Fecha: Lunes 8 de febrero de 2021
Hora: de 12:00 h.
Lugar: online.

PONENTE:

Amparo Alonso Betanzos | Catedrática de Universidad en el área de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial en la Universidad de A Coruña (UDC).

RESUMEN:

Desde el boom de la Inteligencia Artificial en la última década, se han ido sucediendo varias olas de innovación, que se centraron en nuevos paradigmas de computación, nuevas plataformas, etc.  En este seminario exploraremos estas cuestiones y cómo avanzar hacia algoritmos más justos, responsables y transparentes.

Fecha: Viernes 10 de mayo de 2019
Hora: de 13:00 h.
Lugar: Aula 4, edificio A, EPS-UAM.

PONENTE:

Manuel Cebrian,  is a research scientist at the MIT Media Lab. He is best known for designing the recursive incentive structure that mobilized participants to solve the DARPA Network Challenge, the Department of State Tag Challenge, the DARPA Shredder Challenge, among other time-critical social mobilization challenges. Prior to MIT, Cebrian held position at the Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO), the University of California at San Diego, Telefonica and Brown University. Cebrian earned a Ph.D. in computer science from Universidad Autonoma de Madrid.

RESUMEN:

La energía solar es de naturaleza intermitente y se ve muy afectada por la meteorología, por lo que una buena  predicción meteorológica puede ayudar a planificar mejor la producción esperada de energía eléctrica. En esta charla se tratarán los principales problemas que se encuentran a la hora de realizar predicciones acertadas, y cómo las modernas técnicas estadísticas y de aprendizaje automático pueden ayudar a mejorar los resultados.

Fecha: viernes 20 de abril de 2018
Hora: de 12:00 h.
Lugar: Aula 4, edificio A, EPS-UAM.

PONENTE:

Aníbal R.Figueiras Vidal, es I. Telecom (UPM, 1973) y Dr. I. Telecom (UPC, 1976). Prestó sus servicios en las UPC, UPM (Catedrático de U., 1978) y U. Santiago de Compostela, y lo hace actualmente en la U. Carlos III de Madrid. Su interés se centra en DSP y Aprendizaje Máquina y sus aplicaciones, ámbitos en los que ha publicado casi un centenar de artículos JCR y dirigido cerca de un centenar de proyectos y contratos de I+D nacionales e internacionales, además de supervisar 33 tesis doctorales.

RESUMEN:

En el seminario se abordará la relación entre el coste bayesiano de un clasificador máquina y sus probabilidades de error expresadas en función de los valores de las muestras de una variable obtenida a través de transformaciones entrenables (p.ej., con MLPs o R&FNNs). Dichas probabilidades de error se calculan recurriendo a ventanas de Parzen, que pueden ser elegidas para atender a las características de cada problema; mientras que las muestras se posicionan según un proceso convencional de entrenamiento.

Fecha: viernes 19 de enero de 2018
Hora: de 12:00 h.
Lugar: Sala de Grados A, edificio A, EPS-UAM.

PONENTE:

Juan Arévalo, es Doctor en Física del Plasma y Fusión Nuclear por la Universidad Carlos III de Madrid y el Instituto de Investigación CIEMAT. Actualmente, trabaja en BBVA Data & Analytics. También es profesor en la escuela técnica KSchool.

RESUMEN:

Los Sistemas de Recomendación (RS) se están haciendo presentes en multitud de aplicaciones en línea, desde sugerencias personalizadas de la próxima canción a escuchar, la película a ver o el siguiente producto financiero para comprar, pasando por el descubrimiento de un comercio cercano para hacer nuestra próxima compra.

Fecha: jueves 8 de junio de 2017
Hora: de 12:00 h.
Lugar: Sala de Grados A, edificio A, EPS-UAM.

PONENTE:

João Gama Associate Professor en Universidade do Porto. J. Gama es vicedirector de LIAAD, grupo que pertenece a INESC TEC.

RESUMEN:

Gama comenzó su exposición analizando el impresionante avance tecnológico en el campo de las redes sociales para analizar la cantidad de datos masivos generados por la evolución de este tipo de redes y sus distintas comunidades. Analizar su aparición, evolución, transformación y desaparición es posible utilizando métodos basados en probabilidades condicionales y clustering jerárquico destinados al análisis y comprensión de la evolución de los datos.

Fecha: viernes 11 de noviembre de 2016
Hora: de 12:00 h.
Lugar: Sala de Grados A, edificio A, EPS-UAM.

PONENTE:

Antonio Rodríguez Martínez trabaja para la AEMET desde 1985.

RESUMEN:

El objetivo de la conferencia era mostrar el proyecto conjunto entre AEMET y el operador único del sistema eléctrico español, Red Eléctrica de España (REE), impulsado para mejorar la predicción de la radiación solar en los emplazamientos de las plantas solares españolas a través de técnicas de Nowcasting. Esta técnica para la predicción de radiación solar a muy corto plazo (normalmente hasta 6 horas) en una región geográfica específica tiene el potencial de disminuir los costes de generación de energía eléctrica.

Fecha: jueves 12 de mayo de 2016
Hora: de 12:00 h.
Lugar: Sala de Grados A, edificio A, EPS-UAM.

PONENTE:

Ricardo Alba Valmorisco responsable del Centro de Control en Gas Natural Fenosa Renovables desde 2008.

RESUMEN:

Durante la conferencia se incidió sobre la importancia de adecuar la demanda y la generación de energía y el impacto de ese equilibrio en el precio de la luz. También se analizó la evolución de la energía eólica en su carrera por igualarse con las energías convencionales como el carbón, nuclear o ciclos combinados, centrándose en las ventajas e inconvenientes de una energía en el cual su recurso es volátil y no almacenable y se detalló el efecto de la energía eólica en el precio de la energía.

Fecha: miércoles 15 de abril de 2015
Hora: de 12:00 h.
Lugar: Sala de Grados A, edificio A, EPS-UAM.

PONENTE:

Francisco Herrera received his M.Sc. in Mathematics in 1988 and Ph.D. in Mathematics in 1991, both from the University of Granada, Spain.

RESUMEN:

Vivimos en una sociedad digital donde el desarrollo de las tecnologías de la información y las comunicaciones y su popularidad a nivel mundial han ayudado a eliminar fronteras y han creado multitud de servicios donde los datos son un eje central de su funcionamiento.

Fecha: lunes 13 de enero de 2014
Hora: de 12:00 h.
Lugar: Sala de Grados A, edificio A, EPS-UAM.

PONENTE:

Irene Rodríguez Luján. Biocircuits Institute University of California S. Diego el 13 de enero de 2013 en Sala de Grados A, EPS-UAM.

RESUMEN:

The importance of classification calibration falls on its relationship with the Bayes consistency. Most research in the literature has analyzed classification calibration under a mathematical framework that implicitly assumes that the decision functions can be separately defined for each point. Therefore, this framework generally overlooks the practical consequences of using a specific classification model based on these loss functions.

Fecha: viernes 6 de julio de 2012
Hora: de 12:00 h.
Lugar: Sala de Grados A, edificio A, EPS-UAM.

PONENTE:

Ramón Huerta. de la Universidad de California en San Diego.

RESUMEN:

Hoy en día existen multitud de problemas donde se disponen de secuencias multidimensionales con estructura temporal. El problema consiste en determinar la causa, el origen o la fuente de esas fluctuaciones temporales que se manifiestan en sensores multidimensionales.

Fecha: lunes 19 de septiembre de 2011
Hora: de 12:00 h.
Lugar: Sala de Grados A, edificio A, EPS-UAM.

PONENTE:

Aníbal R. Figueiras Vidal. DTSC, Universidad Carlos III de Madrid.

RESUMEN:

Los algoritmos de clasificación constituidos mediante técnicas cooperativas tipo “boosting” han demostrado excelentes prestaciones y una singular –pero no absoluta– resistencia a la nociva tendencia al sobreajuste.

Fecha: lunes 9 de marzo de 2011
Hora: de 9:00 h.
Lugar: Salón de actos, edificio A, EPS-UAM.

PONENTE:

• D. Manuel Calleja, director del Departamento de Predicción y Seguimiento de la Producción en Acciona Energía.
• D. Pablo Martín, Jefe del Departamento de Aplicaciones para la Operación de Red Eléctrica de España.
• D. José Antonio García Moya, jefe del Departamento de Desarrollo y Aplicaciones de la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET).
• D. José R. Dorronsoro, Catedrático de la EPS-UAM.

RESUMEN:

El evento, dirigido a profesionales involucrados en la predicción de energías renovables, contó con la presencia de más de de cien personas entre los que se encontraban investigadores de reconocidas Universidades Españolas, estudiantes, agentes del sector de energía como Iberdrola, Endesa, Acciona, REE y Gas Natural Fenosa y otros centros e Instituciones de prestigio.

Fecha: jueves 11 de marzo de 2010
Hora: de 12:30 h.
Lugar: Salón de actos, edificio A, EPS-UAM.

PONENTE:

Sancho Salcedo Sanz. Dirige el grupo de investigación GHEODE (Grupo de Heurísticos Modernos de Optimización y Diseño de Redes) de la Universidad de Alcalá, donde es profesor Titular de Universidad en el Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones.

RESUMEN:

El objetivo europeo de alcanzar el 20% del suministro de energía procedente de fuentes renovables para el año 2020 proporciona una importante continuidad en el desarrollo de la energía eólica para los próximos años.

Fecha: jueves 26 de mayo de 2009
Hora: de 12:00 h.
Lugar: Salón de actos, edificio A, EPS-UAM.

PONENTE:

Antonio Muñoz San Roque. Director del Instituto de Investigación Tecnológica (IIT), Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI) de la Universidad Pontificia Comillas.

RESUMEN:

En este seminario se presentará un estudio comparativo de modelos de predicción a corto plazo de los precios horarios de la electricidad en el mercado eléctrico español.

Fecha: lunes 23 de noviembre de 2020
Hora: de 12:00 h.
Lugar: Aula 4, edificio A, EPS-UAM.

PONENTE:

Johan Suykens,  is is a full Professor with KU Leuven, where he serves as program director of Master AI. He received the master degree in Electro-Mechanical Engineering and the PhD degree in Applied Sciences from the Katholieke Universiteit Leuven, in 1989 and 1995, respectively.

RESUMEN:

Over the last decades, with neural networks and deep learning, several powerful architectures have been proposed, including e.g. convolutional neural networks (CNN), stacked autoencoders, deep Boltzmann machines (DBM), deep generative models and generative adversarial networks (GAN). On the other hand, with support vector machines (SVM) and kernel machines, solid foundations in learning theory and optimization have been achieved. Could one combine the best of both worlds?

Fecha: viernes 15 de marzo de 2019
Hora: de 13:00 h.
Lugar: Aula 4, edificio A, EPS-UAM.

PONENTE:

José Luis Casado. Es licenciado en Ciencias Físicas, trabaja en el área de Aplicaciones de la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET) desde hace 6 años, dedicándose fundamentalmente a la utilización de modelos meteorológicos para la mejora de las previsiones de energías renovables. Anteriormente ha trabajado como consultor informático en el sector privado (5 años), como graduate trainee en el Centro Europeo de Predicciones Meteorológicas a Medio Plazo (2 años), y como predictor operativo en AEMET (3 años).

RESUMEN:

La energía solar es de naturaleza intermitente y se ve muy afectada por la meteorología, por lo que una buena  predicción meteorológica puede ayudar a planificar mejor la producción esperada de energía eléctrica. En esta charla se tratarán los principales problemas que se encuentran a la hora de realizar predicciones acertadas, y cómo las modernas técnicas estadísticas y de aprendizaje automático pueden ayudar a mejorar los resultados.

Fecha: viernes 2 de marzo de 2018
Hora: de 12:00 h.
Lugar: Aula 4, edificio A, EPS-UAM.

PONENTE:

Javier Calvo Sánchez. meteorólogo de la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET), es Jefe del Área de Modelización y forma parte del consorcio europeo HIRLAM desde 1996 donde se ha especializado en la modelización de alta resolución y las parametrizaciones físicas.

RESUMEN:

HARMONIE-AROME es un modelo no hidrostático convection-permitting que se integra operativamente en AEMET a una resolución horizontal de 2.5 km. El modelo ha supuesto una mejora significativa en la predicción del tiempo severo en el entorno de la Península y las Islas Canarias.

Fecha: viernes 1 de diciembre de 2018
Hora: de 12:00 h.
Lugar: Sala de Grados A, edificio A, EPS-UAM.

PONENTE:

Silvia Ferreira, Responsable de Data Science en el Centro de Innovación Carrefour España (CIC).

RESUMEN:

La industria del Retail, constantemente enfocada en aumentar las ventas y retener la mayor cantidad de clientes, es un sector que genera grandes volúmenes de datos. Implantar proyectos de Big Data y Data Science juega un papel estratégico como valor diferencial en el mercado.

Fecha: viernes 17 de febrero de 2017
Hora: de 12:00 h.
Lugar: Sala de Grados A, edificio A, EPS-UAM.

PONENTE:

José Miguel Leiva Data Scientist & Quantitative Analyst en Expert Timing Systems.

RESUMEN:

Se analizaron los últimos avances tecnológicos en el campo de la energía en cuanto al consumo de electricidad que realizamos. Se habló de la bajada de precios de las instalaciones fotovoltaicas, las diferentes soluciones comercializadas para el almacenamiento doméstico de energía (baterías tradicionales, de litio, tesla…) y el precio del kilovatio por hora.

Fecha: viernes 30 de septiembre de 2016
Hora: de 12:00 h.
Lugar: Sala de Grados A, edificio A, EPS-UAM.

PONENTE:

Ruben Lara. Doctor en Informática por la UAM, ha sido también director del programa de postgrado en Big Data de la U-Tad y tiene una dilata experiencia en empresas como Etihad-Etisalat o Telefónica, tanto en el sector financiero como en el de las telecomunicaciones, como responsable de desarrollo de producto y analítica Big Data.

RESUMEN:

El objetivo de la conferencia era mostrar las diferentes aplicaciones que los datos tienen en el sector de las telecomunicaciones. El uso cada vez más extendido de dispositivos y datos móviles ha generado una inmensa cantidad de datos y ha hecho crecer enormemente este sector.

Fecha: viernes 28 de mayo de 2015
Hora: de 12:00 h.
Lugar: Sala de Grados A, edificio A, EPS-UAM.

PONENTE:

David Ríos AXA-ICMAT Chair in Adversarial Risk Analysis en ICMAT-CSIC.

RESUMEN:

Muchas organizaciones internacionales demandan a sus estados miembros el diseño de un Plan de Seguridad Estatal en sus áreas de actividad. Un ejemplo es la International Civil Aviation Organization, ICAO, que requiere un Plan que les apoye en la asignación de recursos para mejorar la seguridad operacional en aviación.

Fecha: viernes 6 de mazo de 2015
Hora: de 12:00 h.
Lugar: Sala de Grados A, edificio A, EPS-UAM.

PONENTE:

César Hervás Martínez es Catedrático del Departamento de Informática y Análisis Numérico de la Universidad de Córdoba, en el área de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. Sala de grados EPS-UAM, 6 de marzo de 2014.

RESUMEN:

En la conferencia se abordará la metodología y el desarrollo de algoritmos híbridos de segmentación de series temporales que utilicen, por una parte, una técnica de agrupamiento y un algoritmo genético para encontrar los segmentos con características estadísticas similares y poder determinar los puntos de corte de la serie.

Fecha: jueves 19 de septiembre de 2013
Hora: de 15:30 h.
Lugar: Sala de Grados A, edificio A, EPS-UAM.

PONENTE:

Neta Rabin. Department of Exact Science at Afeka Academice College of Engineering, Tel-Aviv, Israel.

RESUMEN:

Simulation data from physical and chemical processes is typically high-dimensional. The dynamics of such systems can often be well described in fewer dimensions. In this talk we present a method for nonlinear dimensionality reduction that embeds a high-dimensional data set in a low-dimensional intrinsic space.

Fecha: miércoles 30 de noviembre de 2011
Hora: de 9:00 h.
Lugar: Salón de actos, edificio A, EPS-UAM.

PONENTES:

• Sancho Salcedo, Universidad de Alcalá de Henares
• Isabel Martínez, Agencia Estatal de Meteorología (AEMET)
• Manuel de Castro, Universidad de Castilla la Mancha
• Lloyd Treinish, IBM Thomas J. Watson Research Cente
• José Antonio García-Moya Zapata, Agencia Estatal de Meteorología (AEMET)

RESUMEN:

El objetivo de la jornada era ofrecer diversas perspectivas sobre avances recientes en la predicción meteorológica de relevancia para las energías renovables, así como servir de punto de encuentro y debate para compartir experiencias y exponer distintas aproximaciones sobre el mejor uso y efecto de estas previsiones.

Fecha: lunes 27 de junio de 2011
Hora: de 12:00 h.
Lugar: Sala de Grados, edificio A, EPS-UAM.

PONENTES:

Sergios Theodoridis. Dept. of Informatics and Telecommunications, National and Kapodistrian University of Athens, Greece.

RESUMEN:

The task of parameter/function estimation has been at the center of scientific attention for a long time and it comes under different names such as filtering, prediction, beamforming, classification, regression. Conventionally, the task has been treated as an optimization task of an appropriately adopted loss function.

Fecha: viernes 30 de abril de 2010
Hora: de 12:30 h.
Lugar: Sala de Grados, edificio A, EPS-UAM.

PONENTES:

Pedro Larrañaga. Catedrático del Departamento de Inteligencia Artificial en la Universidad Politécnica de Madrid donde forma parte del Grupo de Sistemas Inteligentes.

RESUMEN:

Durante la charla se mostrará el uso de los modelos gráficos probabilísticos en la resolución de distintos problemas de aprendizaje automático (modelización de interdependencias, clasificación supervisada) dentro del contexto «bio», enfatizándose las ventajas derivadas de tal aproximación.

Fecha: viernes 25 de septiembre de 2009
Hora: de 12:30 h.
Lugar: Sala de Grados, edificio A, EPS-UAM.

PONENTES:

Julio Usaola. Catedrático del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Carlos III de Madrid. Responsable del Grupo de Investigación de “Redes y Sistemas de Energía Eléctrica”.

RESUMEN:

Short term wind power prediction tools are now currently used in
power systems and electricity markets. Meteorological forecasts are in the basis of these tools, but more research is needed. Their performance is acceptable, but it needs to be increased.