Programa
En las sesiones del Simposio contaremos con la presentación de:
- Comunicaciones
- Posters
- Tesis Doctorales
- Concurso de Prodel
Asimismo en el marco del Simposio se celebrarán tres estupendas conferencias plenarias, que estamos seguros serán de interés para los participantes, a cargo de:
- D. Manuel Graña Romay. Catedrático de Universidad de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU).
- D. Francisco Herrera. Catedrático de la Universidad de Granada, premio Nacional de Informática y premio Maimónides en Ciencias Experimentales.
- D. Enric Trillas. Catedrático de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial y Ex-Presidente del Consejo Superior de Investigaciones Científicas.
Programa científico y de ocio
| Miércoles, 22 de junio de 2016 | |
|---|---|
Lugar: Museo Nicanor Piñole 43.538144, -5.664089  |
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| 16:30-16:45 | Inscripción y entrega de documentación |
| 16:45-17:15 | Acto de apertura e Informe de los coordinadores |
| 17:15-18:15 | Conferencia Plenaria a cargo de D. Manuel Graña Romay: "Multi-agent reinforcement learning for new generation control systems" |
| 18:15-20:00 | Visita guiada a la parte antigua de Gijón |
| 20:00 | Recepción en el Ayuntamiento Cena de bienvenida en el "Club de Regatas" 43.546875, -5.660332 |
| Jueves, 23 de junio de 2016 | |
|---|---|
| Lugar: Escuela Politécnica de Ingeniería de Gijón (EPI) 43.523092, -5.624062 |
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| 9:30-9:50 | Inauguración |
| 9:50-11:00 | Sesión de comunicaciones I
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| 11:00-11:30 | Café y sesión de pósteres I
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| 11:30-12:30 | Conferencia Plenaria a cargo de D. Francisco Herrera: "Algoritmos de Procesamiento de Datos y Sistemas Difusos para Big Data" |
| 12:30-14:00 | Tesis Doctorales |
| 14:00-16:00 | Almuerzo en "La Quinta del Ynfanzón" 43.514284, -5.600951 |
| 16:00-17:20 | Sesión de comunicaciones II
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| 17:20 | Visita guiada a la Laboral 43.524127, -5.613759 Concurso de escanciado para congresistas y acompañantes Espicha de gala en "Trabanco" 43.470853, -5.645996 |
| Viernes, 24 de junio de 2016 | |
|---|---|
| Lugar: Escuela Politécnica de Ingeniería de Gijón (EPI) 43.523092, -5.624062 |
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| 9:30-10:30 | Final concurso Prodel |
| 10:30-11:30 | Conferencia Plenaria a cargo de D. Enric Trillas: "¿Qué debe saber quien pretenda usar la lógica fuzzy?" |
| 11:30-12:00 | Café y sesión de pósteres II
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| 12:00-13:00 | Mesa redonda. Reunión de Grupo Temático |
| 13:00-13:30 | Acto de clausura y comunicación de premios |
| 13:30 | Almuerzo en el Hotel Abba Playa Gijón 43.541203, -5.643181 Visita al Palacio Valdés-Salas 43.409141, -6.261547 |
Conferencias
Multi-agent reinforcement learning for new generation control systems, D. Manuel Graña Romay
D. Manuel Graña Romay es Catedrático de Universidad, en el área de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU), en la Facultad de Informática de Dosnostia-San Sebastián. Es coautor de más de 100 artículos en revistas incluidas en el JCR de ISI para su evaluación de índice de impacto, y más de 200 capítulos en libros y contribuciones a congresos. Ha sido coeditor de más de diez libros. Ha dirigido 27 tesis doctorales (hasta enero. 2015). Su actividad investigadora ha sido reconocida con cinco tramos (sexenios) de investigación por la CNAI. Además, es Advisory Board del CAS en Gdansk. También participa como profesor visitante en el centro ENGINE de Wroclaw University of Technolgy. En la actualidad lidera un grupo de investigación, Grupo de Inteligencia Computacional, consolidado y reconocido como Grupo de Investigación acreditado de tipo A por el Departamento de Educación, Política Lingüística y Cultura del Gobierno Vasco, formado por más de 40 personas y cuyas líneas de investigación engloban aspectos como: sincronización de caos, control de procesos, robótica móvil, Inteligencia Ambiental: aplicaciones a la seguridad en el trabajo, análisis de imágenes médicas y sistemas de monitorización inteligente para aplicaciones de psicología experimental, entre otras.
Multi-agent reinforcement learning for new generation control systems. Reinforcement learning minimizes the teacher feedback required for training. It has received a lot of attention in the control and robotics community, where the effort to generate the required teacher information for supervised training is unaffordable in many situations. The solutions and algorithms developed for single agent systems suffer a combinatorial explosion when translated into the realm of mult-agent systems, therefore new methods of decomposing the models and of speeding the learning process are very much desired and remain in some domains an interesting open problem. We will review fundamental ideas, as well as new developments and applications, which may be of use in the new paradigm of Industry 4.0. Specifically, multi-agent reinforcement learning for multi-robot system control problems will be described.
Algoritmos de Procesamiento de Datos y Sistemas Difusos para Big Data, D. Francisco Herrera
D. Francisco Herrera es catedrático en el Dpto. de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada. Dirige el grupo de investigación “Soft Computing y Sistemas de Information Inteligentes”.
Su investigación se ha centrado en diferentes ámbitos de la Inteligencia Artificial, Inteligencia Computacional y Ciencia de datos. Ha dirigido 38 tesis doctorales y publicado más de 300 artículos en revistas internacionales. Es editor principal de las revistas “Information Fusion” (Elsevier) y “Progress in Artificial Intelligence” (Springer), y es miembro del comité editoral de una docena de revistas cientificas. Sus trabajos han recibido más de 42.000 citas en la base de datos del Google Scholar, con un índice h en Scholar Google de 107. Está nominado como “Highly Cited Researcher” en los años 2014 y 2015 por Thomson Reuters en las áreas de “Computer Science” e “Engineering”
Ha recibido varias menciones honoríficas y premios, entre las que cabe destacar: ECCAI Fellow 2009; IFSA Fellow award 2013; 2010 Premio Nacional de Informática ARITMEL 2010, 2010 International Award: International Cajastur “Mamdani Prize” for Soft Computing (4ª edición, 2010, otorgado por el European Center of Soft Computing), IEEE Transactions on Fuzzy System Outstanding Paper Award 2008 and 2012 (bestowed in 2011 and 2015); 2011 Lotfi A. Zadeh Prize (Best Paper Awaerd 2009-10) from International Fuzzy Systems Association; Reconocimiento AEPIA 2013; Galardón “Natural de Jaén” 2014 de la Universidad de de Jaén; 1er premio de la competición de big data ECBDL’2014 (Vancouver, Julio, 2014); XV Premio andaluz de investigación Maimónides 2014.
Algoritmos de Procesamiento de Datos y Sistemas Difusos para Big Data. Vivimos en una sociedad digital donde el desarrollo de las tecnologías de la información y las comunicaciones han ayudado a crear multitud de servicios donde los datos son un eje central de su funcionamiento.
La gran cantidad de datos disponible en la actualidad junto con las herramientas necesarias para su procesamiento conforman lo que conocemos hoy día como big data. En la actualidad los datos y la capacidad para procesarlos y extraer conocimiento son el “nuevo oro” en la economía digital en la que nos adentramos.
En esta conferencia se realiza un breve recorrido sobre las tecnologías de big data que han emergido con fuerza en los últimos años (Hadoop, Spark, Flink, …), introduciremos los algoritmos de preprocesamiento de datos, necesarios para disponer de datos de calidad, y analizaremos el uso de los sistemas difusos para el diseño de modelos de predicción para big data.
¿Qué debe saber quien pretenda usar la lógica fuzzy?, D. Enric Trillas
D. Enric Trillas es catedrático-jubilado de la Universidad Politécnica de Madrid. Anteriormente fue catedrático de la Universidad Politécnica de Cataluña e investigador emérito del ya desaparecido ‘European Centre for Soft Computing’. Fue presidente del Consejo Superior de Investigaciones Científicas, Director General del Instituto Nacional de Técnica Aerospacial, Secretario General del Plan Nacional de I+D, así como fundador y primer presidente del consejo de administración de la compañía Ingeniería y Servícios Aerospaciales, S.A. Fue consejero del Centro para el Desarrollo Tecnológico e Industrial y de las compañías Construcciones Aeronáuticas, Hispasat y Telefónica I+D. También presidió el Patronato del Centro Nacional de Microelectrónica y fue representante de España en el comité de política científica de la O.C.D.E y en el consejo del C.E.R.N. Está en posesión de varias condecoraciones nacionales y extranjeras, civiles y militares, así como de diversos reconocimientos científicos. Fellow de la International ‘Fuzzy Systems Association’ (IFSA) y miembro honorario de la ‘European Society for Fuzzy Logic and Technologies’ (EUSFLAT), posee entre otras las medallas Cajal, Monturiol y Kaufmann, el ‘Oustanding Award’ de IFSA y las placas de ‘Fuzzy Pioneer’ otorgadas, respectivamente, por IEEE-CIS y EUSFLAT. Profesor Honorario Distinguido de la Universidad Nacional de Córdoba (Argentina), posee el Distintivo de Oro de la Universidad de Santiago de Compostela y es Doctor Honoris Causa por la Universidad Pública de Navarra. Ha impartido conferencias en diversas universidades y centros de investigación como son, por ejemplo, la Universidad de Berkeley, la de Paris-VII, la de Dortmund, el Instituto Tecnológico de Tokio, el Instituto de Cibernética de Nápoles, la Universidad de Palermo, etc. Ha publicado más de 400 artículos de investigación y pensamiento en congresos y revistas, así como una docena de libros tanto como editor y como autor. Actualmente y entre otros temas, se dedica al estudio de la representación matemática del razonamiento ordinario no-deductivo y al análisis del razonamiento analógico, acerca de lo cual ha publicado ya diversos trabajos.
¿Qué debe saber quien pretenda usar la lógica fuzzy? No se tratará de una conferencia de tipo estrictamente técnico sino, más bien, de alertar acerca de determinados aspectos que deben considerarse importantes para la modelización ‘fuzzy’ de sistemas dinámicos descritos lingüísticamente. La aplicación de la metodología ‘fuzzy’ no es, únicamente y como gusta decir su introductor el profesor Lotfi A. Zadeh, una materia de grado sino también y muy especialmente una materia de diseño cuidadoso. Cuando la descripción del sistema es de tipo lingüístico (la cual subyace, incluso, a cualquier descripción matemática cuando esta es posible), todo es ‘context-dependent’ y ‘purpose-driven’; ello obliga a un cuidadoso análisis de cuantos elementos lingüísticos deban ser representados en términos fuzzy. Por ejemplo, cuando la descripción del sistema es reglada, de ordinario es difícil captar y, por consiguiente, representar, el significado de las negaciones de los antecedentes de las reglas, lo que con frecuencia implica la imposibilidad de aceptar su equivalencia con los llamados ‘condicionales materiales’ en la lógica clásica. También y por ejemplo, cuando interviene el tiempo la conjunción copulativa deja de ser conmutativa e incluso idempotente, con lo que no cabe representarla por muchos de los modelos habituales. El ‘practitioner’ de la lógica ‘fuzzy’ debe proceder siempre al diseño de las funciones de pertenecía de los predicados y de las funciones representando a los conectivos, modificadores lingüísticos, cuantificadores, etc., con un gran cuidado, ya que una representación errónea puede derivarle fácilmente a representar un problema distinto del considerado y cuyos resultados, por tanto, no se ajusten al sistema dado. En particular, un cierto conocimiento del problema del significado de los condicionales es imprescindible. Todo ello, presentado con ejemplos de las propiedades que, usualmente, suelen tenerse en cuenta en los textos de lógica ‘fuzzy’, hará ver la conveniencia de que los diseñadores conozcan lo mejor posible (aunque ello se aleje de los detalles matemáticos más especializados) el armamento teórico de la lógica ‘fuzzy’ y no se basen únicamente en recetas de uso práctico con el riesgo de usarlas donde no son aplicables.