Investigación

 

Director:
Prof. Dr. D. Álvaro Bustinduy Candelas

abustind@nebrija.es

Campus de
la Dehesa de la Villa
C/Pirineos 55
28040 – Madrid
 
La OTRI participa en la Red OTRI de Universidades y colabora con sus homónimas de las Universidades de Madrid, gracias al Programa Madri+d de la Dirección General de Investigación de la Comunidad de Madrid.
 




 

 

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