Inteligencia Artificial
COORDINADOR/A
CONTACTO
Unidad de Doctorado
Unidad Transversal de Gestión CNTIC
Universidad Politécnica de Cataluña - Barcelona Tech
C. Jordi Girona, 1-3
Edificio B4 - 003
08034 Barcelona
doctorat.ia@upc.edu
Tel: 93413 78 36
A día de hoy el Doctorado en Inteligencia Artificial es el único Programa de Doctorado centrado exclusivamente en Inteligencia Artificial en las universidades en Cataluña.
• El desarrollo de la informática y su penetración en todos los campos de la sociedad constituyen un elemento básico para entender el progreso socioeconómico desde la segunda mitad del siglo XX. En los últimos años, en particular, la inteligencia artificial, por su talante multidisciplinar, además de impulsar el desarrollo científico y tecnológico en todas las áreas de la ciencia, de la ingeniería y de otras muchas disciplinas, ha permitido la interpretación eficiente y efectiva de datos científicos y sociales, con lo que ha contribuido de forma decisiva a la comprensión del mundo que nos rodea, de los seres vivos, del hombre y de la sociedad. La inteligencia artificial está hoy presente en casi todos los ámbitos de una sociedad avanzada. En particular los sectores financiero, industrial, de servicios, de administración pública, sanitario, de comunicaciones, de enseñanza y de investigación e innovación no se conciben sin un componente importante de inteligencia integrada en los sistemas que los controlan.
• La zona de influencia del grado propuesto es fundamentalmente Cataluña, aunque el Departamento acoge también estudiantes de otras partes de España, así como de diversos países. Cataluña, y en particular el área metropolitana de Barcelona, es una zona de gran desarrollo industrial y de servicios. El ámbito financiero, de seguros, la pequeña y mediana empresa, las consultorías, la formación y la investigación son piezas fundamentales para el desarrollo del país. En todos estos ámbitos, como ya se ha mencionado, es necesaria la inteligencia artificial. En consecuencia, la formación de buenos investigadores en este ámbito se ha convertido, sin ninguna duda, en un factor estratégico de desarrollo.
• El Programa de Doctorado en Inteligencia Artificial fue el primero en el área en Catalunya (1985) y durante muchos años el único que existió. Desde entonces la inteligencia artificial ha experimentado un crecimiento exponencial, ya que se ha colocado en el punto de partida de muchas líneas de investigación y productos que han llegado al gran público, ya sea en América, Japón o Europa, donde una parte significativa de los recursos de los programes marco se han dedicado a financiar proyectos con un componente importante de inteligencia artificial. En particular, en Catalunya, el Programa de Doctorado en Inteligencia Artificial de la UPC ha sido determinante para la creación de una comunidad científica pujante y creciente. Hay centros de investigación públicos y privados de los más importantes en Europa que han sido fundados por investigadores graduados en nuestro programa. Se han creado varias empresas derivadas (‘spin-offs’) (p. ej., ISOCO, 3SCALE, Intelligent Pharma, Sisltech) a partir de los resultados de una o más tesis doctorales y, además, hay una Asociación Catalana de Inteligencia Artificial (ACIA) que es de las mas importantes de Europa.
• El Programa de Doctorado en Inteligencia Artificial destaca a nivel europeo por la productividad y calidad investigadora de sus miembros, que participan en proyectos de investigación financiados con fondos de la Unión Europea o nacionales o por otras organizaciones y compañías españolas. Especial mención merecen la coordinación y participación en proyectos de investigación integrados dentro de los programas marco V, VI y VII(Share-it, Laboranova, Contract, Agencities.RTD, Alive, Superhub, etc.). En la Universidad Politécnica de Cataluña existen tres grupos consolidados reconocidos por la Generalidad y otro por la propia Universidad que están directamente relacionados con el programa, y esto asegura el dinamismo y calidad científica necesarios para mantener el programa en un nivel alto de calidad y exigencia. Además, como se ha indicado, estos grupos son muy activos en la obtención de financiación en las convocatorias de la Unión Europea lo que asegura un estrecho contacto con la empresa nacional y europea, así como un alto grado de internacionalización. Además, otros grupos de la UPC de forma regular envían a estudiantes a realizar sus estudios en el programa. Lo mismo ocurre con estudiantes provenientes de otras universidades como la URV o el Instituto de Investigaciones en Inteligencia Artificial del CSIC.
• El Programa de Doctorado en Inteligencia Artificial de la UPC ha obtenido la Mención de Calidad en 2003 (MCD2003-00129) y la renovó en las convocatorias siguientes: 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009. Entre otros reconocimientos de los últimos diez años, hay que destacar los que han recibido algunas de las tesis doctorales defendidas en el programa:
• Dos de las tesis doctorales leídas en los últimos años han obtenido el Artificial Intelligence Dissertation Award (años 2010 y 2003). Es el único programa de inteligencia artificial en toda España que ha recibido estas distinciones. En Europa, hay otros dos ejemplos: los programas de doctorado en inteligencia artificial de la École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) y el del J. Stefan Institute en Ljubljana.
• Además, entre los alumnos distinguidos hay que contar que hay cinco ECCAI Fellows. Nuestro programa es uno de los que más ‘fellows’ ha producido en Europa. Estos son: Prof. Carlos Sierra (IIIA-CSIC), Enric Plaza (1) (IIIA-CSIC) Vicenç Torra (IIIA-CSIC), Pedro Messeguer (IIIA-CSIC) y Lluís Godó (IIIA-CSIC)
• Otra tesis ha obtenido el Best Thesis Award 2009 de la European Association for Machine Translation.
• Otra ha obtenido el Premio Joan Lluís Vives Prize 2003, el Barcelona City Research Prize 2003 y el Premio Extraordinario de Doctorado de la Universidad Politécnica de Cataluña, curso 2003-2004.
• Otra obtuvo el Premio de Investigación Chihuahua 2002, otorgado por el Estado de Chihuahua, México.
El Programa de Doctorado en Inteligencia Artificial se enmarca dentro del ámbito de tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) y desarrolla su actividad investigadora dentro de la correspondiente línea prioritaria de investigación de la UPC. Se pretende que la calidad de la formación proporcionada esté en consonancia con uno de los retos del Plan de Investigación e Innovación de Cataluña 2010-2013 (PRI): Investigación y Tecnología de Excelencia y de Frontera (véase la sección 8, pág. 13) y con los objetivos del área 1, generación de conocimientos y de capacidades científicas y tecnológicas, del Plan Nacional de Investigación Científica, Desarrollo e Innovación Tecnológica 2008 – 2011 (PN I+D+I).
Desde el punto de vista científico y técnico, algunas de las líneas de investigación del programa contribuyen a varios de los retos incluidos en las líneas de interés del PRI:
• Flujos eficaces de personas y mercancías (movilidad sostenible) y de información. El programa cubre líneas relativas a los flujos de información relacionados con la accesibilidad y la gestión de la información, en particular en los contextos de algoritmia y programación.
• Nueva sociedad de los servicios con ‘serviproductos’ de consumo. El programa incorpora líneas de investigación relacionadas con el estudio y el análisis de aspectos algorítmicos y estructurales de redes sociales y redes computacionales heterogéneas (sensores, robots, móviles, etc.), que jugarán un papel fundamental en el desarrollo de nuevas metodologías en este ámbito. También trata el desarrollo de tecnologías de computación gráfica y realidad virtual y aumentada.
• Prevención y cuidado de la salud de las personas. El programa incorpora líneas de investigación relacionadas con la bioinformática y la visualización médica.
En relación con el PN I+D+I, las líneas de investigación del Doctorado en Inteligencia Artificial se incluyen en el área TIN, dentro de los objetivos de la Acción Estratégica 4: Telecomunicaciones y Sociedad de la Información, con potenciales contribuciones a las sublíneas siguientes:
1. Tecnologías informáticas
b) Interfaces multimodales avanzadas.
c) Sistemas empotrados y distribuidos.
d) Ingeniería del software y gestión de la información.
e) Sistemas inteligentes.
f) Software libre y de código abierto.
8. Aplicaciones, servicios y contenidos sectoriales
a) Empresas y en particular pymes. Negocio electrónico en su sentido más amplio.
b) Salud, asistencia e inclusión social, incluyendo la e-inclusión para banda ancha.
c) Seguridad en su sentido más amplio.
d) Transporte en su sentido más amplio.
En relación con el séptimo Programa Marco de la Comunidad Europea, dentro del tema 3, Information and Communication Technologies (ICT), del Work Programme 2011-2012, las líneas de investigación del programa se enmarcan dentro de la programación, diseño y análisis de algunos de los componentes de desarrollo de los retos planteados:
• Challenge 1: Pervasive and trusted network and service infrastructures
- tools and platforms for novel Internet application development
- key technological developments in networking, digital media and service infrastructures.
• Challenge 3: alternative paths to components and systems
- multicore computing systems
- embedded systems
- monitoring and control
- cooperating complex systems
• Challenge 4: technologies for digital content and languages
- access and use online content and services
- reliability of retrieval and use of digital resources
- scaling up data analysis to keep pace with extremely large data volumes
• Challenge 5: ICT for health, ageing well, inclusion and governance. ICT for disease prediction, early diagnosis, prevention, minimally invasive treatment
Otros retos y conceptos emblemáticos como ‘smart cities’, ‘greener technologies’ y los ‘living labs’ son sin duda campos donde la inteligencia artificial está en el núcleo duro del desarrollo tecnológico y científico.
Información general
Perfil de acceso
Una disciplina científica tan horizontal, interdisciplinaria y diversa como la inteligencia artificial no permite definir un perfil específico de ingreso. Los intereses de investigación y aplicación van de la biología y la medicina a la lingüística computacional, la visión artificial o la robótica inteligente, solo por fijar algunos de los extremos científicos.
Sin embargo, para definir una base identificable de conocimiento básicos, la formación previa del candidato debe, preferentemente, proporcionar una formación y capacidad investigadora equivalente a la proporcionada por el Máster en Inteligencia Artificial que se imparte actualmente en la UPC, o por las especializaciones en Computación Avanzada y Computación Gráfica y Realidad Virtual del Master on Innovation and Research in Informatics, que surge de la reorganización de los estudios de máster en el ámbito TIC de la UPC.
El Máster en Inteligencia Artificial también acepta estudiantes de un espectro muy amplio de disciplinas científicas.
Perfil de salida
Al finalizar los estudios el doctorando o doctoranda habrá adquirido las siguientes competencias y habilidades, necesarias para realizar una investigación de calidad (Real Decreto 99/2011, de 28 de enero, por el que se regulan las enseñanzas oficiales de doctorado):
a) Comprensión sistemática de un campo de estudio y dominio de las habilidades y métodos de investigación relacionados con dicho campo.
b) Capacidad de concebir, diseñar o crear, poner en práctica y adoptar un proceso sustancial de investigación o creación.
c) Capacidad para contribuir a la ampliación de las fronteras del conocimiento a través de una investigación original.
d) Capacidad de realizar un análisis crítico y de evaluación y síntesis de ideas nuevas y complejas.
e) Capacidad de comunicación con la comunidad académica y científica y con la sociedad en general acerca de sus ámbitos de conocimiento en los modos e idiomas de uso habitual en su comunidad científica internacional.
f) Capacidad de fomentar, en contextos académicos y profesionales, el avance científico, tecnológico, social, artístico o cultural dentro de una sociedad basada en el conocimiento.
Asimismo, la obtención del título de Doctor debe proporcionar una alta capacitación profesional en ámbitos diversos, especialmente en aquellos que requieren creatividad e innovación. Los doctores habrán adquirido, al menos, las siguientes capacidades y destrezas personales para:
a) Desenvolverse en contextos en los que hay poca información específica.
b) Encontrar las preguntas claves que hay que responder para resolver un problema complejo.
c) Diseñar, crear, desarrollar y emprender proyectos novedosos e innovadores en su ámbito de conocimiento.
d) Trabajar tanto en equipo como de manera autónoma en un contexto internacional o multidisciplinar.
e) Integrar conocimientos, enfrentarse a la complejidad y formular juicios con información limitada.
f) La crítica y defensa intelectual de soluciones.
Para finalizar, los doctorandos deberán demostrar las competencias siguientes:
a) Haber adquirido conocimientos avanzados en la frontera del conocimiento y demostrado, en el contexto de la investigación científica reconocida internacionalmente, una comprensión profunda, detallada y fundamentada de los aspectos teóricos y prácticos y de la metodología científica en uno o más ámbitos investigadores.
b) Haber hecho una contribución original y significativa a la investigación científica en su ámbito de conocimiento y que esta contribución haya sido reconocida como tal por la comunidad científica internacional.
c) Haber demostrado que son capaces de diseñar un proyecto de investigación con el que llevar a cabo un análisis crítico y una evaluación de situaciones imprecisas donde aplicar sus contribuciones y sus conocimientos y metodología de trabajo para realizar una síntesis de ideas nuevas y complejas que produzcan un conocimiento más profundo del contexto de investigación en el que se trabaje.
d) Haber desarrollado la autonomía suficiente para iniciar, gestionar y liderar equipos y proyectos de investigación innovadores y colaboraciones científicas, nacionales o internacionales, dentro su ámbito temático, en contextos multidisciplinares y, en su caso, con un alto componente de transferencia de conocimiento.
e) Haber mostrado que son capaces de desarrollar su actividad investigadora con responsabilidad social e integridad científica.
f) Haber justificado que son capaces de participar en las discusiones científicas que se desarrollen a nivel internacional en su ámbito de conocimiento y de divulgar los resultados de su actividad investigadora a todo tipo de públicos.
g) Haber demostrado dentro de su contexto científico específico que son capaces de realizar avances en aspectos culturales, sociales o tecnológicos, así como de fomentar la innovación en todos los ámbitos en una sociedad basada en el conocimiento.
Número de plazas
10
Duración de los estudios y régimen de dedicación
Duración
La duración de los estudios de doctorado será de un máximo de cuatro años a tiempo completo, a partir de la fecha de la primera matrícula del doctorando o doctoranda en el programa hasta la fecha del depósito de la tesis doctoral. La comisión académica del programa de doctorado puede autorizar la realización de los estudios de doctorado a tiempo parcial. En ese caso, los estudios tendrán una duración máxima de siete años desde la fecha de la primera matrícula en el programa hasta la fecha del depósito de la tesis doctoral. Al efecto del cómputo de esos plazos, se considerará que la fecha del depósito es la del inicio del periodo de exposición pública de la tesis.
En caso de que el doctorando o doctoranda tenga un grado de discapacidad igual o superior al 33 %, la duración de los estudios de doctorado será de un máximo de seis años a tiempo completo y de nueve años a tiempo parcial.
La duración mínima del doctorado es de dos años, a contar desde la admisión del doctorando o doctoranda al programa hasta el depósito de la tesis doctoral para los doctorandos y doctorandas a tiempo completo, y de cuatro años para los doctorandos y doctorandas a tiempo parcial.
Se podrá solicitar la exención de ese plazo a la comisión académica del programa de doctorado, con la autorización del director o directora y del tutor académico o tutora académica de la tesis, siempre que concurran motivos justificados.
Al efecto del cómputo de los periodos anteriores, no se tendrán en cuenta las situaciones de incapacidad temporal, nacimiento, adopción, guarda con fines de adopción, acogimiento, riesgo durante el embarazo, riesgo durante la lactancia y violencia de género o cualquiera otra situación prevista en la normativa vigente. El estudiante o la estudiante que se encuentre en cualquiera de las situaciones especificadas deberá comunicarlo a la comisión académica del programa de doctorado, que informará a la Escuela de Doctorado.
El doctorando o doctoranda podrá solicitar periodos de baja temporal del programa hasta un total de dos años. La solicitud deberá justificarse y dirigirse a la comisión académica responsable del programa, que resolverá si acepta o no la solicitud del doctorando o doctoranda.
Prórroga de los estudios
Antes de que finalicen los plazos mencionados en el apartado anterior, si no se ha presentado la solicitud de depósito de la tesis, la comisión académica del programa de doctorado, previa solicitud del doctorando o doctoranda, podrá autorizar la prórroga de ese plazo por un año más, en las condiciones establecidas en el programa de doctorado correspondiente.
Baja del programa de doctorado
Son motivo de baja de un programa de doctorado:
- La solicitud motivada del doctorando o doctoranda de la baja del programa.
- No haber formalizado la matrícula anual en un curso académico y tampoco haber solicitado su interrupción transitoria.
- No haber formalizado la matrícula anual en la fecha siguiente a la de finalización de la autorización de interrupción transitoria o baja acreditada.
- Obtener una reevaluación negativa después del plazo fijado por la CAPD para subsanar las carencias que dieron lugar a una evaluación negativa.
- Tener un expediente disciplinario con una resolución de desvinculación parcial o definitiva de la UPC.
- La denegación de la solicitud de prórroga, de acuerdo con lo establecido por el artículo 3.3 de la presente normativa.
- No haber presentado el plan de investigación en el plazo establecido por el artículo 8.2 de la presente normativa.
- Haber agotado el plazo máximo para finalizar los estudios de doctorado, de acuerdo con lo regulado por el artículo 3.4 de la presente normativa.
La baja del programa implicará la no continuidad del doctorando o doctoranda en el programa y el cierre del expediente académico. No obstante, el doctorando o doctoranda podrá solicitar su readmisión a la comisión académica del programa, que, de acuerdo con la situación y los criterios establecidos en la normativa, volverá a valorar su acceso.
La baja por agotamiento del plazo máximo de permanencia y la baja como consecuencia de la evaluación no satisfactoria implican que el doctorando o doctoranda no podrá acceder al mismo programa de doctorado hasta que haya transcurrido un mínimo de dos años a partir de la fecha en la que causó baja, según lo regulado por los artículos 3.4 y 9.2 de la presente normativa, respectivamente.
Marco normativo
Organización
COORDINADOR/A:COMISIÓN ACADÉMICA DEL PROGRAMA:
- Cortes Garcia, Ulises
- Larrosa Bondia, Francisco Javier
- Nebot Castells, Maria Angela
- Padro Cirera, Lluis
- Sanchez Marre, Miquel
- Departamento de Ciencias de la Computación (PROMOTORA)
https://artificialintelligence.phd.upc.edu/en/phd
CONTACTO:
Unidad de Doctorado
Unidad Transversal de Gestión CNTIC
Universidad Politécnica de Cataluña - Barcelona Tech
C. Jordi Girona, 1-3
Edificio B4 - 003
08034 Barcelona
doctorat.ia@upc.edu
Tel: 93413 78 36
Convenios con otras instituciones
Acceso, admisión y matrícula
Perfil de acceso
Una disciplina científica tan horizontal, interdisciplinaria y diversa como la inteligencia artificial no permite definir un perfil específico de ingreso. Los intereses de investigación y aplicación van de la biología y la medicina a la lingüística computacional, la visión artificial o la robótica inteligente, solo por fijar algunos de los extremos científicos.
Sin embargo, para definir una base identificable de conocimiento básicos, la formación previa del candidato debe, preferentemente, proporcionar una formación y capacidad investigadora equivalente a la proporcionada por el Máster en Inteligencia Artificial que se imparte actualmente en la UPC, o por las especializaciones en Computación Avanzada y Computación Gráfica y Realidad Virtual del Master on Innovation and Research in Informatics, que surge de la reorganización de los estudios de máster en el ámbito TIC de la UPC.
El Máster en Inteligencia Artificial también acepta estudiantes de un espectro muy amplio de disciplinas científicas.
Requisitos de acceso
Con carácter general, para el acceso a un programa oficial de doctorado será necesario estar en posesión de los títulos oficiales españoles de grado o equivalente y de máster universitario o equivalente, siempre que se hayan superado, como mínimo, 300 créditos ECTS en el conjunto de esas dos enseñanzas (Real Decreto 43/2015, de 2 de febrero).
Asimismo, podrán acceder las personas que se encuentren en alguno de los siguientes supuestos:
a) Estar en posesión de títulos universitarios oficiales españoles o títulos españoles equivalentes, siempre que se hayan superado, como mínimo, 300 créditos ECTS en el conjunto de dichos estudios, y acreditar un nivel 3 del Marco Español de Cualificaciones para la Educación Superior.
b) Poseer un título obtenido de acuerdo con sistemas educativos extranjeros pertenecientes al espacio europeo de educación superior (EEES), sin necesidad de homologación, que acredite un nivel 7 del Marco Europeo de Cualificaciones, siempre que dicho título faculte para el acceso a estudios de doctorado en el país de expedición.
c) Ser titular de un título obtenido con arreglo a sistemas educativos extranjeros ajenos al EEES, sin que sea necesaria su homologación, previa comprobación por parte de la Universidad de que dicho título acredita un nivel de formación equivalente al del título oficial español de máster universitario y de que habilita en el país de expedición del título para el acceso a los estudios de doctorado.
d) Ser titular de otro título de doctor o doctora.
e) Poseer un título de grado universitario y, tras la obtención de una plaza de formación en la correspondiente prueba de acceso a plazas de formación sanitaria especializada, haber superado con una evaluación positiva como mínimo dos años de formación de un programa para la obtención del título oficial de alguna de las especialidades en ciencias de la salud.
Nota 1: Normativa de acceso a los estudios de doctorado para las personas tituladas de licenciatura, ingeniería o arquitectura conforme al sistema anterior a la entrada en vigor del EEES (CG 47/02 2014).
Nota 2: Acuerdo núm. 64/2014 del Consejo de Gobierno por el cual se aprueba el procedimiento i los criterios de valoración de los requisitos académicos de admisión al doctorado con estudios extranjeros no homologados (CG 25/03 2014).
Marco normativo
Criterios de admisión y valoración de méritos
El aspirante al Doctorado en Inteligencia Artificial (DIA) deberá contar con un historial académico (una maestría) y profesional que demuestre que posee la capacidad académica e intelectual y suficiente coherencia en su trayectoria para asegurar la terminación de sus estudios de forma exitosa y en el tiempo reglamentario.
El programa valorará a los candidatos según los siguientes criterios:
• Expediente académico de todas las titulaciones universitarias cursadas.
• Publicaciones (si las hay).
• Experiencia investigadora (si la hay).
• Curriculum vitae.
• Adecuación del área de investigación de interés a las líneas del programa y al perfil del candidato.
• Otros méritos.
Se pedirá que todos los admitidos en el Programa de Doctorado sean capaces de entender textos técnicos escritos en inglés y de seguir sin dificultad cursos y conferencias impartidas en inglés. Los doctorandos tendrán que mostrar un nivel de conocimiento del idioma inglés equivalente como mínimo al nivel B1 en el Marco de Referencia de Conocimientos de Idiomas del Consejo de Europa, tanto en la comprensión oral como en la escrita, en la forma y plazos que determine la Comisión Académica.
Ponderación de los requisitos:
La Comisión Académica del Doctorado se encargará del proceso de selección y admisión de los candidatos. Esta selección se realizará en base a un baremo que primará principalmente los aspectos siguientes:
- el expediente académico de los solicitantes (60%)
- conocimiento reconocible del idioma inglés (20%).
- experiencia previa (20%).
Complementos formativos
La Comisión Académica del programa podrá exigir que deban superarse complementos de formación específicos. En ese caso, realizará un seguimiento de los complementos de formación cursados y establecerá los criterios convenientes para limitar su duración.
Los complementos podrán ser de formación en investigación o de formación transversal, pero nunca podrá exigirse a los doctorandos la matrícula de una cantidad superior a 60 ECTS.
Teniendo en cuenta el documento de actividades de los doctorandos, la Comisión Académica del programa podrá proponer medidas complementarias a las que establece la presente normativa que conduzcan a la desvinculación de aquells que no alcancen los criterios establecidos.
La formación complementaria, si fuese necesaria, se establecerá a criterio de los tutores siguiendo las recomendaciones dadas a cada alumno durante el proceso de admisión. Los cursos recomendables serán aquellos que ofrezcan en la oferta académica del programa interuniversitario del Máster en Inteligencia Artificial.
Asignaturas troncales:
En función de su formación previa, los estudiantes procedentes de disciplinas no científicas habrán de superar estos cursos, más alguna asignatura de los bloques siguientes según la línea de investigación elegida.
• Computational Intelligence (CI)
• Computational Vision (CV)
• Intelligent Data Analysis Applications in Business
• Introduction to MultiAgent Systems (IMAS)
• Introduction to Machine Learning (IML)
• Introduction to Natural Language Processing (INLP)
• Planning and Approximate Reasoning (PAR)
Asignaturas de temáticas más específicas:
Para los alumnos que provengan de disciplinas científicas, 1 o 2 bloques de asignaturas dependiendo de la línea de investigación elegida.
MultiAgent Systems:
• Multi-Agent Systems Design (MASD)
• Normative and Dynamic Virtual Worlds (NDVW)
• Self-Organizing Agent Systems (SOAS)
Human-Computer Interaction:
• Advanced Natural Language Processing (ANLP)
• Cognitive Interaction with Robots (CIR)
• Human-Computer Interaction (HCI)
Advanced Computational Intelligence:
• Advanced Topics in Computational Intelligence (ATCI)
• Complex Networks (CN)
• Intelligent Data Analysis and Data Mining (IDADM)
Knowledge Engineering and Machine Learning:
• Advanced Machine Learning Techniques (AMLT)
• Intelligent Decision Support Systems (IDSS)
• Knowledge Representation and Engineering (KRE)
• Multi-Criteria Decision Support Systems (MCDSS)
Modelling, Reasoning and Problem Solving:
• Constraint Processing and Programming (CPP)
• Logics for Artificial Intelligence (LAI)
• Minds, Brains and Machines (MBM)
• Probabilistic Graphical Models (PGM)
Vision, Perception and Robotics:
• Advanced Artificial Vision (AAV)
• Cooperative Robotics (CR)
• Object Recognition (OR)
Periodo de matrícula de los nuevos doctorandos
La primera matrícula en el Programa de Doctorado se deberá realizar dentro del plazo especificado en la resolución de admisión.
Excepto que se indique expresamente lo contrario, las matrículas correspondientes a las resoluciones de admisión emitidas con posterioridad a la segunda quincena de abril deberán ser realizadas dentro del período ordinario de matrícula del año académico en curso.
Más información en la sección de matrícula para nuevos doctorandos
Periodo de matrícula
Periodo ordinario de matrícula (segundas matrículas y sucesivas): se deberán realizar durante la primera quincena de octubre.
Seguimiento y evaluación del doctorando
Procedimiento para la elaboración y defensa del plan de investigación
El doctorando o doctoranda debe elaborar un plan de investigación, antes de finalizar el primer año, que se incluirá en el documento de actividades del doctorando o doctoranda. Este plan, que podrá ser mejorado a lo largo de los estudios de doctorado, deberá ser avalado por el tutor o tutora y por el director o directora, y deberá incluir la metodología que se utilizará, así como los objetivos que se desean alcanzar con la investigación.
Como mínimo una de las evaluaciones anuales ha de prever una exposición y defensa pública del plan de investigación y del estado del trabajo realizado ante un tribunal compuesto por tres doctores o doctoras, de acuerdo con lo que determine cada comisión académica. Dicho tribunal emitirá un acta con la calificación de satisfactorio o no satisfactorio. La evaluación positiva del plan de investigación es un requisito indispensable para continuar en el programa de doctorado. En caso de evaluación no satisfactoria, el doctorando o doctoranda dispondrá de un plazo de seis meses para elaborar y presentar un nuevo plan de investigación, que será evaluado por la comisión académica del programa de doctorado.
Esta misma comisión se encargará de evaluar anualmente el plan de investigación, así como el resto de evidencias incluidas en el documento de actividades del doctorando o doctoranda. Dos evaluaciones consecutivas no satisfactorias del plan de investigación comportarán la baja definitiva del programa.
En caso de que el doctorando o doctoranda cambie de tema de tesis deberá presentar un nuevo plan de investigación.
Actividades formativas del programa
1. Tutorías (reuniones con el director o la directora), 288 horas aproximadamente (el número exacto y la frecuencia lo establecerá el director o la directora), obligatoria.
2. Seminario de Inteligencia Artificial, 30 horas aproximadamente (depende de la disponibilidad de los conferenciantes), optativa.
3. Seminario teórico-científico, 30 horas aproximadamente (depende de la disponibilidad de los conferenciantes), optativa.
4. Cursos intensivos, 30 horas aproximadamente (depende de la disponibilidad de los profesores), optativa.
5. Reuniones científicas internacionales (conferencias, ‘workshops’, escuelas…), 24 horas aproximadamente, optativa.
Procedimiento de asignación de tutor y director de tesis
La comisión académica del programa asignará un director o directora de tesis a cada doctorando o doctoranda en el momento de la admisión o en la primera matrícula, según el compromiso de dirección de la resolución de admisión al programa.
El director o directora de tesis es la persona responsable de la coherencia e idoneidad de las actividades de formación, del impacto y la novedad en su campo de la temática de la tesis doctoral y de la guía en la planificación y su adecuación, en su caso, a la de otros proyectos y actividades donde se inscriba el doctorando o doctoranda. Por norma general, el director o directora de la tesis será un profesor o profesora o un investigador o investigadora miembro de la Universitat Politècnica de Catalunya que posea el título de doctor o doctora y experiencia investigadora acreditada. Este concepto incluye al personal doctor de las entidades vinculadas a la UPC, según la decisión del Consejo de Gobierno, y de institutos de investigación adscritos a la UPC, de acuerdo con los respectivos convenios de colaboración y de adscripción. Cuando el director o directora es personal de la UPC también actúa como tutor o tutora.
Aquellos doctores o doctoras a los que, por razón de la su relación contractual o la entidad de adscripción, no les sean de aplicación los conceptos anteriores, deberán recibir un informe positivo de la Comisión Permanente de la Escuela de Doctorado de la UPC para poder formar parte del programa de doctorado como investigador o investigadora con investigación acreditada.
La comisión académica del programa de doctorado podrá aprobar la designación de un doctor o doctora experto que no pertenezca a la UPC como director o directora. En ese caso, será necesaria la autorización previa de la Comisión Permanente de la Escuela de Doctorado de la UPC, así como la propuesta de un doctor o doctora con experiencia investigadora acreditada de la UPC, que actuará como codirector o codirectora o, en caso de que no exista, como tutor o tutora.
El director o directora de tesis podrá renunciar a la dirección de la tesis doctoral, siempre que concurran razones justificadas apreciadas per la comisión. En ese caso, la comisión académica del programa de doctorado asignará al doctorando o doctoranda un nuevo director o directora.
La comisión académica del programa de doctorado, una vez oído el doctorando o doctoranda, podrá modificar el nombramiento del director o directora de tesis en cualquier momento del período de realización del doctorado, siempre que concurran razones justificadas.
En caso de que existan motivos académicos que lo justifiquen (interdisciplinariedad temática, programas conjuntos o internacionales, etc.) y que la comisión académica del programa lo acuerde, se podrá asignar un codirector o codirectora de tesis adicional. El director o directora y el codirector o codirectora tendrán las mismas competencias y el mismo reconocimiento académico.
El número máximo de supervisores que puede tener una tesis doctoral es de dos: un director o directora y un codirector o codirectora.
Para tesis en régimen de cotutela y de doctorado industrial, en caso de que sea necesario y esté establecido por el convenio, se podrá acordar no aplicar ese número máximo. No obstante, el número máximo de directores o directoras que pueden pertenecer a la UPC es de dos.
Permanencia
La duración de los estudios de doctorado será de un máximo de cuatro años a tiempo completo, a partir de la fecha de la primera matrícula del doctorando o doctoranda en el programa hasta la fecha del depósito de la tesis doctoral. La comisión académica del programa de doctorado puede autorizar la realización de los estudios de doctorado a tiempo parcial. En ese caso, los estudios tendrán una duración máxima de siete años desde la fecha de la primera matrícula en el programa hasta la fecha del depósito de la tesis doctoral. Al efecto del cómputo de esos plazos, se considerará que la fecha del depósito es la del inicio del periodo de exposición pública de la tesis.
En caso de que el doctorando o doctoranda tenga un grado de discapacidad igual o superior al 33 %, la duración de los estudios de doctorado será de un máximo de seis años a tiempo completo y de nueve años a tiempo parcial.
Antes de que finalicen los plazos mencionados en el apartado anterior, si no se ha presentado la solicitud de depósito de la tesis, la comisión académica del programa de doctorado, previa solicitud del doctorando o doctoranda, podrá autorizar la prórroga de ese plazo por un año más, en las condiciones establecidas en el programa de doctorado correspondiente.
Baja del programa de doctorado
Son motivo de baja de un programa de doctorado:
- La solicitud motivada del doctorando o doctoranda de la baja del programa.
- No haber formalizado la matrícula anual en un curso académico y tampoco haber solicitado su interrupción transitoria.
- No haber formalizado la matrícula anual en la fecha siguiente a la de finalización de la autorización de interrupción transitoria o baja acreditada.
- Obtener una reevaluación negativa después del plazo fijado por la CAPD para subsanar las carencias que dieron lugar a una evaluación negativa.
- Tener un expediente disciplinario con una resolución de desvinculación parcial o definitiva de la UPC.
- La denegación de la solicitud de prórroga, de acuerdo con lo establecido por el artículo 3.3 de la presente normativa.
- No haber presentado el plan de investigación en el plazo establecido por el artículo 8.2 de la presente normativa.
- Haber agotado el plazo máximo para finalizar los estudios de doctorado, de acuerdo con lo regulado por el artículo 3.4 de la presente normativa.
La baja del programa implicará la no continuidad del doctorando o doctoranda en el programa y el cierre del expediente académico. No obstante, el doctorando o doctoranda podrá solicitar su readmisión a la comisión académica del programa, que, de acuerdo con la situación y los criterios establecidos en la normativa, volverá a valorar su acceso.
La baja por agotamiento del plazo máximo de permanencia y la baja como consecuencia de la evaluación no satisfactoria implican que el doctorando o doctoranda no podrá acceder al mismo programa de doctorado hasta que haya transcurrido un mínimo de dos años a partir de la fecha en la que causó baja, según lo regulado por los artículos 3.4 y 9.2 de la presente normativa, respectivamente.
Marco normativo
Recursos de aprendizaje
Espacio para becarios, salas de estudio, equipos y programas informáticos proporcionados por el Departamento de Ciencias de la Computación, recursos adicionales proporcionados por los grupos de investigación que participan en el programa.
La Comisión Académica del programa propiciará la participación de los doctorandos en los diferentes programas de movilidad, en ámbitos tanto autonómico como estatal y europeo, así como la participación de los grupos de investigación en proyectos internacionales, tanto en acciones integradas como en proyectos europeos. Estas participaciones han constituido y constituirán una de las mayores fuentes de internacionalización del programa.
Tesis Doctorales
Listado de tesis autorizadas para defensa
Última actualización: 21/11/2024 05:45:30.
Listado de tesis en depósito
Última actualización: 21/11/2024 05:30:24.
Listado de tesis defendidas por año
- MONTES GOMEZ, MARIA DE LAS NIEVES: Value engineering for autonomous agentsAutor/a: MONTES GOMEZ, MARIA DE LAS NIEVES
Enlace a la tesis: http://hdl.handle.net/10803/691480
Programa: INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Departamento: Departamento de Ciencias de la Computación (CS)
Modalidad: Compendio de publicaciones
Fecha de lectura: 01/02/2024
Director/a de tesis: SIERRA GARCIA, CARLOS | OSMAN, NARDINETribunal:
PRESIDENT: CORTÉS GARCÍA, CLAUDIO ULISES
SECRETARI: LOPEZ SANCHEZ, MAITE
VOCAL: SEVERINO DE ALMEIDA E PAIVA, ANA MARIA
Resumen de tesis: El tema d’aquesta tesi és l’enginyeria de valors per a agents autònoms, aconseguida mitjançant la formulació, disseny i implementació de noves funcionalitats que permeten a agents autònoms raonar en termes de valors. En particular, defensem el paper de les normes prescriptives com a mecanismes de promoció de valors. Aleshores, els agents impulsats per valors deuen poder determinar de forma autònoma quines regulacions (com ara obligacions, permisos o prohibicions) promouen millor alguns valors d’interès en el Sistema Multiagent que habiten. Fonamentem el nostre treball a la Teoria de Schwartz de Valors Humans Bàsics per establir una connexió entre valors i normes basada en conseqüències, considerant que les normes estan alineades respecte als valors si els resultats que incentiven satisfan les metes que capten el significat d’aquests valors en un context determinat. Una altra característica de la teoria de Schwartz que ha estat passada per alt prèviament a la literatura és la forta dimensió social dels valors. És a dir, els agents haurien de poder raonar, no només en termes dels seus propis valors, sinó també dels d’altres a la seva comunitat. Això apunta a la Teoria de la Ment (és a dir, la capacitat cognitiva de percebre, interpretar i raonar sobre els altres en termes dels seus estats mentals) com un component destacat del raonament basat en valors.Aquesta tesi s’estructura al voltant de tres contribucions principals (publicades en revistes acadèmiques), a més de la seva integració. La primera contribució estableix la relació entre normes i valors mitjançant conseqüències, i proposa una metodologia per a la síntesi i anàlisi automatitzada de sistemes normatius òptimament alineats amb valors. La segona contribució aborda les limitacions de la primera, i defineix l’Action Situation Language per expressar sistemàticament una àmplia gamma de regles que es poden implementar en un Sistema Multiagent. Aquest llenguatge es complementa amb un intèrpret que processa automàticament la descripció de la interacció i construeix la seva semàntica com un joc en forma estesa, que després és analitzat amb eines estàndards de teoria de jocs. Això condueix a una distribució sobre estats finals del joc, que s’avaluen en termes de la seva conveniència respecte a certs valors. La tercera contribució presenta funcionalitats relacionades amb la Teoria de la Ment, integrant-les a l’arquitectura Belief-Desire-Intention existent i combinant-les amb raonament abductiu.Les tres contribucions s’'integren en una nova funcionalitat que permet a agents autònoms raonar sobre normes prescriptives en termes de valors dinàmics. Això vol dir que un agent autònom pot, durant la seva execució, canviar la seva perspectiva de valors a la que estima que té un altre agent. Aquest enfocament, basat en valors i amb una orientació social inherent, constitueix una contribució nova a la investigació de valors per a agents autònoms i aplana el camí a possibles aplicacions com la negociació automàtica sobre sistemes normatius basada en valors. En resum, l’'enginyeria de valors és un enfocament sistemàtic i de principis a l’'ètica computacional, que proporciona un conjunt d’'eines innovadores per integrar valors ètics al disseny d’'agents autònoms.
- NANDI, ARIJIT: Multimodal data stream classification and prediction of e-learner’s emotional statesAutor/a: NANDI, ARIJIT
Programa: INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Departamento: Departamento de Ciencias de la Computación (CS)
Modalidad: Normal
Fecha de lectura: 07/11/2024
Director/a de tesis: XHAFA XHAFA, FATOS | SUBIRATS MATÉ, LAIATribunal:
PRESIDENT: CABALLÉ LLOBET, SANTIAGO
SECRETARI: ESCUDERO BAKX, GERARD
VOCAL: JUAN PEREZ, ANGEL ALEJANDRO
Resumen de tesis: Les emocions i la intel·ligència emocional són crucials per a l'èxit dels estudiants tant en entorns d'aprenentatge tradicionals (aules presencials), educació en línia (o e-learning / aprenentatge a distància) com en entorns tecnològics desenvolupats més recentment, com en espais de treball augmentats (és a dir, sistemes d'entrenament adaptatiu basats en realitat augmentada o virtual). Molts investigadors han examinat el paper de les emocions en la millora i l'optimització dels resultats d'aquests escenaris d'aprenentatge. També s'han proposat diversos enfocaments (que van des de models d'aprenentatge automàtic/aprenentatge profund) per utilitzar una o més modalitats de dades per a la classificació de les emocions. No obstant, fins ara aquests models ML/DL són adequats per al mode offline, on les dades per a la classificació d'emocions s'emmagatzemen s hi pot accedir infinitament. A més, els recents avenços tècnics i les tecnologies emergents d'Internet de les coses (IoT) han afegit una nova dimensió a aquests entorns d'aprenentatge, amb nombrosos instruments de retroalimentació (com càmeres web, polseres esportives, i així successivament) per a la interacció amb els alumnes. Aquesta nova capacitat ofereix grans quantitats de dades amb volum, diversitat i velocitat, conegudes com a fluxos de dades multimodals, així com a complements addicionals en la classificació de dades en temps real. Per tant, el desafiament científic central implica dissenyar, desenvolupar i avaluar sistemàticament un sistema per a la classificació de les emocions dels estudiants en el temps real utilitzant fluxos de dades multimodals en aquests escenaris d'aprenentatge.Inicialment, aquesta tesi investiga i respon a les preguntes d'investigació fonamentals concentrant-se en la construcció d'un sistema de classificació d'emocions en temps real que fa servir fluxos de dades multimodals, amb un enfocament principal en senyals fisiològics (com a electroencefalograma (EEG), electrocardiograma (ECG), activitat electrodèrmica (EDA) i cinturó respiratori (RB)). Després, per abordar les preguntes fonamentals plantejades en aquesta tesi, hem ideat una sèrie de metodologies diferents, que inclouen un sistema de classificació d'emocions en temps real (RECS), un sistema de classificació d'emocions multimodal en temps real (ReMECS) i un conjunt ponderat basat en penalització de recompensa (RPWE). A més, la tesi amplia l'enfocament ReMECS per manejar el processament de flux de dades multimodal descentralitzat per a la classificació d'emocions en temps real amb protecció de la privacitat dels usuaris, anomenat ReMECS basat en aprenentatge federat (Fed- ReMECS). A més, també s'ha proposat la solució d'una fàcil implementació de l'enfocament basat en l'aprenentatge federat (Aprenentatge federat habilitat per a Docker (DFL)) en dispositius distribuïts. El rendiment de tots aquests enfocaments proposats s'avalua rigorosament utilitzant dos conjunts de dades de referència, una base de dades per a l'anàlisi de les emocions utilitzant senyals fisiològics (DEAP) i un conjunt de dades per a la investigació de l'afecte, la personalitat i l'estat d ànim en individus i grups (AMIGOS) demostrant la superioritat sobre els models d última generació existents. Cal tenir en compte que es pot accedir a aquests conjunts de dades després de signar l'acord de llicència d'usuari final (EULA).Com a resultat, aquesta tesi contribueix fonamentalment a la base de coneixement central en la classificació de les emocions en el temps real utilitzant la transmissió de dades multimodal com un requisit previ necessari per a una interacció emocional precisa i sòlida en entorns diferents en el context de l'e-learning.
- ROTKEVICH, MIKHAIL: Revealing the hidden language of DNAAutor/a: ROTKEVICH, MIKHAIL
Programa: INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Departamento: Departamento de Ciencias de la Computación (CS)
Modalidad: Normal
Fecha de lectura: 19/03/2024
Director/a de tesis: PRZULJ, NATASATribunal:
PRESIDENT: SKUPIN, ALEXANDER
SECRETARI: VELLIDO ALCACENA, ALFREDO
VOCAL: GUIGO SERRA, RODERIC
Resumen de tesis: La genómica ha revolucionado en los últimos años debido a los rápidos avances en las tecnologías de secuenciación de alto rendimiento, lo que ha llevado a una explosión de datos genómicos. Esto ha abierto nuevas oportunidades para utilizar técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PNL) para analizar y extraer conocimiento de datos genómicos. Sin embargo, la aplicación de técnicas de PNL en genómica presenta desafíos únicos debido a las diferencias en la estructura y complejidad subyacentes de los datos genéticos.Los algoritmos de incrustación biológica de última generación, como DNA2VEC, dividen secuencias biológicas en subsecuencias superpuestas de longitud k, llamadas k-mers, y aprenden un espacio de incrustación basado en k-mer. Al representar k-mers como vectores continuos, se ha observado una fuerte correlación entre la similitud del coseno de estas incrustaciones y la puntuación de alineación de secuencia global. Esta correlación sugiere que las incorporaciones de k-mer capturan efectivamente similitudes de secuencia. En otras palabras, si dos genes o proteínas están incrustados estrechamente en el espacio de incrustación, probablemente exhibirán una alta similitud de secuencia.Con el aumento de datos ómicos variados, nos apartamos del uso de la descomposición de valores singulares (SVD) para representar secuencias, optando por la trifactorización de matriz no negativa (NMTF). Esta técnica, alineada con los objetivos de la IA explicable (XAI), permite la integración de información de diversas fuentes, proporcionando una comprensión más completa de las relaciones entre entidades biológicas.Desarrollamos un enfoque versátil para anotar k-mers con genes, lo que nos permitió investigar la herencia de anotaciones en diferentes longitudes de k-mer. Específicamente, asignamos k-mers a genes y viceversa en función de su sobrerrepresentación en las secuencias de los genes. Nuestro estudio demostró que los grupos de k-mer están significativamente enriquecidos en anotaciones GO, lo que indica que las incrustaciones de k-mers capturan la organización funcional del genoma.Demostramos que los mismos modelos de incrustación basados en k-meros de ADN no solo capturan una estructura funcional de genes, sino que también distinguen efectivamente regiones de ADN no codificantes. Analizamos las regiones no codificantes del genoma de la levadura y comparamos el rendimiento de los modelos DNA2VEC, UNT1 y UNT2. Nuestros hallazgos sugieren que la longitud óptima de los k-meros para clasificar los ncRNA es inferior a 7. Esta observación es fundamental ya que la viabilidad de la mayoría de los métodos basados en k-meros depende en gran medida del volumen del vocabulario que aumenta exponencialmente con el k-mero. longitud del mar.Además, nuestros hallazgos indican que los modelos que utilizan k-mers de longitud 6 y mayores superan a los modelos basados en subsecuencias más cortas al predecir las interacciones de la cromatina. Al enfatizar la importancia de los k-mers más largos, nuestro estudio proporciona información valiosa sobre el potencial de utilizar motivos de secuencia extendida para avanzar en nuestra comprensión de la organización estructural del genoma.
- XENOS, ALEXANDROS: Towards a linearly organized embedding space of biological networksAutor/a: XENOS, ALEXANDROS
Enlace a la tesis: http://hdl.handle.net/10803/690743
Programa: INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Departamento: Departamento de Ciencias de la Computación (CS)
Modalidad: Normal
Fecha de lectura: 02/02/2024
Director/a de tesis: PRZULJ, NATASATribunal:
PRESIDENT: BORGWARDT, KARSTEN
SECRETARI: VELLIDO ALCACENA, ALFREDO
VOCAL: HIGHAM, DESMOND JOHN
Resumen de tesis: Con los recientes avances tecnológicos en técnicas de secuenciación masiva, hemos sido inundados con vastas cantidades de datos biológicos omics a gran escala que describen diferentes aspectos del funcionamiento celular. Estos datos omics suelen modelarse y analizarse como redes. Los nodos de la red representan entidades biológicas y los enlaces representan la relación entre estas entidades. Debido a la alta dimensionalidad de las redes biológicas, se utiliza un paso de preprocesamiento que mapea (“embed”) la red en un espacio de baja dimensionalidad. Embeddings de redes biológicas es desafiante, ya que implica capturar la similitud topológica como la de vecindario (proximidad de los nodos en la red). Sin embargo, las técnicas actuales de embeddings de redes conservan una de los dos similitudades, lo que limita la información capturada en el espacio de embedding. Además, los métodos para analizar datos omics modelados como redes utilizan los embedded vectores de las entidades biológicas como entrada para sistemas de aprendizaje automático (“ML”) intensivos en computación que ayudan en tareas de análisis posteriores. Por otro lado, en el campo del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), se explora directamente el espacio de palabras mediante operaciones lineales entre los embedding vectores de palabras. En esta tesis, inspirados del PLN, exploramos cómo extraer información biológica directamente el espacio d-dimensional de redes.En la biología de redes, la Tri Factorización de Matrices No Negativas (NMTF, por sus siglas en inglés) se utiliza ampliamente para representar redes en un espacio de baja dimensionalidad porque es un método de IA explicativo que también permite la representación conjunta de diferentes redes en un espacio compartido. Demostramos el poder de la integración de datos basada en NMTF en el contexto de la COVID-19. Aplicamos dos marcos de integración para identificar genes relacionados con la COVID-19 y priorizar medicamentos para su reutilización dirigidos a los productos génicos. Nuestros genes recién identificados no podrían haberse identificado mediante enfoques basados en medicina de red o en expresión diferencial que dependen de un solo tipo de datos omics.Ademas presentamos dos representaciones de redes inspiradas en el PLN: la matriz GDV PPMI y la matriz PPMI. La matriz GDV PPMI captura las similitudes topológicas entre los nodos basa en caminatas aleatorias entre nodos conectados de manera similar y la matriz PPMI las similitudes basadas en el vecindario basa en caminatas aleatorias entre nodos adyacentes. Como ejemplo, representamos los nodos de la red de PPI humana con nuestras matrices GDV PPMI y PPMI, y generamos espacios de “embedding” mediante la factorización de estas matrices con NMTF. Demostramos que las proteínas que interactúan en la red PPI y las proteínas conectadas de manera similar tienen incrustaciones similares basadas en las factorizaciones de PPMI y GDV-PPMI, respectivamente. Explotamos esta organización funcional de estos espacios para asignar proteínas a complejos proteicos basándonos en las distancias entre estas entidades en el espacio vectorial identificando, de ese modo, nuevos genes relacionados con cancer.También vamos más allá de las embeddings que preservan un tipo de similitud al introducir novedosas embeddings de red basadas en caminatas aleatorias que incorporan los graphlets (subgrafos pequeños, conectados e inducidos) en los métodos DeepWalk y LINE. Utilizamos los graphlets que aprovechan tanto la similitud topológica como la basada en el vecindario como contexto para las caminatas aleatorias. En una caminata aleatoria basada en graphlet, un nodo puede visitar cualquier otro nodo que participe simultáneamente en el graphlet dado. Mostramos que, en las representaciones basadas en graphlet de las redes, más nodos adyacentes tienen la misma etiqueta (i.e., los nodos se agrupan de manera más homofílica) que en las representaciones de caminatas aleatorias.
- ZHANG, XIAO: Soft computing strategies for resolving key data challenges in organ transplantationAutor/a: ZHANG, XIAO
Programa: INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Departamento: Departamento de Ciencias de la Computación (CS)
Modalidad: Normal
Fecha de lectura: 25/07/2024
Director/a de tesis: NEBOT CASTELLS, MARIA ANGELATribunal:
PRESIDENT: RIBAS RIPOLL, VICENTE JORGE
SECRETARI: VELLIDO ALCACENA, ALFREDO
VOCAL: ARMENGOL VOLTAS, EVA
Resumen de tesis: En el campo del trasplante de órganos, existe una brecha crítica: la disponibilidad de órganos está muy por debajo de la demanda, lo que resulta en la muerte de numerosos receptores antes de que puedan recibir un trasplante. Recientemente, las tecnologías de inteligencia artificial, especialmente el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, han mostrado un gran potencial para mejorar la precisión en la selección de órganos y la gestión de riesgos post-trasplante, pero enfrentan desafíos como la interpretabilidad de los modelos, el desbalance de datos, el tamaño reducido de los conjuntos de datos y la insuficiencia de muestras etiquetadas. Esta tesis se centra en la aplicación y exploración de técnicas de computación blanda en el análisis y modelado de datos de trasplantes de órganos. Al integrar técnicas de computación blanda con modelos de aprendizaje automático, este estudio busca desarrollar nuevos enfoques computacionales para abordar los principales desafíos de datos en el dominio del trasplante de órganos. A través de esta investigación, se pretende proporcionar una visión más profunda del análisis y modelado de datos en escenarios de trasplante de órganos, ofreciendo así un soporte de decisión más preciso y personalizado para médicos y pacientes.Esta tesis demuestra cómo se puede mejorar la interpretabilidad en los modelos de aprendizaje automático (ML) para evaluar los riesgos en el trasplante de órganos, particularmente abordando las lagunas en la comprensión del impacto de las características a lo largo del tiempo de seguimiento y en diferentes subgrupos de pacientes. Se ha mostrado que el modelo de Extreme Gradient Boosting (XGBoost) supera a los puntajes de riesgo tradicionales y a otros modelos de ML en varios periodos de seguimiento. Utilizando las SHapley Additive exPlanations (SHAP), esta tesis proporciona una visión detallada de cómo las características específicas afectan dinámicamente a diferentes subgrupos de pacientes durante estos periodos, mejorando así la interpretabilidad tanto global como específica de subgrupos en el contexto del trasplante de órganos.Para abordar el desafío prevalente del desbalance de datos en el campo del trasplante de órganos, se proponen dos métodos novedosos basados en reglas, Ad-RuLer y ARUST. Ad-RuLer mejora la representación de clases minoritarias a través de la comparación iterativa de reglas. Basándose en esto, ARUST refina aún más la segmentación del espacio de muestras mediante el clustering de picos de densidad (DPC), aumentando la granularidad de la síntesis de datos. Simultáneamente, mejora la detección y eliminación de muestras superpuestas y ruidosas, mejorando así el rendimiento de clasificación de las muestras sintetizadas. Estos métodos superan a las técnicas tradicionales de re-muestreo en la predicción de nuevas malignidades sólidas en receptores de trasplante de hígado, demostrando su robusta capacidad para manejar datos desbalanceados de manera efectiva.Para abordar los problemas de tamaño reducido de muestra e insuficiencia de muestras etiquetadas, la tesis presenta un sistema neuro-difuso novedoso, D-DMR-FBLS. Este sistema integra Redes de Creencias Profundas (DBN) y sistemas Takagi-Sugeno-Kang (TSK) dentro del marco de un Sistema de Aprendizaje Amplio (BLS) para mejorar la capacidad de aprendizaje de representación durante la fase de entrenamiento no supervisado (UTP). Además, se proponen dos tipos de estrategias de regularización de variedad basadas en grafos para el sistema: basadas en muestras y basadas en características. Adaptado a un método de aprendizaje semi-supervisado, aprovecha las similitudes entre las muestras, incluidas las no etiquetadas, y las correlaciones entre características dentro del espacio de características difusas, mejorando aún más el rendimiento predictivo del modelo en escenarios de tamaños de muestra pequeños y muestras etiquetadas insuficientes.
Última actualización: 21/11/2024 06:01:48.
Publicaciones asociadas a las tesis
| AUTOR/A: | XENOS, ALEXANDROS |
|---|---|
| Título: | Towards a linearly organized embedding space of biological networks |
| Fecha lectura: | 02/02/2024 |
| Tutor/a: | LARROSA BONDIA, FRANCISCO JAVIER |
| Director/a: | PRZULJ, NATASA |
| Mención: | Sin mención |
| PUBLICACIONES DERIVADAS | |
| Network neighbors of viral targets and differentially expressed genes in COVID-19 are drug target candidates Zambrana, C.; Xenos, A.; Böttcher, R.; Malod-Dognin , N.; Pržulj, N. Scientific reports, ISSN: 2045-2322 (JCR Impact Factor-2021: 4.996; Quartil: Q2) Fecha de publicació: 23/09/2021 Artículo en revista Linear functional organization of the omic embedding space Xenos, A.; Malod-Dognin , N.; Milinkovi, S.; Pržulj, N. Bioinformatics, ISSN: 1367-4803 (JCR Impact Factor-2021: 6.931; Quartil: Q1) Fecha de publicació: 01/11/2021 Artículo en revista Integrated data analysis uncovers new COVID-19 related genes and potential drug re-purposing candidates Xenos, A.; Malod-Dognin , N.; Zambrana, C.; Pržulj, N. International journal of molecular sciences, ISSN: 1422-0067 (JCR Impact Factor-2021: 6.9 Fecha de publicació: 01/01/2023 Artículo en revista | |
| AUTOR/A: | MONTES GOMEZ, MARIA DE LAS NIEVES |
| Título: | Value engineering for autonomous agents |
| Fecha lectura: | 01/02/2024 |
| Tutor/a: | ANGULO BAHON, CECILIO |
| Director/a: | SIERRA GARCIA, CARLOS |
| Codirector/a: | OSMAN, NARDINE |
| Mención: | Mención Internacional |
| PUBLICACIONES DERIVADAS | |
| Value-alignment equilibrium in multiagent systems Montes, N.; Carles, S. Springer Fecha de publicació: 13/04/2021 Capítulo en libro Engineering Pro-social Values in Autonomous Agents – Collective and Individual Perspectives Montes, N. Springer Fecha de publicació: 10/12/2022 Capítulo en libro Combining Theory of Mind and Abduction for Cooperation Under Imperfect Information Montes, N.; Sierra, C.; Osman, N. Springer Fecha de publicació: 10/12/2022 Capítulo en libro A Computational Model of Ostrom's Institutional Analysis and Development Framework Montes, N. Artificial intelligence, ISSN: 0004-3702 (JCR Impact Factor-2022: 14.4; Quartil: Q1) Fecha de publicació: 07/2022 Artículo en revista Synthesis and Properties of Optimally Value-Aligned Normative Systems Montes, N.; Carles, S. Journal of artificial intelligence research, ISSN: 1076-9757 (JCR Impact Factor-2022: 5.0; Quartil: Q2) Fecha de publicació: 21/08/2022 Artículo en revista Combining theory of mind and abductive reasoning in agent-oriented programming Montes, N.; Luck, M.; Osman, N.; Rodrigues, O.; Carles, S. Autonomous agents and multi-agent systems, ISSN: 1387-2532 (JCR Impact Factor-2021: 4.3 Fecha de publicació: 10/2023 Artículo en revista Value-guided synthesis of parametric normative systems 20th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems Fecha de presentación: 03/05/2021 Presentación de trabajo en congresos Enabling Game-Theoretical Analysis of Social Rules 23rd edition of the International Conference of the Catalan Association for Artificial Intelligence Fecha de presentación: 21/10/2021 Presentación de trabajo en congresos A norm optimisation approach to SDGs: tackling poverty by acting on discrimination IJCAI 2022 - The 31st International Joint Conference on Artificial Intelligence Fecha de presentación: 25/07/2022 Presentación de trabajo en congresos Engineering Socially-Oriented Autonomous Agents and Multiagent Systems The 31st International Joint Conference on Artificial Intelligence Fecha de presentación: 25/07/2022 Presentación de trabajo en congresos An Agent-Based Model for Poverty and Discrimination Policy-Making Workshop on Agent-based Modeling and Policy-Making Fecha de presentación: 14/12/2023 Presentación de trabajo en congresos A Computational model of Ostrom's institutional analysis and development framework 32nd International Joint Conference on Artificial Intelligence Fecha de presentación: 23/08/2023 Presentación de trabajo en congresos | |
| AUTOR/A: | DE CASTRO CROS, MARTÍ |
| Título: | DA&AI supporting tools for gas turbine’s efficiency improvement: maintenance, operation modes and performance enhancement |
| Fecha lectura: | 18/12/2023 |
| Director/a: | ANGULO BAHON, CECILIO |
| Codirector/a: | VELASCO GARCIA, MANUEL |
| Mención: | Sin mención |
| PUBLICACIONES DERIVADAS | |
| Effects of gamification in BCI functional rehabilitation De Castro, M.; Sebastian, M.; Rodriguez, J.; Opisso, E.; Ochoa, M.; Ortner, R.; Guger, C.; Tost, D. Frontiers in neuroscience, ISSN: 1662-453X (JCR Impact Factor-2020: 4.677; Quartil: Q2) Fecha de publicació: 21/08/2020 Artículo en revista Condition assessment of industrial gas turbine compressor using a drift soft sensor based in autoencoder De Castro, M.; Rosso, S.; Bahilo, E.; Velasco, M.; Angulo, C. Sensors (Basel), ISSN: 1424-8220 (JCR Impact Factor-2021: 3.847; Quartil: Q2) Fecha de publicació: 12/04/2021 Artículo en revista Machine-learning-based condition assessment of gas turbine: a review De Castro, M.; Velasco, M.; Angulo, C. Energies, ISSN: 1996-1073 (JCR Impact Factor-2021: 3.252; Quartil: Q3) Fecha de publicació: 15/12/2021 Artículo en revista Analysis of gas turbine compressor performance after a major maintenance operation using an autoencoder architecture De Castro, M.; Velasco, M.; Angulo, C. Sensors (Basel), ISSN: 1424-8220 (JCR Impact Factor-2021: 3.847; Quartil: Q2) Fecha de publicació: 21/01/2023 Artículo en revista | |
| AUTOR/A: | ARIAS DUART, ANNA |
| Título: | Assessing biases through mosaic attributions |
| Fecha lectura: | 11/12/2023 |
| Director/a: | CORTÉS GARCÍA, CLAUDIO ULISES |
| Codirector/a: | GARCÍA GASULLA, DARIO |
| Mención: | Menció Doctorat Internacional + Mención Doctorado Industrial (Generalitat) |
| PUBLICACIONES DERIVADAS | |
| The MAMe dataset: On the relevance of high resolution and variable shape image properties Parés, F.; Arias, A.; Garcia-Gasulla, D.; Campo, G.; Viladrich, N.; Ayguade, E.; Labarta, J. Applied intelligence (Dordrecht), ISSN: 1573-7497 (JCR Impact Factor-2022: 5.3; Quartil: Q2) Fecha de publicació: 08/2022 Artículo en revista Assessing biases through visual contexts Arias, A.; Giménez, V.; Cortes, U.; Garcia-Gasulla, D. Electronics (Switzerland), ISSN: 2079-9292 (JCR Impact Factor-2021: 2.69; Quartil: Q3) Fecha de publicació: 07/2023 Artículo en revista Focus! Rating XAI methods and finding biases 31st IEEE International Conference on Fuzzy Systems Fecha de presentación: 2022 Presentación de trabajo en congresos Focus and bias: will it blend? 24th International Conference of the Catalan Association for Artificial Intelligence Fecha de presentación: 2022 Presentación de trabajo en congresos A confusion matrix for evaluating feature attribution methods 2023 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops Fecha de presentación: 19/06/2023 Presentación de trabajo en congresos | |
| AUTOR/A: | PASCUAL PAÑACH, JOSEP |
| Título: | A methodology for the automation of building intelligent process control systems |
| Fecha lectura: | 10/11/2023 |
| Director/a: | SANCHEZ MARRE, MIQUEL |
| Codirector/a: | CUGUERO ESCOFET, MIQUEL ANGEL |
| Mención: | Mención Doctorado Industrial (Generalitat) |
| PUBLICACIONES DERIVADAS | |
| Application of CBR for intelligent process control of a WWTP Pascual, J.; Cugeró-Escofet, M.A.; Sànchez-Marrè, M.; Aguiló, P. Frontiers in artificial intelligence and applications, ISSN: 0922-6389 (JCR Impact Factor-2019: 0.257; Quartil: Q3) Fecha de publicació: 2019 Artículo en revista Interoperating data-driven and model-driven techniques for the automated development of intelligent environmental decision support systems Pascual, J.; Cugueró-Escofet, M.À.; Sànchez-Marrè, M. Environmental modelling & software, ISSN: 1364-8152 (JCR Impact Factor-2021: 5.471; Quartil: Q1) Fecha de publicació: 06/2021 Artículo en revista Economic linear parameter varying model predictive control of the aeration system of a wastewater treatment plant Nejjari, F.; Khoury, B.; Puig, V.; Quevedo, J.; Pascual, J.; de Campos, S. Sensors (Basel), ISSN: 1424-8220 (JCR Impact Factor-2022: 3.9; Quartil: Q2) Fecha de publicació: 11/08/2022 Artículo en revista An interoperable workflow-based framework for the automation of building intelligent process control systems 9th International Congress on Environmental Modelling and Software Fecha de presentación: 27/06/2018 Presentación de trabajo en congresos Herramienta basada en minería de datos para la automatización del diseño de sistemas inteligentes en EDAR XXXV Congreso de la Asociación Española de Abastecimientos de Agua y Saneamiento Fecha de presentación: 28/03/2019 Presentación de trabajo en congresos Data mining based tool for the automation of the design of intelligent process control systems in waste water treatment plants 2019 IWA Spain National Young Water Professionals Conference Fecha de presentación: 14/11/2019 Presentación de trabajo en congresos Optimizing online time-series data imputation through case-based reasoning 24th International Conference of the Catalan Association for Artificial Intelligence Fecha de presentación: 2022 Presentación de trabajo en congresos Ensemble model-based method for time series sensors’ data validation and imputation applied to a real waste water treatment plant 11th International Congress on Environmental Modelling and Software Fecha de presentación: 07/07/2022 Presentación de trabajo en congresos | |
| AUTOR/A: | GONZÁLEZ ROMERO, ALEJANDRO |
| Título: | A novel computer scrabble engine based on probability that performs at championship level |
| Fecha lectura: | 07/04/2022 |
| Director/a: | ALQUEZAR MANCHO, RENATO |
| Mención: | Sin mención |
| PUBLICACIONES DERIVADAS | |
| Heuri: a Scrabble© playing engine using a probability-based heuristic González, A.; Alquezar, R.; Ramírez, A.; González, F.; García, I. ICGA journal, ISSN: 1389-6911 (JCR Impact Factor-2022: 0.4; Quartil: Q4) Fecha de publicació: 16/02/2022 Artículo en revista El método de anagramas: un rápido y novedoso algoritmo para generar jugadas de Scrabble 10º Congreso Mexicano de Inteligencia Artificial Fecha de presentación: 06/2018 Presentación de trabajo en congresos | |
| AUTOR/A: | FERNÁNDEZ DE LA ROSA, JAVIER EDUARDO |
| Título: | A framework for the analytical and visual interpretation of complex spatiotemporal dynamics in soccer |
| Fecha lectura: | 18/01/2022 |
| Tutor/a: | ARIAS VICENTE, MARTA |
| Director/a: | BORNN, LUKE |
| Codirector/a: | GAVALDÀ MESTRE, RICARD |
| Mención: | Mención Doctorado Industrial (Generalitat) |
| PUBLICACIONES DERIVADAS | |
| Soccer analytics: Unravelling the complexity of “the beautiful game” Bornn, Luke; Cervone, D.; Fernández, J. Significance, ISSN: 1740-9713 (JCR Impact Factor-2018: 0.315; Quartil: Q4) Fecha de publicació: 29/06/2018 Artículo en revista A framework for the fine-grained evaluation of the instantaneous expected value of soccer possessions Fernández, J.; Cervone, D. Machine learning, ISSN: 0885-6125 (JCR Impact Factor-2021: 5.414; Quartil: Q2) Fecha de publicació: 06/2021 Artículo en revista Towards soccer pass feasibility maps: the role of players’ orientation Arbués-Sangüesa, A.; Martín, A.; Fernández, J.; Haro, G.; Ballester, C. Journal of sports sciences, ISSN: 0264-0414 (JCR Impact Factor-2021: 3.943; Quartil: Q2) Fecha de publicació: 06/08/2021 Artículo en revista Always Look On The Bright Side Of The Field: Merging Pose And Contextual Data To Estimate Orientation Of Soccer Players 27th IEEE International Conference on Image Processing Fecha de presentación: 25/10/2020 Presentación de trabajo en congresos Using player's body-orientation to model pass feasibility in soccer 2020 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshop Fecha de presentación: 14/06/2020 Presentación de trabajo en congresos SoccerMap: A Deep Learning Architecture for Visually-Interpretable Analysis in Soccer European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases Fecha de presentación: 25/02/2021 Presentación de trabajo en congresos | |
| AUTOR/A: | JURADO GÓMEZ, SERGIO |
| Título: | A novel soft computing approach based on FIR to model and predict energy dynamic systems |
| Fecha lectura: | 21/12/2020 |
| Director/a: | NEBOT CASTELLS, MARIA ANGELA |
| Codirector/a: | MUGICA ALVAREZ, FRANCISCO JOSÉ |
| Mención: | Mención Internacional |
| PUBLICACIONES DERIVADAS | |
| K nearest neighbour optimal selection in fuzzy inductive reasoning for smart grid applications 2019 IEEE International Conference on Fuzzy Systems Fecha de presentación: 25/06/2019 Presentación de trabajo en congresos The importance of Robust and Reliable Energy Prediction Models: Next Generation of Smart Meters 10th International Conference on Simulation and Modelling Methodologies, Technologies and Applications Fecha de presentación: 08/07/2020 Presentación de trabajo en congresos | |
| AUTOR/A: | SABIR, AHMED |
| Título: | Enhancing scene text recognition with visual context information. |
| Fecha lectura: | 10/11/2020 |
| Director/a: | PADRO CIRERA, LLUIS |
| Codirector/a: | MORENO NOGUER, FRANCESC D'ASSIS |
| Mención: | Sin mención |
| PUBLICACIONES DERIVADAS | |
| Enhancing text spotting with a language model and visual context information 21è Congrés Internacional de l’Associació Catalana d’Intel·ligència Artificial Fecha de presentación: 10/2018 Presentación de trabajo en congresos Visual semantic re-ranker for text spotting 23rd Iberoamerican Congress on Pattern Recognition Fecha de presentación: 03/03/2019 Presentación de trabajo en congresos Visual re-ranking with natural language understanding for text spotting 14th Asian Conference on Computer Vision Fecha de presentación: 12/2018 Presentación de trabajo en congresos Semantic relatedness based re-ranker for text spotting 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing Fecha de presentación: 11/2019 Presentación de trabajo en congresos Textual visual semantic dataset for text spotting 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Fecha de presentación: 15/06/2020 Presentación de trabajo en congresos | |
| AUTOR/A: | MANERO FONT, JAUME |
| Título: | Deep Learning architectures applied to wind time series multi-step forecasting |
| Fecha lectura: | 14/07/2020 |
| Director/a: | BÉJAR ALONSO, JAVIER |
| Codirector/a: | CORTÉS GARCÍA, CLAUDIO ULISES |
| Mención: | Mención Internacional |
| PUBLICACIONES DERIVADAS | |
| Gradient boosting feature selection with machine learning classifiers for intrusion detection on power grids Upadhyay, D.; Manero, J.; Zaman, M.; Sampalli, S. IEEE transactions on network and service management, ISSN: 1932-4537 (JCR Impact Factor-2021: 4.758; Quartil: Q2) Fecha de publicació: 01/03/2021 Artículo en revista Forecastability measures that describe the complexity of a site for deep learning wind predictions Manero, J.; Bejar, J. Supercomputing frontiers and innovations, ISSN: 2313-8734 (JCR Impact Factor-2021: 0.32; Quartil: Q3) Fecha de publicació: 29/05/2021 Artículo en revista Wind prediction using deep learning and high performance computing 8th Latin American High Performance Computing Conference Fecha de presentación: 2021 Presentación de trabajo en congresos | |
Proyectos de investigación
| FECHA INICIO | FECHA FIN | ACTIVIDAD | ENTIDAD FINANCIADORA |
|---|---|---|---|
| 02/11/2023 | 31/12/2024 | CONTRATO DE PRESTACIÓN DE SERVICIOS ENTRE ANYSOLUTION Y UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE CATALUÑA Proyecto PLANETIC | ANYSOLUTION SL |
| 01/11/2023 | 31/08/2025 | LDCI2027 - CORNET | FVV |
| 01/09/2023 | 31/08/2026 | Apoyo a la decisión en oftalmología basado en Machine Learning y aplicado a imágenes multi-modales de la retina | AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION |
| 01/09/2023 | 31/08/2026 | gion of Reliable syntheTIc health data for Federated leArning in seCure daTa Spaces - UPC | AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION |
| 17/07/2023 | 23/07/2025 | Disseny de les estructures de dades i repositori comú amb mixtura d'estratègia centalitzada federadaImplementació d'iuna capa intel.ligent de dadesPilot a Vall d'Aran | FUNDACIO TICSALUT |
| 01/06/2023 | 31/05/2024 | Canvi Climàtic i equitat: mapeig de les emissions en funció del nivell de renda | Centre per a la Cooperació al Desenvolupament |
| 08/05/2023 | 08/05/2023 | ROBOT SOCIAL, CECI | |
| 01/05/2023 | 30/04/2026 | Federate Learning and mUlti-party computation Techniques for prostatE cancer | Commission of European Communities |
| 01/05/2023 | 30/04/2026 | Towards a personalized medicine approach to psychological treatment for psychosis | European Commission |
| 29/03/2023 | 29/12/2023 | Reinforcement learning per water management | CETAQUA |
| 21/03/2023 | 22/03/2023 | Patrocini de la jornada d'entrega de premis del programa Top Secret Rosies. Direcció general de Societat Digital (Resolució d'adjudicació EMO-2023-245). | GENERALITAT DE CATALUNYA |
| 03/03/2023 | 31/12/2026 | Siemens Energy AI Chair. Energy sustainability for a decarbonized society 5.0 | SIEMENS GAS AND POWER SAU |
| 01/03/2023 | 30/06/2023 | Estudi de viabilitat tecnològica d’un recomanador personalitzat de vins basat en tècniques d’IA | ACCIO10 |
| 09/02/2023 | 01/11/2023 | Recerca-diagnòstic sobre la Diversitat en la Intel·ligència Artificial a Catalunya. Departament d'Igualtat i Feminisme de la Generalitat (Resolució d’adjudicació IF-2023-39). | GENERALITAT DE CATALUNYA |
| 26/01/2023 | 26/01/2023 | Quick sequence detection | |
| 01/01/2023 | 31/12/2025 | Xarxa R+D+I en Tecnologies de la Salut (Xartec Salut) | AGAUR. Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca |
| 01/01/2023 | 31/12/2025 | Hacia un enfoque de medicina personalizada para el tratamiento psicológico de la psicosis | INSTITUTO DE SALUD CARLOS III |
| 01/01/2023 | 31/12/2025 | Xarxa d’Innovació de Noves Tecnologies en Salut Mental | AGAUR. Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca |
| 01/01/2023 | 31/12/2025 | HUB D'INNOVACIÓ PEDIÀTRICA | Fondo Europeo de Desarrollo Regional |
| 01/01/2023 | 31/12/2026 | Create a Symbiosis where PV and agriculture can have a mutually beneficial relationship | Commission of European Communities |
| 23/12/2022 | 31/12/2023 | ASISTENTE INTELIGENTE PARA LA GESTIÓN DE UNA PLANTA DE TRATAMIENTO DE AGUAS QUE OPTIMICE LA GESTIÓN DE FANGOS ACTIVADOS ENTRE EL CENTRO DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIA INTELIGENTE DE DATOS E INTELIGENCIA | CETAQUA |
| 22/12/2022 | 22/12/2025 | IA a la transformació digital | FUNDACIÓ i2CAT |
| 01/12/2022 | 30/11/2024 | Aprendizaje automático y sus aplicaciones en la rehabilitación digital para predecir resultados terapéuticos en pacientes con síndrome post COVID19 con deterioro cognitivo | AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION |
| 01/12/2022 | 30/11/2024 | Automatización de procesos de negocio a partir de interacciones humanas | AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION |
| 21/11/2022 | 23/02/2023 | CISCO hará una aportación única a la UPC para ser destinados al programa de generación de talento femenino en Inteligencia Artificial de nombre Top Rosies Talent ycon dedicación especial a la línea d | CISCO SYSTEMS (SPAIN) SL |
| 01/11/2022 | 01/12/2022 | Cápsulas inspiracionales programa Apuesta por las TIC | Generalitat de Catalunya (GenCat); FUNDACIÓ BARCELONA MOBILE WORLD CAPITAL FOUNDATION |
| 01/09/2022 | 31/08/2025 | Métodos formales escalables para aplicaciones en entornos reales | AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION |
| 01/09/2022 | 20/02/2024 | Programa de generació de talent femení en IA | FUNDACIO BARCELONA MOBILE WORLD CAP |
| 12/07/2022 | 12/07/2022 | Software: Conceptual Map automated construction | |
| 01/06/2022 | 30/06/2022 | Supervision of the development of the Python version of Gesconda (Gespy) | |
| 01/06/2022 | 30/06/2023 | Contrato de colaboración para el desarrollo y aplicación de técnicas de inteligencia artificial para la predicción de la evolución | BEAWRE DIGITAL, SOCIEDAD LIMITADA |
| 15/05/2022 | 31/07/2022 | Contracte de col.laboració per l’assessorament en la viabilitat de producció i suport en la selecció de fonts de finançaments dels desenvolupaments tècnics associats al projecte ALTERNATIVA ALS RESIDU | T.M.GESTIO SCCL |
| 01/05/2022 | 30/04/2025 | Catalonia Digital Innovation (DIH4CAT) | European Commission |
| 01/05/2022 | 30/04/2025 | Catalonia Digital Innovation Hub (DIH4CAT) | DIRECTORATE-GENERAL FOR COMMUNIC. |
| 23/04/2022 | 31/12/2022 | Donació pel congrés ACAI-2022 | ¿EurAI |
| 23/04/2022 | 31/12/2022 | Donació pel curs ACAI-2022 | Artificial Intelligence Journal |
| 19/01/2022 | 19/01/2022 | Diseño ROBOT SOCIAL | |
| 01/01/2022 | 31/12/2022 | Last mile logistics for autonomous goods delivery | EUROPEAN INST OF INNOV.& TECHNOL. |
| 01/01/2022 | 31/12/2022 | InnovaCity 2.0 | EUROPEAN INST OF INNOV.& TECHNOL. |
| 01/01/2022 | 01/03/2023 | Top Rosies Talent | DIGITAL FUTURE SOCIETY; HP Printing and Computing Solutions, S.L.U . |
| 01/12/2021 | 30/11/2024 | Robots para la asistencia continua y personalizada capaces de explicar-se a si mismos | AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION |
| 01/11/2021 | 30/10/2023 | Life in the AI Era | Commission of European Communities |
| 25/10/2021 | 30/06/2022 | PRESTACIÓ DEL SERVEI DE MENTORIA CIENTÍFICA DINS DE L’ADVISORY BOARD DEL REPTE TDA (TECNOLOGIES DIGITALS AVANÇADES) EN CIBERSEGURETAT | FUNDACIÓ i2CAT |
| 27/09/2021 | 31/12/2023 | Estudi de seguretat d'un fàrmac | FERRER INTERNACIONAL,S.A. |
| 01/09/2021 | 31/08/2024 | CogNition, emotion/behAvior, fUnctionaliTy and braIn connectivity in recovered COVID-19 patientS | Fundació La Marató de TV3 |
| 01/09/2021 | 31/08/2024 | Implantación de la economía Circular en la Industria de Proceso (CEPI): Métodos y herramientas para la integración circular de sistemas. | AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION |
| 01/09/2021 | 31/08/2024 | artificial Intelligence threat Reporting and Incident response System | European Commission |
| 31/08/2021 | 31/08/2021 | Software TP2TD: Text processing pipeline for topic-discovery | |
| 04/08/2021 | 31/12/2024 | Inteligencia Artificial distribuida para el diagnóstico y tratamiento temprano de enfermedades con gran prevalencia en el envejecimiento | MIN DE ECONOMIA Y COMPETITIVIDAD |
| 01/08/2021 | 15/03/2024 | Detectability of humpback and gray whales in satellite imagery off California. | The Nature Conservancy |
| 01/06/2021 | 31/12/2022 | CoviD-19 and brain: cognItion And meNtal heAlth | Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca (Agaur) |
| 01/06/2021 | 31/12/2022 | Realització del projecte de R+D consistent en la millora de funcionalitats de la tecnologia consistent en “Sistema Interoperable basat en tècniques data-driven i model-driven per a l’Automatització de | CCB SERVEIS MEDI AMBIENTALS, SA |
| 01/06/2021 | 01/03/2023 | AI for Tourism | Centre of Innovation for Datatech and Artificial Intelligence |
| 01/04/2021 | 31/12/2021 | dynamiC spEed Limits compliancE for optimiSed Traffic managEment | EUROPEAN INST OF INNOV.& TECHNOL. |
| 01/04/2021 | 31/03/2022 | WalCycData: A data infrastructure for vulnerable road users | EUROPEAN INST OF INNOV.& TECHNOL. |
| 01/02/2021 | 31/01/2024 | Desenvolupament d'un curs digital sobre IA per a la ciutadania en general de difusió massiva en la societat catalana | FUNDACIÓ i2CAT |
| 15/01/2021 | 30/09/2021 | El primero de los objetivos de este proyecto sobre la generación del modelo en forma de gemelo digital se desarrollará a través de la supervisión y asesoramiento del estudio y trabajo desarrollado por | T.M.GESTIO SCCL |
| 01/01/2021 | 31/12/2024 | A Collaborative Paradigm for Human Workers and Multi-Robot Teams in Precision Agriculture Systems | Commission of European Communities |
| 01/01/2021 | 31/03/2024 | Towards AI powered manufacturing services, processes, and products in an edge-to-cloud-knowlEdge continuum for humans [in-the-loop] | Commission of European Communities |
| 01/01/2021 | 31/12/2023 | Stairway to AI: Ease the Engagement of Low-Tech users to the AI-on-Demand platform through AI | Commission of European Communities |
| 01/01/2021 | 31/12/2022 | T3.3 Task Force Digitalización vertical (UPC) | ATOS SPAIN S.A. |
| 01/01/2021 | 31/12/2021 | ANOMALY FASE 0 | Agència per la Competitivitat de l'Empresa (ACCIÓ) |
| 01/01/2021 | 01/04/2022 | Llibre blanc sobre la Intel·ligència Artificial aplicada a les indústries culturals i basades en l’experiència | Centre of Innovation for Data tech and Artificial Intelligence |
| 01/12/2020 | 31/12/2021 | Promoción de una longevidad mental saludable en España y Portugal mediante el desarrollo de una aplicación tecnológica de soporte a la terapia de reminiscencia basada en el patrimonio cultural inmaterial | Consejo Superior de Investigaciones Científicas; Fondos FEDER |
| 01/12/2020 | 31/10/2021 | CiutadanIA: Intel·ligència Artificial per a tothom | Generalitat de Catalunya. Departament de la Vicepresidencia i de Politiques Digitals i Territori |
| 19/11/2020 | 15/02/2022 | Promoción de una longevidad mental saludable en España y Portugal mediante el desarrollo de una aplicación tecnológica de soporte a la terapia de reminiscencia basada en el patrimonio cultural inmater | FUNDACIÓN GENERAL CSIC |
| 01/11/2020 | 31/12/2022 | H2020-894116-SYN+AIR | SESAR JOINT UNDERTAKING |
| 28/10/2020 | 31/12/2021 | L2-Projectes de desenvolupament i innovació - Realització d'estudis de viabilitat tècnica - ANOMALY - FASE 0 | Agència per la Competitivitat de l'Empresa (ACCIÓ) |
| 19/10/2020 | 18/10/2024 | CA19122 - European Network For Gender Balance in Informatics | European Cooperation in Science and Technology |
| 15/10/2020 | 27/07/2021 | Detecció d'avaries en sistemes multisensorials | AGAUR. Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca |
| 01/10/2020 | 01/12/2020 | CCT 2020/KG-06: I què hi diuen les dones al Robert? (Que-Robert) | Palau Robert |
| 01/09/2020 | 31/08/2021 | Interpretació del topic modelling en dades textuals | Universitat Politècnica de Catalunya |
| 15/08/2020 | 31/12/2022 | Xarxa R+D+I en Tecnologies de la Salut (XarTEC SALUT) | AGAUR. Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca |
| 13/08/2020 | 13/08/2020 | Discoursive Process Modeling Empowered with Envolving Process Model Search and Optimization | |
| 30/07/2020 | 30/12/2020 | Knowledge Adaptive Recommender for Intelligent Nutrition | CUBE TECHNOLOGY INNOVATION,S.L. |
| 15/07/2020 | 14/02/2021 | Uso de algoritmos de aprendizaje por refuerzo en problemas de planificación | ITHINKUPC, S.L. |
| 09/07/2020 | 15/01/2021 | PRimera fase del projecte KARIN Desenvolupament del mòdul de distàncies semàntiques pel recomanador d'aliments | CUBE TECHNOLOGY INNOVATION,S.L. |
| 01/07/2020 | 31/12/2022 | Xarxa Fourth Industrial Revolution | AGAUR. Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca |
| 01/07/2020 | 31/12/2020 | Crowdsourced Obtention and Analytics of Data About the Crowding of Public Spaces for the Benefit of Public Transport and Mobility in Cities | EUROPEAN INST OF INNOV.& TECHNOL. |
| 01/07/2020 | 31/12/2022 | Red de Innovación de Nuevas Tecnologías en Salud Mental (TECSAM) | Fondos FEDER |
| 30/06/2020 | 30/06/2020 | Model Judge | |
| 01/06/2020 | 31/05/2023 | Colaboración robot-humano para el transporte y entrega de mercancías | AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION |
| 01/06/2020 | 30/09/2023 | Aprendizaje Automático para la Modelización de la Dinámica Molecular de las Proteinas GPCR | AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION |
| 01/06/2020 | 31/05/2024 | Análisis de texto médico para la assistencia a la predicción de diagnosis | AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION |
| 01/04/2020 | 31/01/2021 | Identificació de Necessitats Socials Emergents com a conseqüència de la COVID19 i efecte sobre els Serveis Socials del territori | Universitat Politècnica de Catalunya |
| 03/03/2020 | 31/12/2022 | Hub d'Innovació Pediàtrica | Fondos FEDER |
| 01/03/2020 | 28/02/2026 | Interactive Machine Learning for Compositional Models of Natural Language | European Research Council (ERC) |
| 01/03/2020 | 31/12/2022 | Centre de Recerca i Transferència en Salut Mental (CRETSAM) | Fondos FEDER |
| 01/03/2020 | 28/02/2021 | Systematization of the acquisition of data throughout Ecuador of the beneficiaries or potential beneficiaries through a digital platform that allows citizens to locate the sites where the physical-rhythmic and recreational activities are carried out | Centre de Cooperació per al Desenvolupament , UPC |
| 01/01/2020 | 31/12/2020 | Top Secret Rosies | Ajuntament de Barcelona |
| 27/12/2019 | 27/09/2021 | Integrated care for frail older adults in the community | INSTITUT DE CULTURA DE BARCELONA |
| 01/11/2019 | 01/04/2020 | Sistemas recomendadores para el desarrollo de una solución de asignación de evaluadores a proyectos mediante técnicas de Inteligencia Artificial. Proyecto HR2020 de FBLC | ITHINKUPC, S.L. |
| 01/09/2019 | 28/02/2022 | Artificial Intelligence skills for ICT professionals | Commission of European Communities |
| 01/09/2019 | 28/02/2023 | GAVIUS: from reactive to proactive public administrations | Commission of European Communities |
| 01/06/2019 | 31/12/2021 | Digitalization on Power Generation in the field of Data Analytics and Artificial Intelligence, para la aplicaci´on industrial de t´ecnicas de IA a la producci´on y gesti´on de turbinas de gas | Siemens |
| 04/04/2019 | 31/10/2020 | Multiparametric MR approaches for non-invasive Gliobastoma therapy response follow-up | Commission of European Communities |
| 01/04/2019 | 31/03/2023 | Future human-machine (AI) Interactlon fon in-car/mobility exoerience | AGAUR. Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca |
| 01/03/2019 | 28/02/2020 | Adquisición de datos para optimizar la oferta de servicios, de promoción de la vida sana, entre los habitantes de zonas desfavorables de Guayaquil | Centre de Cooperació per al Desenvolupament , UPC |
| 01/01/2019 | 31/12/2021 | A European AI On Demand Platform and Ecosystem | Commission of European Communities |
| 01/01/2019 | 30/06/2019 | SEAT-SmarT11: Proyecto de optimización de recursos para ajustes de calidad | Càtedra SEAT - UPC |
| 01/01/2019 | 30/09/2022 | Razonamiento Formal para Tecnologías Facilitadoras y Emergentes | AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION |
| 01/01/2019 | 31/10/2022 | Evolving towards DIgital Twins in Healthcare | AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION |
| 01/01/2019 | 31/12/2022 | 001-P-001643_Agrupació emergent Looming Factory | GENCAT - DEPT. D'EMPRESA I OCUPACIO |
| 01/01/2019 | 01/08/2021 | Data Science for Gender Gap (DSGG) | Pendent per manca de dades |
| 01/01/2019 | 31/12/2022 | INtegrating Magnetic Resonance SPectroscopy and Multimodal Imaging for Research and Education in MEDicine | European Commission |
| 01/01/2019 | 31/12/2019 | identificación de perfiles de consumo de servicios sanitarios en el estado de Nueva Gales, Australia | Australian National University |
| 01/01/2019 | 31/12/2019 | Analysis of case management in Australia through Clustering Based on Rules and data science approach | Visual and Decision Analytics |
| 09/12/2010 | 31/08/2026 | ALEA-SOFT | Universitat Politècnica de Catalunya; Universitat Autònoma de Barcelona |
| 23/03/2010 | 31/08/2026 | Fundació Salut i Envelliment UAB | Universitat Politècnica de Catalunya; Universitat Autònoma de Barcelona |
Profesorado y grupos de investigación
Grupos de investigación
Grupos de la UPC:
Profesorado
Profesorado del programa de doctorado
- Alquezar Mancho, René
- Angulo Bahon, Cecilio
- Arias Vicente, Marta
- Arratia Quesada, Argimiro
- Bejar Alonso, Javier
- Cortes Garcia, Ulises
- Garcia Gasulla, Dario
- Gibert Oliveras, Karina
- Larrosa Bondia, Francisco Javier
- Martin Muñoz, Mario
- Mugica Alvarez, Francisco José
- Nebot Castells, Maria Angela
- Padro Cirera, Lluis
- Sanchez Marre, Miquel
- Vazquez Salceda, Javier
- Vellido Alcacena, Alfredo
Otro profesorado vinculado al programa de doctorado
Profesorado externo
PUIG VALLS, DOMENEC (urv - https://deim.urv.cat/personal/llistat/9.html)
MORENO NOGUER, FRANCESC (IRI - https://www.iri.upc.edu/)
CUGUERÓ ESCOFET, MIGUEL ANGEL (CONSORCI BESÓS-TORDERA - https://www.iri.upc.edu/index.php)
RUIZ DE VILLA ROBERT, ALEIX (UAB - https://www.aleixruizdevilla.net/)
GARCÍA GÓMEZ, DAVID
MÀRQUEZ VILLODRE, LLUÍS (https://es.linkedin.com/in/lluis-marquez-66372515a)
ESPAÑA, CRISTINA BONET (https://www.cs.upc.edu/~cristinae/CV/index.php)
Proyectos de investigación
| FECHA INICIO | FECHA FIN | ACTIVIDAD | ENTIDAD FINANCIADORA |
|---|---|---|---|
| 02/11/2023 | 31/12/2024 | CONTRATO DE PRESTACIÓN DE SERVICIOS ENTRE ANYSOLUTION Y UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE CATALUÑA Proyecto PLANETIC | ANYSOLUTION SL |
| 01/11/2023 | 31/08/2025 | LDCI2027 - CORNET | FVV |
| 01/09/2023 | 31/08/2026 | Apoyo a la decisión en oftalmología basado en Machine Learning y aplicado a imágenes multi-modales de la retina | AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION |
| 01/09/2023 | 31/08/2026 | gion of Reliable syntheTIc health data for Federated leArning in seCure daTa Spaces - UPC | AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION |
| 17/07/2023 | 23/07/2025 | Disseny de les estructures de dades i repositori comú amb mixtura d'estratègia centalitzada federadaImplementació d'iuna capa intel.ligent de dadesPilot a Vall d'Aran | FUNDACIO TICSALUT |
| 01/06/2023 | 31/05/2024 | Canvi Climàtic i equitat: mapeig de les emissions en funció del nivell de renda | Centre per a la Cooperació al Desenvolupament |
| 08/05/2023 | 08/05/2023 | ROBOT SOCIAL, CECI | |
| 01/05/2023 | 30/04/2026 | Federate Learning and mUlti-party computation Techniques for prostatE cancer | Commission of European Communities |
| 01/05/2023 | 30/04/2026 | Towards a personalized medicine approach to psychological treatment for psychosis | European Commission |
| 29/03/2023 | 29/12/2023 | Reinforcement learning per water management | CETAQUA |
| 21/03/2023 | 22/03/2023 | Patrocini de la jornada d'entrega de premis del programa Top Secret Rosies. Direcció general de Societat Digital (Resolució d'adjudicació EMO-2023-245). | GENERALITAT DE CATALUNYA |
| 03/03/2023 | 31/12/2026 | Siemens Energy AI Chair. Energy sustainability for a decarbonized society 5.0 | SIEMENS GAS AND POWER SAU |
| 01/03/2023 | 30/06/2023 | Estudi de viabilitat tecnològica d’un recomanador personalitzat de vins basat en tècniques d’IA | ACCIO10 |
| 09/02/2023 | 01/11/2023 | Recerca-diagnòstic sobre la Diversitat en la Intel·ligència Artificial a Catalunya. Departament d'Igualtat i Feminisme de la Generalitat (Resolució d’adjudicació IF-2023-39). | GENERALITAT DE CATALUNYA |
| 26/01/2023 | 26/01/2023 | Quick sequence detection | |
| 01/01/2023 | 31/12/2025 | Xarxa R+D+I en Tecnologies de la Salut (Xartec Salut) | AGAUR. Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca |
| 01/01/2023 | 31/12/2025 | Hacia un enfoque de medicina personalizada para el tratamiento psicológico de la psicosis | INSTITUTO DE SALUD CARLOS III |
| 01/01/2023 | 31/12/2025 | Xarxa d’Innovació de Noves Tecnologies en Salut Mental | AGAUR. Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca |
| 01/01/2023 | 31/12/2025 | HUB D'INNOVACIÓ PEDIÀTRICA | Fondo Europeo de Desarrollo Regional |
| 01/01/2023 | 31/12/2026 | Create a Symbiosis where PV and agriculture can have a mutually beneficial relationship | Commission of European Communities |
| 23/12/2022 | 31/12/2023 | ASISTENTE INTELIGENTE PARA LA GESTIÓN DE UNA PLANTA DE TRATAMIENTO DE AGUAS QUE OPTIMICE LA GESTIÓN DE FANGOS ACTIVADOS ENTRE EL CENTRO DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIA INTELIGENTE DE DATOS E INTELIGENCIA | CETAQUA |
| 22/12/2022 | 22/12/2025 | IA a la transformació digital | FUNDACIÓ i2CAT |
| 01/12/2022 | 30/11/2024 | Aprendizaje automático y sus aplicaciones en la rehabilitación digital para predecir resultados terapéuticos en pacientes con síndrome post COVID19 con deterioro cognitivo | AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION |
| 01/12/2022 | 30/11/2024 | Automatización de procesos de negocio a partir de interacciones humanas | AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION |
| 21/11/2022 | 23/02/2023 | CISCO hará una aportación única a la UPC para ser destinados al programa de generación de talento femenino en Inteligencia Artificial de nombre Top Rosies Talent ycon dedicación especial a la línea d | CISCO SYSTEMS (SPAIN) SL |
| 01/11/2022 | 01/12/2022 | Cápsulas inspiracionales programa Apuesta por las TIC | Generalitat de Catalunya (GenCat); FUNDACIÓ BARCELONA MOBILE WORLD CAPITAL FOUNDATION |
| 01/09/2022 | 31/08/2025 | Métodos formales escalables para aplicaciones en entornos reales | AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION |
| 01/09/2022 | 20/02/2024 | Programa de generació de talent femení en IA | FUNDACIO BARCELONA MOBILE WORLD CAP |
| 12/07/2022 | 12/07/2022 | Software: Conceptual Map automated construction | |
| 01/06/2022 | 30/06/2022 | Supervision of the development of the Python version of Gesconda (Gespy) | |
| 01/06/2022 | 30/06/2023 | Contrato de colaboración para el desarrollo y aplicación de técnicas de inteligencia artificial para la predicción de la evolución | BEAWRE DIGITAL, SOCIEDAD LIMITADA |
| 15/05/2022 | 31/07/2022 | Contracte de col.laboració per l’assessorament en la viabilitat de producció i suport en la selecció de fonts de finançaments dels desenvolupaments tècnics associats al projecte ALTERNATIVA ALS RESIDU | T.M.GESTIO SCCL |
| 01/05/2022 | 30/04/2025 | Catalonia Digital Innovation (DIH4CAT) | European Commission |
| 01/05/2022 | 30/04/2025 | Catalonia Digital Innovation Hub (DIH4CAT) | DIRECTORATE-GENERAL FOR COMMUNIC. |
| 23/04/2022 | 31/12/2022 | Donació pel congrés ACAI-2022 | ¿EurAI |
| 23/04/2022 | 31/12/2022 | Donació pel curs ACAI-2022 | Artificial Intelligence Journal |
| 19/01/2022 | 19/01/2022 | Diseño ROBOT SOCIAL | |
| 01/01/2022 | 31/12/2022 | Last mile logistics for autonomous goods delivery | EUROPEAN INST OF INNOV.& TECHNOL. |
| 01/01/2022 | 31/12/2022 | InnovaCity 2.0 | EUROPEAN INST OF INNOV.& TECHNOL. |
| 01/01/2022 | 01/03/2023 | Top Rosies Talent | DIGITAL FUTURE SOCIETY; HP Printing and Computing Solutions, S.L.U . |
| 01/12/2021 | 30/11/2024 | Robots para la asistencia continua y personalizada capaces de explicar-se a si mismos | AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION |
| 01/11/2021 | 30/10/2023 | Life in the AI Era | Commission of European Communities |
| 25/10/2021 | 30/06/2022 | PRESTACIÓ DEL SERVEI DE MENTORIA CIENTÍFICA DINS DE L’ADVISORY BOARD DEL REPTE TDA (TECNOLOGIES DIGITALS AVANÇADES) EN CIBERSEGURETAT | FUNDACIÓ i2CAT |
| 27/09/2021 | 31/12/2023 | Estudi de seguretat d'un fàrmac | FERRER INTERNACIONAL,S.A. |
| 01/09/2021 | 31/08/2024 | CogNition, emotion/behAvior, fUnctionaliTy and braIn connectivity in recovered COVID-19 patientS | Fundació La Marató de TV3 |
| 01/09/2021 | 31/08/2024 | Implantación de la economía Circular en la Industria de Proceso (CEPI): Métodos y herramientas para la integración circular de sistemas. | AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION |
| 01/09/2021 | 31/08/2024 | artificial Intelligence threat Reporting and Incident response System | European Commission |
| 31/08/2021 | 31/08/2021 | Software TP2TD: Text processing pipeline for topic-discovery | |
| 04/08/2021 | 31/12/2024 | Inteligencia Artificial distribuida para el diagnóstico y tratamiento temprano de enfermedades con gran prevalencia en el envejecimiento | MIN DE ECONOMIA Y COMPETITIVIDAD |
| 01/08/2021 | 15/03/2024 | Detectability of humpback and gray whales in satellite imagery off California. | The Nature Conservancy |
| 01/06/2021 | 31/12/2022 | CoviD-19 and brain: cognItion And meNtal heAlth | Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca (Agaur) |
| 01/06/2021 | 31/12/2022 | Realització del projecte de R+D consistent en la millora de funcionalitats de la tecnologia consistent en “Sistema Interoperable basat en tècniques data-driven i model-driven per a l’Automatització de | CCB SERVEIS MEDI AMBIENTALS, SA |
| 01/06/2021 | 01/03/2023 | AI for Tourism | Centre of Innovation for Datatech and Artificial Intelligence |
| 01/04/2021 | 31/12/2021 | dynamiC spEed Limits compliancE for optimiSed Traffic managEment | EUROPEAN INST OF INNOV.& TECHNOL. |
| 01/04/2021 | 31/03/2022 | WalCycData: A data infrastructure for vulnerable road users | EUROPEAN INST OF INNOV.& TECHNOL. |
| 01/02/2021 | 31/01/2024 | Desenvolupament d'un curs digital sobre IA per a la ciutadania en general de difusió massiva en la societat catalana | FUNDACIÓ i2CAT |
| 15/01/2021 | 30/09/2021 | El primero de los objetivos de este proyecto sobre la generación del modelo en forma de gemelo digital se desarrollará a través de la supervisión y asesoramiento del estudio y trabajo desarrollado por | T.M.GESTIO SCCL |
| 01/01/2021 | 31/12/2024 | A Collaborative Paradigm for Human Workers and Multi-Robot Teams in Precision Agriculture Systems | Commission of European Communities |
| 01/01/2021 | 31/03/2024 | Towards AI powered manufacturing services, processes, and products in an edge-to-cloud-knowlEdge continuum for humans [in-the-loop] | Commission of European Communities |
| 01/01/2021 | 31/12/2023 | Stairway to AI: Ease the Engagement of Low-Tech users to the AI-on-Demand platform through AI | Commission of European Communities |
| 01/01/2021 | 31/12/2022 | T3.3 Task Force Digitalización vertical (UPC) | ATOS SPAIN S.A. |
| 01/01/2021 | 31/12/2021 | ANOMALY FASE 0 | Agència per la Competitivitat de l'Empresa (ACCIÓ) |
| 01/01/2021 | 01/04/2022 | Llibre blanc sobre la Intel·ligència Artificial aplicada a les indústries culturals i basades en l’experiència | Centre of Innovation for Data tech and Artificial Intelligence |
| 01/12/2020 | 31/12/2021 | Promoción de una longevidad mental saludable en España y Portugal mediante el desarrollo de una aplicación tecnológica de soporte a la terapia de reminiscencia basada en el patrimonio cultural inmaterial | Consejo Superior de Investigaciones Científicas; Fondos FEDER |
| 01/12/2020 | 31/10/2021 | CiutadanIA: Intel·ligència Artificial per a tothom | Generalitat de Catalunya. Departament de la Vicepresidencia i de Politiques Digitals i Territori |
| 19/11/2020 | 15/02/2022 | Promoción de una longevidad mental saludable en España y Portugal mediante el desarrollo de una aplicación tecnológica de soporte a la terapia de reminiscencia basada en el patrimonio cultural inmater | FUNDACIÓN GENERAL CSIC |
| 01/11/2020 | 31/12/2022 | H2020-894116-SYN+AIR | SESAR JOINT UNDERTAKING |
| 28/10/2020 | 31/12/2021 | L2-Projectes de desenvolupament i innovació - Realització d'estudis de viabilitat tècnica - ANOMALY - FASE 0 | Agència per la Competitivitat de l'Empresa (ACCIÓ) |
| 19/10/2020 | 18/10/2024 | CA19122 - European Network For Gender Balance in Informatics | European Cooperation in Science and Technology |
| 15/10/2020 | 27/07/2021 | Detecció d'avaries en sistemes multisensorials | AGAUR. Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca |
| 01/10/2020 | 01/12/2020 | CCT 2020/KG-06: I què hi diuen les dones al Robert? (Que-Robert) | Palau Robert |
| 01/09/2020 | 31/08/2021 | Interpretació del topic modelling en dades textuals | Universitat Politècnica de Catalunya |
| 15/08/2020 | 31/12/2022 | Xarxa R+D+I en Tecnologies de la Salut (XarTEC SALUT) | AGAUR. Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca |
| 13/08/2020 | 13/08/2020 | Discoursive Process Modeling Empowered with Envolving Process Model Search and Optimization | |
| 30/07/2020 | 30/12/2020 | Knowledge Adaptive Recommender for Intelligent Nutrition | CUBE TECHNOLOGY INNOVATION,S.L. |
| 15/07/2020 | 14/02/2021 | Uso de algoritmos de aprendizaje por refuerzo en problemas de planificación | ITHINKUPC, S.L. |
| 09/07/2020 | 15/01/2021 | PRimera fase del projecte KARIN Desenvolupament del mòdul de distàncies semàntiques pel recomanador d'aliments | CUBE TECHNOLOGY INNOVATION,S.L. |
| 01/07/2020 | 31/12/2022 | Xarxa Fourth Industrial Revolution | AGAUR. Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca |
| 01/07/2020 | 31/12/2020 | Crowdsourced Obtention and Analytics of Data About the Crowding of Public Spaces for the Benefit of Public Transport and Mobility in Cities | EUROPEAN INST OF INNOV.& TECHNOL. |
| 01/07/2020 | 31/12/2022 | Red de Innovación de Nuevas Tecnologías en Salud Mental (TECSAM) | Fondos FEDER |
| 30/06/2020 | 30/06/2020 | Model Judge | |
| 01/06/2020 | 31/05/2023 | Colaboración robot-humano para el transporte y entrega de mercancías | AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION |
| 01/06/2020 | 30/09/2023 | Aprendizaje Automático para la Modelización de la Dinámica Molecular de las Proteinas GPCR | AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION |
| 01/06/2020 | 31/05/2024 | Análisis de texto médico para la assistencia a la predicción de diagnosis | AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION |
| 01/04/2020 | 31/01/2021 | Identificació de Necessitats Socials Emergents com a conseqüència de la COVID19 i efecte sobre els Serveis Socials del territori | Universitat Politècnica de Catalunya |
| 03/03/2020 | 31/12/2022 | Hub d'Innovació Pediàtrica | Fondos FEDER |
| 01/03/2020 | 28/02/2026 | Interactive Machine Learning for Compositional Models of Natural Language | European Research Council (ERC) |
| 01/03/2020 | 31/12/2022 | Centre de Recerca i Transferència en Salut Mental (CRETSAM) | Fondos FEDER |
| 01/03/2020 | 28/02/2021 | Systematization of the acquisition of data throughout Ecuador of the beneficiaries or potential beneficiaries through a digital platform that allows citizens to locate the sites where the physical-rhythmic and recreational activities are carried out | Centre de Cooperació per al Desenvolupament , UPC |
| 01/01/2020 | 31/12/2020 | Top Secret Rosies | Ajuntament de Barcelona |
| 27/12/2019 | 27/09/2021 | Integrated care for frail older adults in the community | INSTITUT DE CULTURA DE BARCELONA |
| 01/11/2019 | 01/04/2020 | Sistemas recomendadores para el desarrollo de una solución de asignación de evaluadores a proyectos mediante técnicas de Inteligencia Artificial. Proyecto HR2020 de FBLC | ITHINKUPC, S.L. |
| 01/09/2019 | 28/02/2022 | Artificial Intelligence skills for ICT professionals | Commission of European Communities |
| 01/09/2019 | 28/02/2023 | GAVIUS: from reactive to proactive public administrations | Commission of European Communities |
| 01/06/2019 | 31/12/2021 | Digitalization on Power Generation in the field of Data Analytics and Artificial Intelligence, para la aplicaci´on industrial de t´ecnicas de IA a la producci´on y gesti´on de turbinas de gas | Siemens |
| 04/04/2019 | 31/10/2020 | Multiparametric MR approaches for non-invasive Gliobastoma therapy response follow-up | Commission of European Communities |
| 01/04/2019 | 31/03/2023 | Future human-machine (AI) Interactlon fon in-car/mobility exoerience | AGAUR. Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca |
| 01/03/2019 | 28/02/2020 | Adquisición de datos para optimizar la oferta de servicios, de promoción de la vida sana, entre los habitantes de zonas desfavorables de Guayaquil | Centre de Cooperació per al Desenvolupament , UPC |
| 01/01/2019 | 31/12/2021 | A European AI On Demand Platform and Ecosystem | Commission of European Communities |
| 01/01/2019 | 30/06/2019 | SEAT-SmarT11: Proyecto de optimización de recursos para ajustes de calidad | Càtedra SEAT - UPC |
| 01/01/2019 | 30/09/2022 | Razonamiento Formal para Tecnologías Facilitadoras y Emergentes | AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION |
| 01/01/2019 | 31/10/2022 | Evolving towards DIgital Twins in Healthcare | AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION |
| 01/01/2019 | 31/12/2022 | 001-P-001643_Agrupació emergent Looming Factory | GENCAT - DEPT. D'EMPRESA I OCUPACIO |
| 01/01/2019 | 01/08/2021 | Data Science for Gender Gap (DSGG) | Pendent per manca de dades |
| 01/01/2019 | 31/12/2022 | INtegrating Magnetic Resonance SPectroscopy and Multimodal Imaging for Research and Education in MEDicine | European Commission |
| 01/01/2019 | 31/12/2019 | identificación de perfiles de consumo de servicios sanitarios en el estado de Nueva Gales, Australia | Australian National University |
| 01/01/2019 | 31/12/2019 | Analysis of case management in Australia through Clustering Based on Rules and data science approach | Visual and Decision Analytics |
| 09/12/2010 | 31/08/2026 | ALEA-SOFT | Universitat Politècnica de Catalunya; Universitat Autònoma de Barcelona |
| 23/03/2010 | 31/08/2026 | Fundació Salut i Envelliment UAB | Universitat Politècnica de Catalunya; Universitat Autònoma de Barcelona |
Calidad
El Marco para la verificación, el seguimiento, la modificación y la acreditación de los títulos oficiales (MVSMA) vincula estos procesos de evaluación de la calidad (verificación, seguimiento, modificación y acreditación), que se suceden a lo largo de la vida de las enseñanzas, con el objetivo de establecer unos vínculos coherentes entre todos ellos y de promover una mayor eficiencia en su gestión, siempre con el objetivo de la mejora de las enseñanzas.
Verificación
- Memoria de Verificación (Programa de Doctorat) - 2012
- Resolución de Verificación (MECD)
- Acuerdo del Consejo de Ministros (BOE)
Seguimiento
- Informe de seguimiento de universidad (Escuela de Doctorado) - 2016
- Informe de Seguimiento (Programa de Doctorado) - 2016
- Informe de Seguimiento y Acreditación de Universidad (Escuela de Doctorado) - 2018
- Informe de Valoración del Seguimiento (AQU) - 2017
- Informe de Valoración del Seguimiento (AQU) - 2020
Acreditación
- Informe de Acreditación (Programa de Doctorado) - 2018
- Informe de Evaluación de Acreditación de Título Oficial (AQU) - 2019