Universidad de SevillaUniversidad pública de Sevilla, España
HUMAINT tiene como objetivo proporcionar una comprensión multidisciplinar del estado del arte y la evolución futura de la inteligencia de las máquinas y su potencial impacto en el comportamiento humano, con un enfoque en las capacidades cognitivas y socio-emocionales y la toma de decisiones. El proyecto tiene tres objetivos principales:
Temas de investigación: algoritmos para la toma de decisiones en la justicia penal, interacción niño-robot, impacto laboral de la IA, IA para la escucha de música, cultura y creatividad, IA en medicina y sanidad, diversidad en la IA.
EMILIA GÓMEZ (científica principal) Su experiencia investigadora se enmarca en el campo de la recuperación de información musical (MIR) y en HUMAINT investiga el impacto de la inteligencia artificial en la música, los oyentes y los músicos. Su formación es en Ingeniería de Telecomunicaciones (Universidad de Sevilla, España), DEA en Acústica, Procesamiento de Señales e Informática aplicada a la Música (IRCAM, París) y Doctorado en Informática en la Universidad Pompeu Fabra de Barcelona, España. Emilia Gómez es coautora de más de 130 publicaciones científicas en revistas y congresos revisados por pares, y ha contribuido a varios conjuntos de datos abiertos y bibliotecas de software. Es presidenta de la International Society for Music Information Retrieval (ISMIR).
Inteligencia artificial Ai
Intelligent Insights es una innovadora empresa de tecnología aplicada que ofrece soluciones para comprender el comportamiento de los clientes y realizar un marketing dirigido utilizando la visión por ordenador, los sistemas conversacionales y la analítica avanzada.
Buscamos un ingeniero de software con talento que se una a un equipo de profesionales experimentados y especializados en IA. El candidato elegido aplicará las técnicas más avanzadas en visión por ordenador, procesamiento del lenguaje natural, robótica social e interacción persona-ordenador a los retos del mundo real.
Universidad de sevilla
El objetivo de Jaime es ayudar a mejorar la ciencia y la toma de decisiones a través de la investigación interdisciplinar en inferencia causal, previsión y razonamiento bayesiano. Trabaja en la Universidad de Aberdeen y en su tiempo libre le gusta montar en bicicleta y jugar a los juegos de rol.
Desarrollar técnicas para explicar el razonamiento bayesiano y probabilístico, especialmente las redes bayesianas, a diferentes tipos de usuarios. El razonamiento bayesiano es transparente y sólido, pero muy diferente del razonamiento humano, especialmente entre personas que no son expertas en el tema. Exploraremos empíricamente las dificultades que tienen los distintos tipos de usuarios para entender las redes bayesianas; crearemos un algoritmo para generar explicaciones adecuadas para los distintos tipos de usuarios; y evaluaremos empíricamente la eficacia de este algoritmo.
Wikipedia
La actividad investigadora del IMSE-CNM se divide en Áreas de Investigación, dentro de las cuales se agrupan las Líneas de Investigación. Estas líneas pretenden aportar soluciones tanto en sectores tradicionales, como las comunicaciones, los sistemas de procesamiento o la instrumentación, como en sectores emergentes, como la ingeniería médica, el medio ambiente o la tecnología espacial. Estas líneas también contemplan la introducción de nuevos dispositivos, como los nanosensores y los sistemas microelectromecánicos (MEMS), y el uso de paradigmas informáticos no convencionales, como las redes neuronales o la lógica difusa.