistencia, Canon Research, Deimos Space, EADS-Casa, Nucleo, Arcelor, etc. Actualmente a través de la cátedra MásMóvil se están aplicando técnicas del estado del arte del aprendizaje automático para problemas reales del sector telco. Resultados de su investigación pueden verse en su canal de Youtube
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PLG
El grupo PLG centra su trabajo en planificación automática de tareas, aprendizaje automático, aprendizaje por refuerzo, optimización y búsqueda heurística. Dentro del Aprendizaje por Refuerzo tiene colaboraciones con Repsol y con JPMorgan en contratos de investigación financiados por las propias empresas, en el ámbito de la optimización tiene colaboraciones con Goal Systems y en el ámbito de la Planificación Automática y arquitecturas cognitivas para robótica social ha creado una spin-off, Inrobics Social Robotics S.L.L.
Sin embargo, la IA actualmente es una tecnología muy transversal aplicada a multitud de problemas como la tecnología de Big Data. La IA ha calado en otras áreas de la informática y esto significa que se hace uso de esta tecnología en los proyectos de investigación e innovación del resto de grupos del departamento.
¿Qué peso tiene la IA en los resultados científicos del departamento?
Aproximadamente un 80% de las publicaciones y los proyectos de investigación están en mayor o menor medida relacionadas con IA. En el contexto actual en el que hay una gran disponibilidad de datos procedentes de internet, sensores, etc. e infraestructuras con gran capacidad de cómputo para analizarlos, se ha potenciado el uso de tecnologías de IA, como el aprendizaje profundo (Deep learning), que está revolucionando el panorama investigador en la informática
¿Qué opinas de los doctorados industriales? ¿tiene peso la IA en ese tipo de doctorados?
Los doctorados industriales son una oportunidad excelente para que la investigación que se lleva a cabo en la universidad se ponga en práctica en proyectos reales en la empresa. En el momento actual de transformación digital, la informática como facilitadora de los procesos que se llevan a cabo en las empresas u organizaciones representa un importante papel. En las empresas es necesario automatizar procesos y los doctorados industriales son una herramienta para ofrecer soluciones innovadoras que acerquen la academia a la empresa. El 60% de los datos que se generan en internet no proceden de las interacciones entre personas sino de los sensores entre sí y con internet. Las empresas de datos tienen necesidad de desarrollar productos y servicios inteligentes y en este contexto la IA es una tecnología necesaria.
¿Qué proyectos considera relevantes en el ámbito de la IA que se estén desarrollando actualmente en el departamento?
Apoyo a la decisión del conductor basado en agentes inteligentes (i-Support; TRA2011-29454-C03-03), proyecto dedicado al desarrollo y aplicación de técnicas de aprendizaje automático y razonamiento bajo datos inciertos e incompletos para el desarrollo de copilotos orientados a la ciudad y basados en la visión. Los copilotos están centrados en
  1. la detección de obstáculos centrada en el conductor; y
  2. la detección de peatones centrada en el conductor.
GoalPLAN pretende desarrollar un software que garantice una planificación estratégica del transporte público multimodal y urbano completamente adaptado a las necesidades de movilidad de las Smart Cities, capaz de competir con el uso del transporte privado. Para ello, se generarán matrices origen-destino construida a partir de los datos de movilidad de operadores de telefonía utilizando técnicas de AI (Artificial Intelligence). Asimismo, se desarrollará un nuevo motor de optimización multimodal capaz de sincronizar las frecuencias de distintos medios de transporte en aras de minimizar los transbordos y los tiempos de espera en puntos críticos de la red.
Sistema de Ayuda para una Conducción Urbana más Segura Urbanitas (URBANITAS – TRA2015-63708-R), proyecto orientado contribuir a la reducción del número de atropellos, así como facilitar la actuación proactiva en caso de que el accidente sea inevitable, mediante un sistema capaz de detectar con antelación a los peatones, ciclistas y motoristas. Para conseguir este objetivo se planteó la construcción de un Sistema de Ayuda a la Conducción capaz de vigilar la parte frontal y el ángulo muerto del vehículo mediante la utilización de distintos tipos de sensores ubicados estratégicamente en el vehículo.
Proyecto GENOBIA donde se lleva a cabo el diseño, mediante inteligencia artificial, de algoritmos predictivos para la identificación de individuos en riesgo de desarrollar sobrepeso/obesidad y sus patologías asociadas: Aportación del análisis gnético.
Proyecto EpiGraph que aplica aprendizaje automático y análisis de patrones con datos de COVID-19 combinando datos geolocalizados y mapas de incidencia con movilidad peatonal, uso del transporte público, imágenes de densidad de tráfico entre otros.
Proyecto Trust aWARE cuyo objetivo es desarrollar una plataforma que integre herramientas y servicios de análisis de la seguridad y privacidad del software orientados hacia distintos grupos de usuarios: CERTs, DPAs, organizaciones y desarrolladores. Los servicios de análisis facilitarán las labores de identificación, auditoría, análisis, prevención y mitigación del impacto de distintas amenazas asociadas con el uso de servicios basados en software. La plataforma pone especial énfasis en el cumplimiento regulatorio y la integración de requisitos y restricciones propias de cada grupo de usuarios.
Proyecto ECYSAP tiene entre sus objetivos el desarrollo de una plataforma de conciencia situacional para el dominio cibernético que facilite la toma de decisiones y la respuesta defensiva rápida por parte de usuarios militares. La plataforma integra métodos y prototipos originales adaptados a las necesidades y objetivos de las operaciones militares de estados miembros, ofreciendo la capacidad de despliegue en áreas de operación e interconexión entre distintos nodos inteligentes.
Proyecto Observatorio Android
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Proyecto ASPIDE. con soluciones de deep learning para simulación de dinámica de fluidos en centros de datos o sala de servidores para optimización de la ubicación de equipos (foto aprendizaje procesos térmicos en centro de datos) y también para reconstrucción tomográfica para sistemas de rayos X de baja dosis (foto reconstrucción tomográfica deep learning)
Cátedra IRSST-UC3m para una transformación inteligente de la seguridad y salud laboral.
European investment for Digitalisation and Automation Leadership
Intelligent Reliability 4.0, cuyo objetivo es mejorar la fiabilidad de sistemas críticos con funciones no deterministas mediante la mejora del proceso de ingeniería con Inteligencia Artificial. Investigadores del departamento participan en los ámbitos de calidad 4.0 y testing 4.0 para la creación de nuevas métricas de calidad, conexión a diferentes herramientas del “toolchain” y la automatización de la derivación de casos de pruebas, así como su entorno de ejecución mediante técnicas de Inteligencia Artificial. De esta manera, se impulsa el concepto de gemelo digital mediante la automatización de tareas en el proceso de ingeniería de sistemas complejos.
Integrated, Fail-Operational, Cognitive Perception, Planning and Control Systems for Highly Automated Vehicles, centrado en el sector de la automoción para conseguir el nivel SAE Level 3+ para la definición de metodologías para asegurar la calidad, certificación y cualificación continua de sistemas no deterministas. Esto ha permitido mejorar y extender herramientas tecnológicas existentes como el Verification Studio para dar soporte a nuevas métricas de calidad e incluir información y gestión de evidencias.
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Proyecto EASIER  que combina técnicas de accesibilidad al contenido textual de páginas web y técnicas de procesamiento de lenguaje natural para simplificación de textos que facilita el acceso a la información a personas con discapacidad cognitiva (foto easier14)
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proyecto europeo CHIC cuyo objetivo es desarrollar juegos de inmersión y técnicas de aprendizaje automático para exploración de contenidos en enseñanza a adolescentes
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Proyecto PACE cuyo objetivo es desarrollar herramientas para favorecer la participación ciudadanas en las alertas tempranas usando técnicas de IA y visualización de información.
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Proyecto sense2makesense que investiga en las posibilidades y las limitaciones de la exploración de datos multisensorial y semántica.
¿Qué otras actividades lleva a cabo el departamento?
El departamento ha llevado la iniciativa del nuevo máster que se oferta en el curso 22/23 sobre inteligencia artificial que proporciona conocimientos y habilidades para la concepción y desarrollo de soluciones basadas en Inteligencia Artificial (IA) en los sectores más relevantes, con una clara orientación profesional para un sector donde las necesidades laborales de profesionales en estas tecnologías son muy altas.
Además de este máster centrado en el área de Inteligencia Artificial, el departamento lidera el máster profesional de Ingeniería Informática y el máster de investigación de Ciencia y Tecnología Informática, los dos másters tienen una carga relativa de IA, fundamentalmente el segundo, ya que este área es muy relevante en el mundo actual de la informática.
Además de estos másters el departamento lidera o participa en otros relacionados de alguna manera con la informática y con alguna carga en técnicas de IA: