04-14 de mayo, 2026 | Ed. UGR AI – Parque Tecnológico – Granada

¡Vuelve la Escuela Internacional de Verano ADIA-Lab/DaSCI-UGR a Granada!

Acompáñenos en la tercera edición de la Escuela Internacional de Verano, organizada en colaboración con ADIA Lab y la Universidad de Granada. Este programa está diseñado para estudiantes de máster y doctorado de alto nivel y jóvenes profesionales, y explorará la vanguardia de la IA responsable en la era de la IA generativa y agencial. La escuela de verano se celebrará en conjunto con la Conferencia IEEE en Granada (del 8 al 10 de mayo), ofreciendo a los participantes una oportunidad única de interactuar con investigación de vanguardia, expertos internacionales y experiencias de aprendizaje práctico.

Para comprender mejor el formato, el ambiente y la experiencia, le animamos a ver los dos vídeos cortos de nuestras anteriores escuelas de verano en Granada.

Descripción general del programa

El programa del curso de 2026 se organiza en torno a cuatro bloques temáticos, cada uno de los cuales explora un aspecto clave de la IA generativa y agencial. Estos bloques conforman la estructura de la escuela de verano y guían la agenda detallada. A continuación, se ofrece un resumen de los bloques, y la agenda completa está disponible a través del enlace. También puede acceder a las biografías y resúmenes breves de las sesiones para obtener más información sobre los ponentes y los temas que abordarán.

Esperamos un programa dinámico e interactivo, donde cada sesión, impartida por expertos en sus respectivos campos, proporcionará a los participantes valiosas perspectivas, conocimientos prácticos y una comprensión más profunda de la IA responsable en la era generativa y agencial actual.

AGENDA DETALLADA (PRÓXIMAMENTE)

PERFILES DE LOS PONENTES (PRÓXIMAMENTE)

Requisitos de la solicitud y qué incluye

Haga clic a continuación para completar el formulario de solicitud y adjuntar su CV y ​​una breve carta de motivación.

• Coste del programa: 250 €
• Requisitos: Abierto a estudiantes de máster, doctorandos, investigadores postdoctorales y jóvenes profesionales con una sólida formación en IA, aprendizaje automático o áreas afines.
• Fecha límite de solicitud: domingo 15 de marzo. Revisaremos las solicitudes conforme lleguen e informaremos a los participantes aceptados lo antes posible para que puedan organizar su viaje.

Ubicación

El curso de verano se llevará a cabo en la encantadora ciudad de Granada, conocida por su rica historia, impresionante arquitectura y vibrante cultura. El curso se realizará en el campus del Instituto Andaluz de Investigación en Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional (DaSCI), perteneciente a la Universidad de Granada, ubicado al sur de la ciudad, a aproximadamente 15 minutos del centro en transporte público.

El moderno campus ofrece excelentes instalaciones para clases magistrales y trabajo en grupo, con salas de descanso diseñadas para la colaboración. Las pausas para el café y los almuerzos se realizarán en el espacioso vestíbulo, y también hay varios restaurantes locales en las inmediaciones. El campus es fácilmente accesible en transporte público o coche.

Para mayor comodidad, los estudiantes tienen la opción de reservar alojamiento a pocos pasos del aula, lo que garantiza una experiencia cómoda y sin complicaciones.

Además del programa académico, los participantes tendrán la oportunidad de explorar los monumentos históricos de Granada, como la Alhambra y los Jardines del Generalife, que ofrecen un entorno único e inspirador para el curso de verano.

Detalles del alojamiento

Durante la escuela de verano, los estudiantes pueden reservar una habitación en una moderna residencia de estudiantes, convenientemente ubicada a solo unos minutos a pie del campus de la UGR y a 15 minutos del centro en transporte público. La residencia ofrece instalaciones de alta gama, como gimnasio, piscina, terraza en la azotea y salón. Cada estudiante dispondrá de un estudio privado con baño propio y una pequeña cocina. El precio es de 67 € al día, con desayuno incluido. Más información aquí. No es necesario que reserve usted mismo. Si lo necesita, la escuela puede gestionar su reserva al mismo tiempo que gestionamos su matrícula.

Alternativamente, los estudiantes son libres de organizar su propio alojamiento, como hoteles o AirBnB, si lo prefieren.

• Título: Machine Learning y Big Data para Bioinformática.
• Web:https://abierta.ugr.es/ml_bioinformatica/
• Coordinador del curso: Jesús Alcalá Fernández.
• Plazo de matriculación: Abierto desde día 09/02/2026 (abierto el plazo de matriculación hasta la fecha de finalización del curso).
• Fecha de inicio: 09/03/2026.
• Fecha de fin: 04/05/2026.
• Duración: 100 horas (8 semanas). 
• Modalidad: Asíncrona (aprendizaje sin clases y sin horarios prefijados a través de videos, materiales y recursos didácticos proporcionados por el equipo docente). Disponible en español e inglés.
• Certificado de Reconocimiento Académico: Posibilidad de obtener certificado de haber realizado el curso. 
• Premios recibidos: Premio del Consejo Social de la UGR a las actividades formativas on-line (https://consejosocial.ugr.es/informacion/noticias/fallo-premios-consejo-social-convocatoria-2022). 
• Personas que pueden realizarlo: Puede realizarlo cualquier persona sin necesidad de tener vinculación con la UGR. 
• Posibilidad de reconocimiento de 4 créditos ECTS para los estudiantes de grado de la UGR.

La Universidad de Granada pretende ofrecer un aprendizaje práctico y aplicado, accesible para todas las personas interesadas en el Machine Learning y Big Data para la Bioinformática. Para ello cuenta con un grupo de profesores de universidades, investigadores, profesionales y especialistas en cada una de las áreas, que ayudarán a introducirse en la Bioinformática y el Machine Learning en sus más amplios aspectos, aunando el rigor académico con un metodología sencilla y directa que permita comprenderla y disfrutarla.

Este curso on-line (MOOC) tiene una duración de 100 horas (8 semanas + 1 adicional para terminar la parte que no haya dado tiempo) y es impartido en modalidad asíncrona (por lo que no hay que asistir a clases ni hay un horario establecido para realizarlo) y cuenta con un reconocimiento de 4 créditos ECTS para los estudiantes de cualquier grado de la UGR.

Se imparte a través de la plataforma de formación abierta on-line de la UGR (abiertaUGR) y consta de 8 módulos:

• Módulo 1: ¿Qué es la Bioinformática?. Coordinadores de Módulo: Carlos Cano, Coral del Val y Pedro Carmona
• Módulo 2: Análisis Bioinformático sobre un problema en Ómicas. Coordinadores de Módulo: Carlos Cano, Coral del Val y Pedro Carmona
• Módulo 3: Ciencia de Datos y Machine Learning. Coordinador de Módulo: Alberto Fernández Hilario
• Módulo 4: Aprendizaje Supervisado: Técnicas de Regresión. Coordinador de Módulo: Rafael Alcalá Fernández
• Módulo 5: Aprendizaje Supervisado: Técnicas de Clasificación. Coordinador de Módulo: Alberto Fernández Hilario
  
• Módulo 6: Aprendizaje No Supervisado: Clustering y Reglas de Asociación. Coordinador de Módulo: Jesús Alcalá Fernández
• Módulo 7: Big Data. Coordinador de Módulo: Francisco Javier García Castellano
• Módulo 8: Herramienta Gráfica: KNIME. Coordinadores de Módulo: María Martínez y José Manuel Soto

Para estos módulos se han desarrollado materiales docentes de distinto tipo (apuntes, videos, etc) y notebooks sobre la plataforma Google Colaboratory en la que ya están instalados todos los programas que son necesarios para el curso, por lo que no tenéis que instalar nada en vuestros ordenadores. 

El lunes de cada semana se añadirá en la plataforma de abiertaUGR todo el material disponible para el módulo que toca trabajar esa semana. La planificación temporal está diseñada para trabajar un módulo cada semana, pero cada estudiante puede hacerse la planificación temporal que mejor se ajuste a sus necesidades, teniendo en cuenta que el curso dura 8 semanas más 1 adicional que abiertaUGR proporciona para que los estudiantes puedan terminar lo que no les haya dado tiempo.

Más información la puedes encontrar a través de la web de abiertaUGR:  https://abierta.ugr.es/ml_bioinformatica/

Natural de Guarromán (Jaén), Rodríguez se ha consolidado como una de las investigadoras más citadas del mundo en su área, combinando una intensa actividad científica con labores docentes y de divulgación. Su carrera incluye contratos posdoctorales de excelencia como Juan de la Cierva y Ramón y Cajal, así como una destacada producción científica en congresos y revistas de referencia internacional.

La investigadora ha expresado su profunda emoción y gratitud por este reconocimiento, que considera “una recompensa muy grande” al esfuerzo y la constancia que han marcado su trayectoria. Ha subrayado que esta distinción contribuye a dar visibilidad a la investigación y a reforzar el papel de la ciencia en la sociedad.

Rodríguez ha manifestado además su deseo de que la medalla sirva como referente para las nuevas generaciones, animando especialmente a que “niños y niñas estudien ciencias” y contemplen la investigación como una opción de futuro.

La entrega oficial de las distinciones tendrá lugar el 28 de febrero, Día de Andalucía, en el Teatro de la Maestranza de Sevilla, en un acto institucional que reconoce a personas y entidades destacadas por su contribución al progreso de la comunidad autónoma.

Noticias relacionadas:

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• El nuevo observador

Uno de ellos es Juan José Herrera Aranda, investigador predoctoral de nuestro instituto y uno de los jóvenes que mejor representa a la nueva generación de investigadores en IA.

FASE FINAL UGR para elegir al finalista internacional – Jueves día 19 de marzo a las 17:00h. Sala Triunfo del Complejo Administrativo Triunfo.

En la edición 2026, la final europea tendrá lugar del 16 al 19 de junio en la propia UGR, durante la Conferencia y Asamblea anuales del Grupo Coimbra de Universidades.

La Sala de Conferencias del Complejo Administrativo Triunfo ha sido el escenario de la semifinal UGR de Three Minutes Thesis (3MT), un concurso universitario en el que jóvenes investigadores presentan su tesis doctoral en un máximo de tres minutos, con una intervención en inglés y ayudados solo de una diapositiva. La vicerrectora de Posgrado y Formación Permanente de la UGR, Ana María García Campaña, ha presidido el evento, mientras que la catedrática del Departamento de Traducción e Interpretación Dorothy Kelly ha estado al frente del jurado.

Tras la disputa de la semifinal, ocho doctorandos de la Universidad de Granada se han clasificado para la última fase a nivel UGR, la cual decidirá quién representará a la Universidad de Granada en la final internacional de la competición.

Los clasificados son:

Vicente Bru García, del Programa de Doctorado en Lenguas, Textos y Contextos, con su intervención «Please, listen».

José María Gálvez Navas, Programa de Doctorado en Nutrición y Ciencias de los Alimentos, con «Two sides of the same coin»

Juan José Herrera Aranda, Programa de Doctorado en Tecnologías de la Información y la Comunicación, con “Learning without data”

Rodrigo Lecanda Rodríguez, Programa de Doctorado en Física y Ciencias del Espacio, con “Tailoring Color for the Individual”

Eliska Mackova, Programa de Doctorado en Lenguas, Textos y Contextos, con “»Filling» the recordings”

Marcos Molina Fernández, Programa de Doctorado en Biomedicina, con “Not just what, but when”

Irati Ortiz Romero, Programa de Doctorado en Química, con “On pink rivers…”

Juan Manuel Toledano Dueñas, Programa de Doctorado en Nutrición y Ciencias de los Alimentos, con «Factories at the limit»

El concurso está organizado por el vicerrectorado de Posgrado y Formación Permanente, Escuela Internacional de Posgrado, de la Universidad de Granada. El certamen tiene carácter internacional y ha alcanzado este año su décima edición. La alianza de universidades del Grupo Coimbra lo promueve. 3MT se basa en una idea desarrollada por la Universidad de Queensland, Australia, que se ha extendido a muchas otras universidades del mundo. Su objetivo es desarrollar la capacidad de comunicación y difusión científica de los jóvenes investigadores en formación.

Para ayudar al estudiantado a preparar su charla, la Escuela Internacional de Posgrado y la Oficina de Gestión de la Comunicación de la UGR han organizado un taller de comunicación de un mes de duración. En él, los participantes han aprendido algunas claves para divulgar mejor su trabajo. También se ha celebrado un curso de perfeccionamiento de inglés junto al personal del Centro de Lenguas Modernas (CLM) de la UGR.

Un jurado compuesto por personas ligadas al ámbito de la comunicación y la difusión científica seleccionará al ganador/a de la final UGR, que se mandará al jurado del Grupo Coimbra y competirá representando a la Universidad de Granada junto a los finalistas del resto de las universidades europeas.

Un equipo de investigadores del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Granada y del DaSCI – Andalusian Research Institute in Data Science and Computational Intelligence, en colaboración con Clover Bioanalytical Software S.L. y el Hospital General Universitario Gregorio Marañón, ha desarrollado un enfoque de aprendizaje automático que mejora de forma significativa la identificación de subespecies del complejo Mycobacterium abscessus a partir de espectros MALDI‑TOF MS, una técnica rápida y precisa utilizada para identificar microorganismos mediante patrones proteicos.

El estudio, recientemente publicado en Journal of Proteome Research, analiza 325 perfiles espectrales obtenidos en un entorno multicéntrico y demuestra que corregir las variaciones entre laboratorios, reducir el binning del espectro y combinar este procesamiento con selección de características y técnicas de equilibrado de clases permite alcanzar un rendimiento muy superior al descrito hasta ahora. La mejor configuración logró aproximadamente un 97% de precisión y exhaustividad en la identificación de especies y variantes, y alrededor del 97% de clasificación correcta entre subespecies en el conjunto de prueba.

Uno de los elementos técnicos clave del trabajo es la reducción del binning, concepto que se refiere a la agrupación de señales del espectro. Esta decisión mejora la capacidad del modelo para detectar diferencias sutiles entre espectros muy similares y contribuye a obtener resultados equilibrados entre las subespecies, incluidas mejoras notables en la identificación de la variante más difícil de discriminar: M. abscessus subsp. bolletii.

El método propuesto busca aumentar la robustez de los modelos en escenarios reales, en los que los datos proceden de hospitales distintos y presentan variabilidad inherente. Esta robustez es un requisito esencial para que las herramientas basadas en inteligencia artificial puedan trasladarse con garantías a la práctica clínica. El trabajo forma parte de la tesis doctoral de Erica Fuillerat, alumna del DaSCI, y cuenta también con la participación de Juan Emilio Martínez, segundo coautor y estudiante de doctorado del mismo instituto. Por otro lado, los datos utilizados en el estudio están disponibles en Zenodo, siguiendo los principios de ciencia abierta y reproducibilidad.

El Instituto Andaluz Interuniversitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional, conocido como Instituto DaSCI, es una entidad de colaboración entre las universidades de Granada, Jaén y Córdoba. Se dedica a la investigación avanzada y la formación en el ámbito de la IA, con un enfoque particular en la Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional. El instituto reúne a un destacado grupo de investigadores e investigadoras que trabajan en proyectos conjuntos, promoviendo el desarrollo y la aplicación de tecnologías innovadoras en diversos sectores. Con el objetivo de convertirse en un referente en su campo, el DaSCI impulsa la transferencia de conocimiento científico al entorno socioeconómico, contribuyendo así al progreso tecnológico y a la digitalización de la industria.

Enlace a la publicación:

• https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jproteome
• DOI: https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jproteome.5c00534

Acceso a los datos utilizados, disponibles en Zenodo:

https://zenodo.org/records/17937866

Contacto:

Coral del Val – delval@ugr.es

Esta publicación es parte del Proyecto “Inteligencia Artificial Ética, Responsable y de Propósito General: Aplicaciones En Escenarios De Riesgo. (IAFER) Exp.: TSI-100927-2023-1 financiado a través de la Creación de cátedras universidad-empresa (Cátedras Enia), destinadas a la investigación y desarrollo de la inteligencia artificial, para su difusión y la formación en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia Europeo, financiado por la Unión Europea-Next Generation EU.

Ya están abiertas las inscripciones para presentar los TFM al concurso Datathon

Pueden participar estudiantes de cualquier universidad española que hayan defendido un TFM de esta materia entre el 1 de enero de 2025 y el 10 de enero de 2026:  https://xjornadas.ugrbioinformatics.com/datathon

La Universidad de Granada, junto con la empresa internacional Revvity, premiará los mejores trabajos fin de máster (TFM) a nivel nacional en bioinformática y biología computacional, dentro de la séptima edición del Datathon de Bioinformática. Este evento se realizará en el marco de las X Jornadas de Bioinformática de la UGR, que se celebrarán durante los días 17 y 18 de febrero de 2026.

Pueden participar estudiantes de cualquier universidad española que hayan defendido un TFM relacionado con la materia entre el 1 de enero de 2025 y el 10 de enero de 2026, y que no haya sido presentado en ediciones anteriores del Datathon. Los premios, patrocinados por la empresa Revvity, serán de 1.800 € para el primer clasificado, y 1.200 € para el segundo.

El plazo de inscripción estará abierto desde el 10 de diciembre de 2025 hasta el 10 de enero de 2026. Toda la información sobre las bases del concurso y el formulario de participación está disponible en la web: https://xjornadas.ugrbioinformatics.com/datathon

La entrega de premios tendrá lugar el 18 de febrero de 2026 en el Aula Magna de la Facultad de Ciencias, durante la celebración de las X Jornadas de Bioinformática de la Universidad de Granada.

El certamen está organizado por los departamentos de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (DECSAI) y de Estadística e Investigación Operativa, junto con la Unidad de Bioinformática del Centro de Genómica e Investigación Oncológica (GENYO). El objetivo del Datathon es reconocer la excelencia de trabajos relacionados con las ciencias de datos aplicadas a la biología computacional y la bioinformática, seleccionando los dos mejores TFM presentados en universidades españolas.

Revvity, empresa con sede en el Parque Tecnológico de la Salud de Granada, se ha consolidado como referente en bioinformática, integrando biología, informática y análisis de datos complejos para generar conocimiento útil y promover la innovación científica.

Con este Datathon, tanto la UGR como Revvity pretenden impulsar el talento emergente en bioinformática, disciplina fundamental para la biomedicina y las ciencias de la vida. Asimismo, buscan motivar al estudiantado a mejorar sus capacidades de síntesis, comunicación y divulgación científica, contribuyendo al fortalecimiento de la cultura científica, tecnológica e innovadora en España.

Web de las X Jornadas de Bioinformática de la Universidad de Granada: https://xjornadas.ugrbioinformatics.com/

Contacto:

Jesús Alcalá Fernández
Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
E.T.S. de Ingenierías Informática y de Telecomunicación
Teléfono: 958 24 04 29
Correo electrónico: jalcala@decsai.ugr.es

Esta jornada nos recuerda que el talento no entiende de género, pero las oportunidades históricamente sí lo han hecho. Aunque se han logrado avances significativos, las mujeres siguen estando infrarrepresentadas en muchas áreas STEAM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería, Arte y Matemáticas), especialmente en disciplinas como la inteligencia artificial, la ingeniería informática o la física. La brecha persiste, y con ella la necesidad de seguir generando referentes reales y cercanos: mujeres que investigan, lideran proyectos, innovan y transforman nuestro entorno.

En el centro DaSCI creemos que la visibilidad es una herramienta poderosa. Cuando una niña ve a una mujer haciendo ciencia, entiende que ese camino también puede ser suyo. Por eso, cada año nos sumamos a esta celebración con iniciativas que acerquen la investigación a las nuevas generaciones y que pongan rostro a la ciencia hecha por mujeres.

Este año, organizamos una nueva edición de «Café con Ciencia», una actividad financiada por la Fundación Descubre que busca romper barreras entre el mundo científico y el estudiantado. El formato es sencillo y muy potente: una investigadora se sienta alrededor de una mesa con un grupo reducido de estudiantes y, mientras comparten un café, conversan sobre ciencia, tecnología, inteligencia artificial, la vida investigadora o el papel de la mujer en la ciencia. Es un espacio distendido que invita a preguntar, debatir y descubrir.

Recibiremos a 55 estudiantes del IES Manuel de Falla (Maracena), que tendrán la oportunidad de charlar con seis investigadoras de nuestro centro:

• Arantxa Urrea
• Martha‑Vasiliki Sourla
• Rocío Romero
• Coral del Val
• Irene Trigueros
• María Cribillés

Cada una de ellas compartirá su experiencia, su trayectoria y su visión sobre los retos actuales de la ciencia y la tecnología. Será una ocasión única para que el alumnado conozca de primera mano cómo es dedicarse a la investigación, qué caminos profesionales existen y por qué la diversidad es clave para construir una ciencia más completa y más justa.

Desde DaSCI, celebramos el 11 de febrero con el compromiso de seguir impulsando la vocación científica en niñas y jóvenes, de fomentar espacios de encuentro y diálogo, y de reconocer el papel fundamental que desempeñan las mujeres en el avance del conocimiento. Porque la ciencia, para ser verdaderamente universal, debe contar con todas las voces. Queremos agradecer especialmente al profesorado del IES Manuel de Falla (Maracena) por participar con tanto cariño en esta actividad.

Además de esta actividad, en nuestro programa de Podcast SintonIA hemos hecho un especial por el Día de la Mujer y la Niña en Ciencia que podéis escuchar en nuestra web o en spreaker, apple podcast, etc.

Nuestra compañera Rocío Romero también ha sido entrevistada en el Podcast «La Ciencia también se escucha» de la Fundación Descubre. Puedes escuchar este y otros muchos capítulos en su web.

Esta actividad es parte del Proyecto “Inteligencia Artificial Ética, Responsable y de Propósito General: Aplicaciones En Escenarios De Riesgo. (IAFER) Exp.: TSI-100927-2023-1 financiado a través de la Creación de cátedras universidad-empresa (Cátedras Enia), destinadas a la investigación y desarrollo de la inteligencia artificial, para su difusión y la formación en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia Europeo, financiado por la Unión Europea-Next Generation EU.

La Universidad de Granada acoge esta semana la GPAIS Winter School, una escuela de invierno centrada en Sistemas de IA de propósito general (GPAIS por sus siglas) organizada por el Instituto Andaluz Interuniversitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional (DaSCI) y la Universidad de Granada. El encuentro reúne a investigadores, profesionales y estudiantes de todo el mundo interesados en el desarrollo de modelos de IA de propósito general, capaces de realizar una enorme variedad de tareas y adaptarse a diferentes contextos, desde la generación de lenguaje natural hasta la resolución de problemas complejos en múltiples dominios.

A lo largo de cinco jornadas, el programa científico aborda de manera integral la revolución de la IA actual. Las sesiones profundizan en los Modelos Fundacionales (tanto para lenguaje y visión como para datos tabulares), el Aprendizaje Zero-Shot y la reutilización de modelos preentrenados, técnicas esenciales para que la IA pueda realizar tareas complejas sin necesidad de datos específicos previos.

Asimismo, la escuela dedica un bloque fundamental a la arquitectura teórica de estos sistemas, analizando por qué funcionan los «Transformers» —el motor detrás de los modelos de lenguaje— y explorando métodos matemáticos avanzados y de optimización aplicados al deep learning.

La excelencia de esta cita formativa viene avalada por un panel docente de primer nivel mundial, que sitúa a Granada en la vanguardia de la investigación en IA. Entre los temas a tratar están los modelos multimodales (Anurag Arnab, Google DeepMind), automatización del aprendizaje (AutoML) (Frank Hutter, Universidad de Friburgo) pionero de modelos fundacionales para datos tubulares. La vertiente académica se completa con investigadores de instituciones de prestigio como la Universidad de Oxford (José Antonio Carrillo), el INRIA de Francia (Julien Mairal) y expertos de centros líderes en Asia como las universidades de Nanjing (Zhi-Hua Zhou) y Hong Kong (Rui Zhang y Xingyu Wu), quienes aportan una visión global sobre la estabilidad, optimización y los desafíos futuros de estos sistemas.

El evento combina sesiones presenciales en Granada con una modalidad online abierta, lo que permite la participación de una comunidad global. Además, todas las charlas se están retransmitiendo en abierto a través de YouTube, facilitando el acceso a cualquier persona interesada en profundizar en los desafíos actuales de la IA responsable.

La GPAIS Winter School se consolida así como un espacio de referencia para el intercambio de conocimiento y la formación avanzada en un ámbito que está marcando el futuro de la investigación, la industria y las políticas públicas. La Universidad de Granada y el Instituto DaSCI refuerzan con esta iniciativa su compromiso con el desarrollo de una inteligencia artificial ética, transparente y orientada al bien común.

Esta escuela de invierno es parte del Proyecto «Inteligencia Artificial Ética, Responsable y de Propósito General: Aplicaciones En Escenarios De Riesgo. (IAFER) Exp.:TSI-100927-2023-1 financiado a través de la Creación de cátedras universidad-empresa (Cátedras Enia), destinadas a la investigación y desarrollo de la inteligencia artificial, para su difusión y la formación en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia Europeo, financiado por la Unión Europea-NextGeneration EU a través del Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública y en colaboración con la multinacional REPSOL. 

El Instituto Andaluz Interuniversitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional, conocido como Instituto DaSCI, es una entidad de colaboración entre las universidades de Granada, Jaén y Córdoba. Se dedica a la investigación avanzada y la formación en el ámbito de la Inteligencia Artificial, con un enfoque particular en la Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional. El instituto reúne a un destacado grupo de investigadores e investigadoras que trabajan en proyectos conjuntos, promoviendo el desarrollo y la aplicación de tecnologías innovadoras en diversos sectores. Con el objetivo de convertirse en un referente en su campo, el DaSCI impulsa la transferencia de conocimiento científico al entorno socioeconómico, contribuyendo así al progreso tecnológico y a la digitalización de la industria. https://dasci.es/es/ 

Contacto: 

• Isaac Triguero – triguero@decsai.ugr.es 

Más información:

• Web del evento – https://iafer.dasci.es/gpais-winter-school/ 
• Conferencias online en abierto – https://www.youtube.com/playlist?list=PLN65N5QLGG-R6b3XjHqo8ys1aFvZPy_ng 

Un equipo de investigadores del Instituto Andaluz Interuniversitario de Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional (DaSCI) de la Universidad de Granada, la Universidad de Oviedo. la Universidad de A Coruña y de la cooperativa tecnológica Panacea Cooperative Research ha presentado un sistema de inteligencia artificial que marca un antes y un después en la estimación de la edad legal a partir de radiografías dentales. El trabajo, titulado Trusthworthy AI-based legal age estimation using orthopantomographs –Estimación fiable de la edad legal basada en IA mediante ortopantomografías, en español– y publicado en la revista Applied Soft Computing, ofrece una herramienta precisa, robusta y éticamente diseñada para ayudar a determinar si una persona es mayor o menor de 18 años, un proceso crítico en la protección de menores migrantes no documentados.

El nuevo método, denominado LAENet, ha sido entrenado con la colección de ortopantomografías más extensa y diversa utilizada hasta la fecha. El conjunto incluye más de 10.700 radiografías procedentes de 16 países y cinco continentes, lo que permite que el sistema funcione de manera fiable incluso cuando se enfrenta a personas de orígenes geográficos muy distintos. Además, los investigadores realizaron una validación externa con casi un millar de imágenes adicionales provenientes de países no incluidos en el entrenamiento, simulando así escenarios reales en los que la procedencia de la persona es desconocida o muy heterogénea.

Los resultados muestran un rendimiento comparable al de especialistas forenses, con un error medio de apenas 1,12 años. Sin embargo, la aportación más relevante del sistema no reside solo en su precisión, sino en su enfoque ético. LAENet incorpora técnicas de estimación de incertidumbre que permiten calcular intervalos de predicción y, con ellos, una edad mínima estimada con soporte estadístico. Este mecanismo reduce de forma drástica el riesgo de clasificar a un menor como adulto, un error con graves consecuencias legales y sociales. El modelo, además, ofrece mapas de activación que muestran qué regiones de la radiografía han sido relevantes para la decisión, reforzando la transparencia y la supervisión humana.

El estudio subraya que la estimación de edad legal es un proceso complejo que tradicionalmente depende de métodos manuales, lentos y sujetos a variabilidad entre observadores. La propuesta desarrollada por DaSCI y Panacea ofrece una alternativa objetiva, reproducible y validada en poblaciones diversas, alineada con los principios europeos de Inteligencia Artificial Confiable, especialmente en lo relativo a robustez técnica, no discriminación y bienestar social.

Como parte del compromiso con la transferencia de conocimiento, el equipo ha puesto a disposición de profesionales sanitarios y forenses una aplicación gratuita que permite utilizar el sistema de forma sencilla. A través de ella, es posible cargar una ortopantomografía y obtener la estimación de edad, los intervalos de predicción y la visualización de las zonas de interés del modelo. La herramienta puede consultarse en este enlace.  

Este avance representa un paso decisivo hacia la aplicación real de la inteligencia artificial en contextos de alta sensibilidad social, donde la precisión científica y la protección de los derechos humanos deben ir siempre de la mano.

El Instituto Andaluz Interuniversitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional –Instituto DaSCI–, es una entidad de colaboración entre las universidades de Granada, Jaén y Córdoba que se dedica a la investigación avanzada y la formación en el ámbito de la Inteligencia Artificial, con un enfoque particular en la Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional. El instituto reúne a un destacado grupo de investigadores e investigadoras que trabajan en proyectos conjuntos, promoviendo el desarrollo y la aplicación de tecnologías innovadoras en diversos sectores. Con el objetivo de convertirse en un referente en su campo, el DaSCI impulsa la transferencia de conocimiento científico al entorno socioeconómico, contribuyendo así al progreso tecnológico y a la digitalización de la industria.

Panacea Cooperative Research S. Coop., nacida como spin-off de la UGR, es una cooperativa de investigación dedicada al I+D y al desarrollo de software basado en Inteligencia Artificial para la identificación humana y la ciencia forense. Su producto más conocido, Skeleton-ID, ya se emplea en numerosos casos por instituciones forenses en España y en el extranjero. Con una estrecha colaboración con la Universidad de Granada, Panacea centra sus esfuerzos en crear productos de alto impacto social en el ámbito forense, así como en promover la transferencia tecnológica para llevar los resultados de la investigación al tejido socioeconómico.

Enlace a la publicación:

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1568494625016990

Enlace a la herramienta:

Contacto: Javier Venema  – javiervenema.panacea@gmail.com   

La inteligencia artificial está evolucionando a un ritmo vertiginoso, y con ella surgen nuevos retos que requieren reflexión, análisis y propuestas innovadoras. Con este objetivo nace “Generative & Agentic AI: The Next Challenges”, un Laboratorio de Ideas (ThinkTank) concebido como un espacio para el intercambio de conocimiento y la generación de soluciones en torno a los desafíos que plantea la IA generativa y agéntica, especialmente en su relación con la ciberseguridad.

Este evento forma parte del Proyecto Estratégico IAFER-Cib (C074/23), fruto del convenio entre el Instituto Nacional de Ciberseguridad (INCIBE) y la Universidad de Granada, en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, financiado por la Unión Europea (Next Generation EU).
#ProyectosCiber #PlanDeRecuperación #NextGenerationEU

¿Qué es este ThinkTank?

Se trata de un foro independiente y multidisciplinar que reúne a expertos en tecnología, política, economía, jurisprudencia y ciencia de datos, con el propósito de analizar los retos actuales, generar conocimiento y proponer soluciones basadas en evidencia. El público objetivo incluye académicos, investigadores, empresas y centros tecnológicos, interesados en comprender y anticipar los impactos de la IA en la sociedad y en la ciberseguridad.

Durante dos días, se desarrollarán debates, conferencias y mesas redondas con destacados especialistas internacionales, abordando cuestiones clave como la explicabilidad de los modelos, la IA agéntica, la responsabilidad y seguridad en entornos educativos, y la construcción de sistemas abiertos y confiables.

Programa y Ponentes Destacados

3 de diciembre

• Recepción y bienvenida institucional
  Francisco Herrera (DaSCI-UGR, España), referente internacional en IA confiable y ética.
• Natural Language Analytics with Generative Large-Language Models
  Paulo Novais (Universidad do Minho, Portugal), experto en análisis de lenguaje natural y aplicaciones de LLM.
• Hacia una XAI más humana: contrafácticos, incertidumbres y explicaciones con LLM
  Rafael Bello y María M. García (Santa Clara, Cuba), investigadores en IA explicable y modelos robustos.
• Mesa redonda: IA de propósito general fiable. Problemas de seguridad
  Con Isaac Triguero, Victoria Luzón, Natalia Díaz, Francisco Herrera y Sergio Damas (DaSCI-UGR), abordando los desafíos éticos y técnicos de la IA generativa.

4 de diciembre

• IA Agéntica y Plataforma BESSER: Aplicaciones en educación y testing de LLMs
  Renzo de Giovanni (LIST, Luxemburgo), especialista en IA aplicada a entornos educativos y evaluación de modelos.
• ¿Por qué deberíamos abordar la construcción de SML de código abierto para niños y ámbitos específicos?
  Francisco Herrera (DaSCI-UGR), sobre la necesidad de IA explicable, segura y responsable.
• Mesa redonda y conclusiones
  Discusión sobre cómo avanzar en los retos planteados y fortalecer la colaboración internacional entre UGR, LIST, UMinho, USCLV, USL y UPM.

Un espacio para la innovación y la colaboración

Este ThinkTank no se limita a la reflexión: busca producir informes, estudios y artículos académicos, así como recomendaciones prácticas para legisladores, empresas y organismos internacionales. Todo ello con un enfoque independiente, objetivo y basado en evidencia, fomentando la cooperación nacional e internacional para ampliar el impacto en políticas públicas y en el debate científico.

El evento aspira a generar sinergias que trasciendan la jornada, impulsando la transferencia de conocimiento desde la academia hacia el sector empresarial y tecnológico, y contribuyendo a la construcción de una IA más segura, ética y confiable.

Esta jornada forma parte del Proyecto Estratégico IAFER-Cib (C074/23), fruto del convenio de colaboración suscrito entre el Instituto Nacional de Ciberseguridad (INCIBE) y la Universidad de Granada. Esta iniciativa se lleva a cabo en el marco de los fondos del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, financiados por la Unión Europea (Next Generation).

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