Universidad de Granada
Instituto Andaluz Interuniversitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional (DaSCI)
El grupo de investigación 'Soft Computing and Intelligent Information Systems' (SCI2S) fue creado en 2001 por un conjunto de investigadores de la Universidad de Granada que trabajan en Soft Computing y que habían comenzado a colaborar unos años antes. A lo largo de estos 21 años el grupo ha crecido y ampliado sus áreas de trabajo en diferentes campos de la Inteligencia Computacional, Biometría, Bibliometría, Ciencia de Datos y Big Data, etc... y en campos aplicados como la bioinformática, la recuperación de información, el registro de imágenes, la toma de decisiones, etc. Igualmente las conexiones con otros investigadores ha dado lugar a la expansión de este grupo y a la creación de DaSCI, como Instituto Andaluz de Inteligencia Artificial. Francisco Herrera es el director del grupo de investigación SCI2S, y el director del instituto DaSCI.
El Instituto Andaluz Interuniversitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional (DaSCI) es una iniciativa de las universidades de Granada, Jaén y Córdoba para impulsar el trabajo de un conjunto de investigadores andaluces en inteligencia artificial (IA), en particular en ciencia de datos e inteligencia computacional.
Los investigadores del Instituto DaSCI han centrado sus estudios en torno a la inteligencia computacional y el análisis inteligente de datos, y en muchas de sus investigaciones han combinado ambas disciplinas con modelos generados en base a la ciencia de datos y el big data, junto con la generación de soluciones aplicadas a nuestro entorno socioeconómico.
Un total de 20 proyectos de investigación y 12 contratos con empresa, financian parcialmente la actividad investigadora del instituto, que actualmente cuenta con 90 investigadores doctores (de los cuales el 21,11% son mujeres) y tutorizan a un centenar de predoctorales.
Participantes
Es un alto exponente en diversas áreas de la Inteligencia Artificial como son la inteligencia computacional o soft computing que incluye la aplicación de lógica difusa y algoritmos evolutivos, fusión de información, toma de decisiones, como de la áreas de la ciencia de datos y el big data, que incluye bibliometría, preprocesamiento de datos, aprendizaje profundo, o análisis de sentimientos, entre otros.
Profesor del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada. Dirige el grupo de investigación 'Soft Computing y Sistemas de Información Inteligentes'. Dirige el Instituto Andaluz Interuniversitario en Data Science and Computational Intelligence, DaSCI. Miembro numerario de la Real Academia de Ingeniería (toma de posesión 21 de mayo de 2019). Concejal de Ciencia, Innovación y Transformación Digital, Ciudad Inteligente, Infraestructura y Telecomunicaciones del Ayuntamiento de Granada.
Experta en diseño de interfaces usables aplicando técnicas de Design Thinking. Algunos de sus proyectos han sido: (1) iCucha, un sistema para la identificación de la molestia acústica del ciudadano; (2) OpinaUGR un sistema integrado en Moodle para la realización de las encuestas de satisfacción del estudiantado; (3) iWhastIt, una app para el reconocimiento de objetos mediante fotografía que permite a personas con dificultad visual identificar objetos; (4) TerangaGo!, la aplicación que permite conectar a viajeros que necesiten compartir coche, (5) MonuMAI, un sistema inteligente para el reconocimiento de los estilos arquitectónicos presentes en las fachadas del patrimonio inmueble.
Profesora del Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Granada. Es miembro del grupo de investigación 'Soft Computing and Intelligent Information Systems' (SCI2s), así como del Instituto Andaluz de Investigación en Data Science and Computational Intelligence (DaSCI) del cual es también la Secretaria.
Premiado desde los primeros estadíos de su carrera investigadora; recibió el premio al mejor paper de estudiante en el congreso internacional IFSA (International Fuzzy Systems Association) celebrado en 2009 por el trabajo 'On the use of measures of separability of clases to characterise the domain of competence of a fuzzy rule based classification system'. También ha recibido dos premios de la Universidad de Granada por la 'Mejor publicación en el área de ingeniería' en sus ediciones de 2013 y 2014.
Investigador altamente citado en 2018 (https://dasci.es/es/sobre-dasci/recursos/recursos-humanos/julian-luengo/). Durante su carrera ha participado en varios proyectos nacionales donde se desarrollan técnicas de Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional, así como sus aplicaciones.
Profesor del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada. Es miembro del grupo de investigación "Soft Computing and Intelligent Information Systems" (SCI2s), así como del Instituto Andaluz de Investigación en Data Science and Computational Intelligence (DaSCI). Actualmente sus áreas de interés en investigación se centran en preparación de datos y datos imperfectos en el ámbito de clasificación en minería de datos, Big Data y Deep Learning. Asimismo, a lo largo de su carrera investigadora ha trabajado en sistemas difusos, complejidad de datos y clasificación no balanceada entre otras.
Experta en el diseño de modelos de aprendizaje profundo en el área de la videovigilancia y la teledetección. Galardonada con el premio a la innovación de Eurocities de 2009. Obtuvo el premio Spin-off de la Cámara de Comercio, en Málaga, España, en 2009. También recibió el premio de innovación Itanium 2010 por la aplicación intensiva más eficiente. Primer premio al mejor proyecto innovador en seguridad otorgado por el Foro de Seguridad.
Profesora del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada. Es miembro del grupo de investigación 'Soft Computing and Intelligent Information Systems' (SCI2s), así como del Instituto Andaluz de Investigación en Data Science and Computational Intelligence (DaSCI).
Anteriormente ha trabajado en el desarrollo de modelos de Deep Learning aplicados a la detección de anomalías y segmentación en vídeo. En el proyecto GO IMAI se encarga de las tareas de procesamiento y preparación previa de las imágenes, necesarias para el correcto funcionamiento del modelo de reconocimiento de maderas.
Estudiante del Programa de Doctorado en Tecnologías de la Información y la Comunicación y miembro investigador del Instituto Andaluz de Investigación en Data Science and Computational Intelligence (DaSCI).
David Herrera Poyatos
Ha trabajado en el proyecto AIMARS en el desarrollo de modelos de deep learning para dispositivos móviles, para detección de objetivos en vídeo. En el proyecto GO IMAI se encarga del problema de clasificación de especies mediante deep learning y su optimización para dispositivos móviles.
