
Responsable (IP): Dr. Constantino Malagón

Integrantes:
Dr. Constantino
Malagón (IP)
Dr. Justo Hidalgo
Jesús Pancorbo (Peopleware)
Dra. Yonsoo
Kim (Universidad de Purdue (EEUU))

Líneas
de Investigación:
1. Proyecto MMEDIS: Sistemas
basados en Inteligencia Artificial para el reconocimiento
de textos paleográficos.
Realizado en colaboración
con la Universidad de Purdue (Dra. Yonsoo Kim),
la Universidad Complutense de Madrid (Dr. Nicolás
Ávila Seoane y Dr. Manuel Salamanca López),
la Bibliteca Histórica Marqués de
Valdecilla y la Universidad de Cambridge (Dr. Peter
Stokes).
El objetivo de este
proyecto es el desarrollo de algoritmos eficaces
de reconocimiento de patrones para manuscritos medievales,
dentro de dominios específicos. La dificultad
del reconocimiento de textos manuscritos en paleografía
estriba en la gran variabilidad que se puede observar
en este tipo manuscritos, así como las propias
características relativas a la época
en que fueron escritos. Esto lleva a un problema
para el que las técnicas clásicas
de reconocimiento de patrones se revelan como inadecuadas.
Por ello, se estudian nuevos métodos de reconocimiento
asistido que sean adecuados a las características
propias de esta grafía.
Investigadores: Dr. Constantino
Malagón, Dra. Yonsoo Kim, Dr. Nicolás
Ávila Seoane, Dr. Manuel Salamanca López,
D. Francisco Marzal Baro, Dr. Peter Stokes, Dr.
Rafael Palacios (U. Comillas).
2. Clasificación
de imágenes en telescopios Cherenkov mediante
técnicas basadas en Aprendizaje Automático.
El problema de la identificación
de sucesos correspondientes a rayos gamma de entre
el fondo de rayos cósmicos cargados (los
llamados hadrones) en telescopios Cherenkov es uno
de los problemas cruciales dentro de la Astronomía
de rayos gamma de muy alta energía.
Para ello se están estudiando nuevos métodos
de representación de las imágenes
que se recogen en telescopios Cherenkov. Estas imágenes
corresponden a las cascadas atmosféricas
originadas por los rayos gamma que interaccionan
con los núcleos atmosféricos y que
descienden a gran velocidad emitiendo luz Cherenkov.
A su vez se estudian nuevos métodos de clasificación,
tanto supervisados como no supervisados, que sean
eficaces para solucionar esta tarea de separación.
Este proyecto se realiza en colaboración
con el Dr. Juan Abel Barrio (Universidad Complutense)
y el grupo del telescopio MAGIC, situado en el observatorio
del Roque de los Muchachos en la isla canaria de
La Palma.
Investigadores: Dr. Constantino
Malagón, Dr. Juan Abel Barrio.
3. Proyecto de predicción temporal
y asociación de eventos en sistemas de monitorización.
El módulo de
predicción temporal en el sistema de monitorización
Osmius es un proyecto de investigación realizado
en colaboración con Peopleware (D. Jesús
Pancorbo) y la Universidad Complutense (Dr. Luis
LLana).
Osmius es una plataforma basada en software libre
que permite monitorizar cualquier sistema conectado
a la red, tanto servidores de aplicaciones, servidores
web, impresoras o centros de bases de datos como
sensores, paneles solares, etc.
El objetivo de esta línea de investigación
es el estudio y desarrollo de algoritmos para la
asociación de secuencias de estados y su
predicción temporal. Para ello se aplican
técnicas basadas en Aprendizaje Automático
en dos frentes:
• El análisis temporal de los eventos
capturados de forma que se pueda predecir alertas
futuras dentro del proceso de monitorización.
• El análisis secuencial y de asociación
de eventos, de forma que se puedan predecir valores
futuros de disponibilidad de un servicio.
Investigadores: Dr. Constantino
Malagón, D. Jesús Pancorbo, Dr. Luis
Llana (UCM).
4. Aplicación de la Inteligencia Artificial
a los sistemas de aprendizaje colaborativos
El objetivo de esta
línea de investigación, llevada a
cabo por es la introducción de sistemas tutoriales
inteligentes (ITS) en la enseñanza de la
Inteligencia Artificial, dentro de la carrera de
Ingeniería Informática. Estos sistemas,
entre los que cabe destacar los llamados chatbots
incorporan tecnologías basadas en lenguaje
natural, y junto con el uso de editores de texto
colaborativos ofrecen al alumno beneficios importantes
durante su aprendizaje. Entre estos beneficios caben
destacar la ayuda para aprender e interiorizar eficazmente
nuevo conocimiento así como el desarrollo
de habilidades sociales, como por ejemplo aspectos
de mediación y negociación social.
Investigadores: Dr. Constantino
Malagón, D. Jesús Pancorbo, Dra. Margarita
Vinagre.
Para más información
y propuestas de colaboración en estas líneas
de investigación, pueden dirigirse a la dirección
de correo electrónico cmalagon@nebrija.es
(Constantino Malagón)

Más información en: http://www.mmedis.com |