La Universitat Politècnica acogió el IV Encuentro de la UMI (Unidad Mixta de Investigación), que reunió a destacados investigadores y expertos en inteligencia artificial de diversas universidades y centros de investigación, con el objetivo de compartir los avances más recientes en esta área y promover la colaboración interdisciplinaria.
Cesar Ferri, de la Universitat Politècnica de València, exploró en su ponencia cómo los algoritmos de aprendizaje automático pueden justificar sus decisiones en contextos críticos. Puso de relevancia que el uso de algoritmos de enseñanza automática para identificar un conjunto reducido de ejemplos etiquetados, permitiendo a los usuarios construir su propio modelo del sistema de inteligencia artificial y comprender mejor el concepto objetivo. La investigación abarcó dominios como funciones booleanas y series temporales, ofreciendo nuevas perspectivas en la explicación de decisiones automatizadas en IA.
Amparo Alcina de la Universidad Jaume I, quien presentó su trabajo sobre la modelización ontológica del lenguaje y la representación del conocimiento lingüístico. Su investigación destacó por la aplicación de herramientas y técnicas de la informática en la traducción y localización profesional, así como en la terminografía y los estudios de traducción.
Por su parte, José M ª Azorín de la Universidad Miguel Hernández de Elche, quien presentó su innovador proyecto sobre Interfaces Cerebro-Máquina (BMI) para la asistencia en la marcha con exoesqueletos de extremidades inferiores. Este trabajo, que busca mejorar la rehabilitación de personas con discapacidades motoras debido a accidentes cerebrovasculares y lesiones de la médula espinal, demostró cómo las interfaces cerebro-máquina pueden controlar exoesqueletos de manera más intuitiva y eficaz, potenciando la neuroplasticidad y ofreciendo nuevas oportunidades en el campo de la rehabilitación.
Además, Irene Epifanio de la Universitat Jaume I, expuso sus avances en el análisis arquetípico y la aplicación de esta metodología en diversos campos, incluyendo el diseño industrial y el desarrollo humano. Su investigación subraya cómo el análisis arquetípico puede identificar perfiles extremos y mejorar la comprensión de datos multivariados y funcionales, proporcionando una herramienta valiosa para diversas aplicaciones científicas y sociales
El último ponente, Juan Carlos Trujillo de la Universitat d'Alacant abordó la comprensión de grandes modelos de lenguaje mediante interpretación mecánica (MI). Esto se consigue a través del análisis de múltiples fichas consecutivas, utilizando MI, sentando las bases para la comprensión de comportamientos más complejos, aumentando la seguridad y fiabilidad de un sistema de IA.
Los participantes tuvieron la oportunidad de discutir y explorar posibles sinergias entre sus proyectos, fortaleciendo así la red de investigación en inteligencia artificial en la Comunidad Valenciana. El éxito del encuentro reafirma el papel fundamental de la UMI de ValgrAI como un catalizador para la innovación y el avance científico en la Comunitat Valenciana.
