Actualizado el 17/12/2024

icon Facebook icon Twiiter icon RSS icon EMAIL
  1. Portada
  2. >
  3. TecnonewsCat
  4. >
  5. La cinquena edició del Deep Learning Barcelona Symposium

La cinquena edició del Deep Learning Barcelona Symposium

Escrito por Redacción TNI el 19/12/2023 a las 21:20:45
1224

La Universitat Oberta de Catalunya (UOC) serà la seu el dijous 21 de desembre de lacinquena edició del Deep Learning Barcelona Symposium (DLBCN), el simposi internacional sobre aprenentatge profund, coorganitzat pel Computer Vision Center de la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB), la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), la Universitat de Barcelona (UB), la Universitat Pompeu Fabra (UPF), la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), Telefónica Research i Dolby Laboratories.

 

L'aprenentatge profund (deep learning, en anglès) és un dels camps més influents i de creixement més ràpid de la intel·ligència artificial, a més de ser un dels motors de la revolució tecnològica actual entorn de la IA. Rere productes d'èxit mundial com ChatGPT o DALL·E hi ha precisament l'aprenentatge profund, i això ha fet créixer de manera exponencial l'interès social per aquest vessant de la ciència de dades.

 

De Barcelona al món

 

El Deep Learning Barcelona Symposium posa l'atenció en la recerca en xarxes neuronalsprofundes i reuneix investigadors de l'elit mundial que desenvolupen la seva recerca a Barcelona, o bé es van formar en universitats de la capital catalana i treballen a l'estranger. Aquesta cinquena trobada inclou 25 xerrades i una cinquantena de pòsters de grups de recerca del país, d'universitats estrangeres com Stanford o Columbia, i d'empreses de referència mundial com Meta, Amazon o Google.

 

La conferència d'obertura titulada Human Sensing, anirà a càrrec del professor Fernando De La Torre, doctor per La Salle Universitat Ramon Llull i director del Human Sensing Lab a la Carnegie Mellon University, als Estats Units.

 

En el simposi, també hi participaran referents en intel·ligència artificial com Ricardo Baeza-Yates, de la Universitat Pompeu Fabra, Marta R. Costa-jussà, de Meta París, Aleix Martínez, d'Amazon Seattle, i Antonio Torralba, del MIT, a Boston.

 

L'esdeveniment té els patrocinis de Meta, la xarxa ELLIS Barcelona, AIRA, l'eHealth Center de la UOC, l'Erasmus Mundus joint Master in Artificial Intelligence, Crisalix, el grup Web Science and Social de la UPF, i la UPC.

 

Selecció de candidats per a entrevistes amb mitjans:

 

·       Fernando De La Torre (Carnegie Mellon University, Pittsburgh): keynote speaker al DLBCN 2023. Format a La Salle URL, De La Torre és director del Human Sensing Lab, a la Carnegie Mellon University. El 2014 va fundar FacioMetrics LLC per llicenciar tecnologia d'anàlisi facial, empresa comprada per Facebook el 2016. La seva recerca se centra en la visió per computador i en l'aprenentatge automàtic, en concret, en aplicacions per a la salut, la realitat augmentada i la realitat virtual.

·       Marta R. Costa-jussà (Meta, París): Costa-jussà es va formar a la UPC, d'on va ser professora abans d'incorporar-se a Meta, el 2022, com a investigadora. El 2020 va merèixer una ERC Starting Grant amb el projecte LUNAR, que cerca un model de traducció automàtica universal de llengües. Costa-jussà és autora del llibre juvenil El somni de la Mia (Estrella Polar, 2023), que vol acostar l'aprenentatge profund als joves.El mateix 21 de desembre a la tarda, oferirà una xerrada al Club Prometeus de joves del Raval, amb el suport de l'entitat FriquiFund, que promou l'educació tecnològica de joves en risc d'exclusió social.

·       Ferran Alet (Google Deepmind, Londres): matemàtic i físic per la UPC, es va doctorar al MIT i actualment treballa a Google. Presentarà GraphCast, el treball publicat fa poc a Science d'un sistema d'IA que millora en un 90 % la predicció meteorològica respecte als algorismes actuals.

·       Carles Ventura (AI-WELL, eHC, UOC): membre del comitè organitzador del simposi i del grup de recerca AI-WELL, de l'eHealth Center. Una de les seves línies de recerca és la visió artificial i la IA emocional que pot ser útil per construir interfícies amigables home-màquina, analitzar les interaccions entre persones o reconèixer les emocions que provoquen, per exemple, les pel·lícules en els espectadors.