Grupos de investigación
Investigación en IA
En los grupos de investigación en Inteligencia Artificial, distribuidos por toda la geografía española, se estudia un amplio rango de temas dentro de las diferentes áreas que conforman el ámbito de la Inteligencia Artificial.
Los grupos de investigación participan en numerosos proyectos, tanto del plan estatal de I+D como de la Unión Europea, así como en contratos de I+D con empresas. En ellos se resuelven los grandes retos y necesidades de las organizaciones a través de la transferencia de conocimiento en Inteligencia Artificial, buscando obtener ventajas competitivas y mayor liderazgo a nivel nacional e internacional.
A continuación podrás conocer los diferentes grupos de investigación en Inteligencia Artificial en marcha actualmente.
Andalucía
Universidad de Málaga
Eduardo Guzmán De los Riscos
Líneas de Investigación:
-Data Science and Engineering
-Data Mining and Machine Learning
-Agentic AI, Multiagent Systems and Intelligent Autonomous Agents
-Heuristic Search
-User Modeling
-Educational Modeling, Instructional Design and Automatic Generation of Educational Content
-Reinforcement Learning
-Personalization and Recommendation Techniques
-Information Extraction and Retrieval
-Collaborative Learning
Universidad Pablo de Olavide
Alicia Troncoso Lora
Nuestras líneas de investigación son:
- Big Data: Modelos de machine learning para big data.
- Machine learning: Modelos predictivos en tiempo real para series temporales de alta frecuencia y para flujos de datos continuos (data streams).
- Deep Learning: Fusión de modelos para datos temporales, explicabilidad e interpretabilidad de modelos, mejora de la eficiencia de modelos deep learning.
- Transfer learning para métodos de machine learning.
- Ciencia de Datos: Todas las etapas de la analítica inteligente de datos: limpieza y preprocesado de datos, selección de atributos relevantes, modelos de machine learning y evaluación de modelos.
- Aplicaciones reales en los ámbitos de la industria 4.0, agricultura, energía, desastres naturales, recursos hídricos, bioinformática o salud, entre otras.
Se ofrecen los siguientes cursos:
1) Big data Analytics
2) Machine Learning in R
El temario puede consultarlo en la web https://datalab.upo.es/training/
Universidad de Sevilla
Rafael Martínez Gasca
Universidad de Cádiz
Jesús Medina Moreno
Universidad de Córdoba
Sebastián Ventura Soto
Universidad de Málaga
Enrique Domínguez Merino
Universidad de Sevilla
954 553 869
Universidad de Granada
José Luis Verdegay
Universidades de Granada y Jaén
Francisco Herrera Triguero
958 240 598
Universidad de Cádiz
Bernabé Dorronsoro
Universidad de Córdoba
Pedro Antonio Gutiérrez Peña
Aragón
Universidad de Zaragoza
F. Javier Zarazaga-Soria
Universidad de Zaragoza
Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón (I3A)
976 761 928
Canarias
Universidad de La Laguna
José Andrés Moreno Pérez
Cantabria
CSIC - Universidad de Cantabria
José Manuel Gutiérrez
Castilla y León
Universidad de León
José Alberto Benítez Andrades
Universidad de Salamanca
Juan Manuel Corchado Rodríguez
Universidad de Salamanca | Universidad de Valladolid
José Carlos Rodríguez Alcantud
Universidad de Burgos
Juan José Rodríguez Díaz
947 112 110
Castilla-La Mancha
Universidad de Castilla-La Mancha
Óscar Déniz Suárez
Instituto de Investigación en Informática de Albacete (I3A) | Universidad de Castilla-La Mancha
José Antonio Gámez Martín
Cataluña
Universitat de Barcelona
Sergio Escalera
Universidad de Girona
Beatriz López
Universitat de Barcelona
Dra. María Salamó Llorente
Universidad Rovira i Virgili
Antonio Moreno
Universidad de Barcelona y Computer Vision Center
Sergio Escalera
Comunidad de Madrid
Universidad Francisco de Vitoria
Julio Emilio Sandubete Galán – Ana Lazcano de Rojas
Líneas de Investigación:
Nuestro grupo de investigación centra su actividad en el desarrollo y aplicación de técnicas avanzadas de inteligencia artificial, con especial énfasis en el preprocesamiento de datos, el análisis de series temporales y los modelos predictivos.
También se abordan proyectos interdisciplinares con foco en la clasificación del lenguaje de los LLM y la generación del contenido dentro de un marco filosófico. Abordamos además proyectos interdisciplinares que integran la IA con las humanidades, especialmente en el estudio de discursos en redes sociales y su relación con los derechos humanos.
Oferta formativa:
Diseñamos programas educativos para centros escolares en colaboración con ODISEIA, dirigidos tanto a docentes como a estudiantes de secundaria, con el fin de fomentar una comprensión crítica y ética de la tecnología fomentando el cumplimiento del reglamento de IA para alfabetización.
Asimismo, desarrollamos acciones de formación continua para profesionales de la mano de Minsait, con el objetivo de actualizar sus competencias frente a los desafíos éticos, regulatorios y técnicos que plantea la IA en entornos laborales en constante evolución, dirigido a personal sin requisitos previos.
Universidad Carlos III
Daniel Borrajo
Universidad Politécnica de Madrid
Asunción Gómez-Pérez
913 367 417
Universidad de Alcalá
Iván Marsá Maestre
Universidad Complutense de Madrid
Pablo Gervás
Universidad Complutense de Madrid
Juan Pavón
Universidad Rey Juan Carlos
Centro de Automática y Robótica (CAR) | CSIC-UPM
M. Dolores del Castillo Sobrino
Universidad Complutense de Madrid
Pedro A. González Calero | M. Belén Díaz Agudo
Universidad Rey Juan Carlos
Isaac Martín de Diego
Líneas de Investigación:
Fundamentos del Aprendizaje Automático: Investigar aspectos teóricos de técnicas como SVMs, métodos de ensemble y kernels.
Machine Learning Explicable: Mejorar la transparencia de los modelos, con énfasis en técnicas de contraejemplos y semifactuales
Medidas de complejidad: Desarrollar herramientas y métricas para analizar datos, considerando solapamiento de características, separabilidad de clases y geometría de datos.
Visualización de datos: Crear herramientas gráficas que permitan interpretar grandes volúmenes de datos y optimizar la toma de decisiones.
Métricas de rendimiento: Crear indicadores avanzados para evaluar la eficiencia, precisión y generalización de modelos de aprendizaje automático.
Sistemas basados en conocimiento: Diseñar sistemas que integren información experta y reglas para resolver problemas complejos.
IA Generativa: Desarrollar sistemas capaces de interpretar texto adaptándose a un contexto específico.
Oferta formativa:
En los últimos 5 años hay varios hechos que sirven como evidencia de la capacidad del DSLAB para contribuir a la formación de profesionales de las Ciencias de la Computación y la Inteligencia Artificial.
Dirección de 17 tesis doctorales finalizadas en los últimos 5 años (todas ellas calificadas como Sobresaliente Cum Laude en la URJC en las líneas de investigación asociadas.
Así mismo los miembros del DSLAB han dirigido numerosos Trabajos Fin de Grado dentro de la Universidad Rey Juan Carlos, en los grados de Ingeniería del Software, Ing. Informática y Administración y Dirección de Empresas, Doble grado en Ing. Informática y Matemáticas, Ing. Informática, Matemáticas,
Relaciones Internacionales y Economía, Ingeniería de la Ciberseguridad.
A nivel predoctoral los miembros del DSLAB, durante los últimos 5 años, han impartido docencia en todos los grados asociados a la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la Universidad Rey Juan Carlos.
Universidad Politécnica de Madrid
Ernestina Menasalvas
913 364 663
Universidad Carlos III de Madrid
916 249 423
Universidad Politécnica de Madrid
Laura González
Universidad Pontificia Comillas
915 422 800 (Ext. 4240)
Universidad Autónoma de Madrid
David Camacho
914 972 288
Universidad Complutense de Madrid
José Ignacio Hidalgo
Comunidad Foral de Navarra
Universidad Pública de Navarra
Mikel Galar Idoate
Universidad Pública de Navarra
Humberto Bustince Sola
Comunidad Valenciana
Universitat de Valencia
Veronica Nieves
Universitat Politècnica de València
Francisco Casacuberta Nolla
Universitat Politècnica de València
Federico Barber
Universitat Politècnica de València
963 879 563
Universitat Politècnica de València
963 877 350
Universitat Politècnica de València
José Hernández Orallo
Extremadura
Universidad de Extremadura
Pablo Carmona
Universidad de Extremadura
Francisco Fernández de Vega
924 289 300 (Ext. 82535)
Universidad de Extremadura
Miguel Ángel Vega Rodríguez
Galicia
Universidade de Vigo
Florentino Fernández-Riverla
Universidade da Coruña
Álvaro Barreiro García
Centro Singular de Investigación en Tecnoloxías da Información
881 816 410
Universidade da Coruña
Amparo Alonso Betanzos
Internacional
Escuela Superior Politécnica de Chimborazo (Ecuador)
Danilo Pástor R.
Islas Baleares
Universitat de les Illes Balears
Sebastià Massanet Massanet
La Rioja
Universidad de La Rioja
César Domínguez
País Vasco
TECNALIA | Universidad del País Vasco (UPV/EHU) | Basque Center for Applied Mathematics (BCAM)
Javier Del Ser Lorente
Instituto Ibermática de Innovación
Aitor Moreno Fernández de Leceta
Universidad del País Vasco (UPV/EHU)
Universidad de Deusto
Asier Perallos
944 139 003 (Ext. 2050)
Mondragon Unibertsitatea
Urko Zurutuza
Ikerlan
Ángel Conde
Universidad del País Vasco (UPV/EHU)
Javier Muguerza
Principado de Asturias
Universidad de Oviedo
Luciano Sánchez Ramos
Universidad de Oviedo
M. Camino Rodríguez Vela
Universidad de Oviedo
Artificial Intelligence Center
985 182 032
Región de Murcia
Universidad de Murcia
José Tomás Palma Méndez
UNED
UNED
Rafael Martínez Tomás
UNED
Julio Gonzalo
UNED
Jesús G. Boticario | Olga C. Santos
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