Intel·ligència Artificial

COORDINADOR/A

Nebot Castells, Maria Angela

CONTACTE

Unitat de Doctorat
Unitat Transversal de Gestió CNTIC
Universitat Politècnica de Catalunya - Barcelona Tech
C. Jordi Girona, 1-3
Edifici B4 - 003
08034 Barcelona
doctorat.ia@upc.edu
Tel: 93413 78 36

https://artificialintelligence.phd.upc.edu/en/phd

A dia d’avui el Doctorat en Intel·ligència Artificial és l’únic programa de doctorat centrat exclusivament en Intel·ligència Artificial a les universitats a Catalunya.

• El desenvolupament de la informàtica i la seva penetració en tots els camps de la societat constitueixen un element bàsic per entendre el progrés socioeconòmic des de la segona meitat de segle XX. En els últims anys, en particular, la intel·ligència artificial, pel seu tarannà multidisciplinari, a més d’impulsar el desenvolupament científic i tecnològic en totes les àrees de la ciència, de l’enginyeria i de moltes altres disciplines, ha permès la interpretació eficient i efectiva de dades científiques i socials, de manera que ha contribuït de manera decisiva a la comprensió del món que ens envolta, dels éssers vius, de l’home i de la societat. La intel·ligència artificial està present avui en gairebé tots els àmbits d’una societat avançada. En particular els sectors financer, industrial, de serveis, d’administració pública, sanitari, de comunicacions, d’ensenyament i de recerca i innovació no es conceben sense un component important d’intel·ligència integrada en els sistemes que els controlen.

• La zona d’influència del grau proposat és fonamentalment Catalunya, tot i que el Departament acull també estudiants d’altres parts d’Espanya, així com de diversos països. Catalunya, i en particular l’àrea metropolitana de Barcelona, és una zona de gran desenvolupament industrial i de serveis. L’àmbit financer, d’assegurances, la petita i mitjana empresa, les consultories, la formació i la recerca són peces fonamentals per al desenvolupament del país. En tots aquests àmbits, com ja s’ha esmentat, és necessària la intel·ligència artificial. En conseqüència, la formació de bons investigadors en aquest àmbit s’ha convertit, sense cap dubte, en un factor estratègic de desenvolupament.

• El Programa de Doctorat en Intel·ligència Artificial va ser el primer a l’àrea a Catalunya (1985) i durant molts anys l’únic que va existir. Des de llavors la intel·ligència artificial ha experimentat un creixement exponencial, ja que s’ha col·locat en el punt de partida de moltes línies de recerca i productes que han arribat al gran públic, ja sigui a Amèrica, el Japó o Europa, on una part significativa dels recursos dels programes marc s’han dedicat a finançar projectes amb un component important d’intel·ligència artificial. En particular, a Catalunya, el Programa de Doctorat en Intel·ligència Artificial de la UPC ha estat determinant per a la creació d’una comunitat científica puixant i creixent. Hi ha centres de recerca públics i privats dels més importants a Europa que han estat fundats per investigadors graduats en el nostre programa. S’han creat diverses empreses derivades (‘spin-offs’) (p. ex., ISOCO, 3SCALE, Intelligent Pharma, Sisltech) a partir dels resultats d’una o més tesis doctorals i, a més, hi ha una Associació Catalana d’Intel·ligència Artificial (ACIA) que és de les més importants d’Europa.

• El Programa de Doctorat en Intel·ligència Artificial destaca a nivell europeu per la productivitat i qualitat investigadora dels seus membres, que participen en projectes de recerca finançats amb fons de la Unió Europea o nacionals o per altres organitzacions i companyies espanyoles. Especial menció mereixen la coordinació i participació en projectes de recerca integrats dins dels programes marc V, VI i VII (Share-it, Laboranova, Contract, Agencities.RTD, Alive, SUPERHUB, etc.). A la Universitat Politècnica de Catalunya hi ha tres grups consolidats reconeguts per la Generalitat i un altre per la mateixa Universitat que estan directament relacionats amb el programa, i això assegura el dinamisme i qualitat científica necessaris per mantenir el programa en un nivell alt de qualitat i exigència. A més, com s’ha indicat, aquests grups són molt actius en l’obtenció de finançament en les convocatòries de la Unió Europea el que assegura un estret contacte amb l’empresa nacional i europea, així com un alt grau d’internacionalització. A més, altres grups de la UPC de forma regular envien estudiants a realitzar els seus estudis en el programa. El mateix passa amb estudiants provinents d’altres universitats com la URV o l’Institut d’Investigacions en Intel·ligència Artificial del CSIC.

• El Programa de Doctorat en Intel·ligència Artificial de la UPC ha obtingut la Menció de Qualitat en 2003 (MCD2003-00129) i la va renovar en les convocatòries següents: 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009. Entre altres reconeixements dels últims deu anys, cal destacar els que han rebut algunes de les tesis doctorals defensades en el programa:

• Dues de les tesis doctorals llegides en els últims anys han obtingut l’Artificial Intelligence Dissertation Award (anys 2010 i 2003). És l’únic programa d’intel·ligència artificial a tot Espanya que ha rebut aquestes distincions. A Europa, hi ha dos exemples més: els programes de doctorat en intel·ligència artificial de l’École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) i el del J. Stefan Institute a Ljubljana.

• A més, entre els alumnes distingits cal comptar que hi ha cinc ECCAI Fellows. El nostre programa és un dels que més ’fellows’ han produït a Europa. Aquests són: Prof. Carlos Serra (IIIA-CSIC), Enric Plaza (1) (IIIA-CSIC) Vicenç Torra (IIIA-CSIC), Pedro Messeguer (IIIA-CSIC) i Lluís Godó (IIIA-CSIC)

• Una altra tesi ha obtingut el Best Thesis Award 2009 de la European Association for Machine Translation.

• Una altra va obtenir el Premi Joan Lluís Vives Prize 2003, el Barcelona City Research Prize 2003 i el Premi Extraordinari de Doctorat, de la Universitat Politècnica de Catalunya, curs 2003-2004.

• Una altra va obtenir el Premi de Recerca Chihuahua 2002, atorgat per l’Estat de Chihuahua, Mèxic.

El Programa de Doctorat en Intel·ligència Artificial s’emmarca dins de l’àmbit de tecnologies de la informació i les comunicacions (TIC) i desenvolupa la seva activitat de recerca dins de la corresponent línia prioritària de recerca de la UPC. Es pretén que la qualitat de la formació proporcionada estigui d’acord amb un dels reptes del Pla de Recerca i Innovació de Catalunya 2010-2013 (PRI): Investigació i Tecnologia d’Excel·lència i de Frontera (vegeu la secció 8, pàg. 13) i amb els objectius de l’àrea 1, generació de coneixements i de capacitats científiques i tecnològiques, del Pla Nacional de Recerca Científica, Desenvolupament i Innovació Tecnològica 2008-2011 (PN R+D+I).
Des del punt de vista científic i tècnic, algunes de les línies de recerca del programa contribueixen a diversos dels reptes inclosos en les línies d’interès del PRI:
• Fluxos eficaços de persones i mercaderies (mobilitat sostenible) i d’informació. El programa cobreix línies relatives als fluxos d’informació relacionats amb l’accessibilitat i la gestió de la informació, en particular en els contextos d’algorítmia i programació.
• Nova societat dels serveis amb ‘serviproductes’ de consum. El programa incorpora línies de recerca relacionades amb l’estudi i l’anàlisi d’aspectes algorítmics i estructurals de xarxes socials i xarxes computacionals heterogènies (sensors, robots, mòbils, etc.), que tindran un paper fonamental en el desenvolupament de noves metodologies en aquest àmbit. També tracta el desenvolupament de tecnologies de computació gràfica i realitat virtual i augmentada.
• Prevenció i cura de la salut de les persones. El programa incorpora línies de recerca relacionades amb la bioinformàtica i la visualització mèdica.
En relació amb el PN R+D+I, les línies de recerca del Doctorat en Intel·ligència Artificial s’inclouen en l’àrea TIN, dins dels objectius de l’Acció Estratègica 4: Telecomunicacions i Societat de la Informació, amb potencials contribucions en les sublínies següents:
1. Tecnologies informàtiques
b) Interfícies multimodals avançades.
c) Sistemes de paret i distribuïts.
d) Enginyeria del programari i gestió de la informació.
e) Sistemes intel·ligents.
f) Programari lliure i de codi obert.
8. Aplicacions, serveis i continguts sectorials
a) Empreses i en particular pimes. Negoci electrònic en el seu sentit més ampli.
b) Salut, assistència i inclusió social, incloent-hi l’e-inclusió per a banda ampla.
c) Seguretat en el seu sentit més ampli.
d) Transport en el seu sentit més ampli.
En relació amb el setè Programa Marc de la Comunitat Europea, dins el tema 3, Informació i Comunicació (ICT), del Work Programme 2011-2012, les línies de recerca del programa s’emmarquen dins de la programació, disseny i anàlisi d’alguns dels components de desenvolupament dels reptes plantejats:
• 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
Altres reptes i conceptes emblemàtics com ’smart cities’, ’greener technologies’ i els ’living labs’ són sens dubte camps on la intel·ligència artificial està en el nucli dur del desenvolupament tecnològic i científic.


Informació general

Perfil d'acces

Una disciplina científica tan horitzontal, interdisciplinària i diversa com la intel·ligència artificial no permet definir un perfil específic d’ingrés. Els interessos de recerca i aplicació van de la biologia i la medicina a la lingüística computacional, la visió artificial o la robòtica intel·ligent, només per fixar alguns dels extrems científics.

No obstant això, per definir una base identificable de coneixement bàsics, la formació prèvia del candidat ha de proporcionar, preferentment, una formació i capacitat investigadora equivalent a la proporcionada pel Master en Intel·ligència Artificial que s’imparteix actualment a la UPC, o per les especialitzacions en Computació Avançada i Computació Gràfica i Realitat Virtual del Master on Innovation and Research in Informatics, que sorgeix de la reorganització dels estudis de màster en l’àmbit TIC de la UPC.

El Master en Intel·ligència Artificial també accepta estudiants d’un espectre molt ampli de disciplines científiques.

Perfil de sortida

En finalitzar els estudis el doctorand o doctoranda haurà adquirit les competències i habilitats següents, necessàries per dur a terme una recerca de qualitat (Reial Decret 99/2011, de 28 de gener, pel qual es regulen els ensenyaments oficials de doctorat):

a) Comprensió sistemàtica d'un camp d'estudi i domini de les habilitats i mètodes de recerca relacionats amb aquest camp.
b) Capacitat de concebre, dissenyar o crear, posar en pràctica i adoptar un procés substancial de recerca o creació.
c) Capacitat per contribuir a l'ampliació de les fronteres del coneixement a través d'una recerca original.
d) Capacitat de realitzar una anàlisi crítica i d'avaluació i síntesi d'idees noves i complexes.
e) Capacitat de comunicació amb la comunitat acadèmica i científica i amb la societat en general quant als seus àmbits de coneixement en els modes i idiomes d'ús habitual en la seva comunitat científica internacional.
f) Capacitat de fomentar, en contextos acadèmics i professionals, l'avenç científic, tecnològic, social, artístic o cultural dins d'una societat basada en el coneixement.

Així mateix, l'obtenció del títol de doctor ha de proporcionar una alta capacitació professional en àmbits diversos, especialment en els que requereixen creativitat i innovació. Els doctors han adquirit, almenys, les següents capacitats i habilitats personals per a:

a) Desenvolupar-se en contextos on hi ha poca informació específica.
b) Trobar les preguntes clau que és necessari respondre per resoldre un problema complex.
c) Dissenyar, crear, desenvolupar i emprendre projectes nous i innovadors en el seu àmbit de coneixement.
d) Treballar tant en equip com de manera autònoma en un context internacional o multidisciplinari.
e) Integrar coneixements, enfrontar-se a la complexitat i formular judicis amb informació limitada.
f) La crítica i defensa intel·lectual de solucions.

Finalment, els doctorands hauran de demostrar les competències següents:
a) Haver adquirit coneixements avançats en la frontera del coneixement i demostrat, en el context de la recerca científica reconeguda internacionalment, una comprensió profunda, detallada i fonamentada dels aspectes teòrics i pràctics i de la metodologia científica en un o més àmbits de recerca.
b) Haver fet una contribució original i significativa a la recerca científica en el seu àmbit de coneixement i que aquesta contribució hagi estat reconeguda com a tal per la comunitat científica internacional.
c) Haver demostrat que són capaços de dissenyar un projecte de recerca amb el qual dur a terme una anàlisi crítica i una avaluació de situacions imprecises on aplicar les seves contribucions i els seus coneixements i metodologia de treball per realitzar una síntesi d’idees noves i complexes que produeixin un coneixement més profund del context de recerca en què es treballi.
d) Haver desenvolupat l’autonomia suficient per iniciar, gestionar i liderar equips i projectes de recerca innovadors i col·laboracions científiques, nacionals o internacionals, dins el seu àmbit temàtic, en contextos multidisciplinaris i, quan calgui, amb un alt component de transferència de coneixement.
e) Haver mostrat que són capaços de desenvolupar la seva activitat de recerca amb responsabilitat social i integritat científica.
f) Haver justificat que són capaços de participar en les discussions científiques que es desenvolupen a nivell internacional en el seu àmbit de coneixement i de divulgar els resultats de la seva activitat de recerca a tot tipus de públics.
g) Haver demostrat dins el seu context científic específic que són capaços de realitzar avenços en aspectes culturals, socials o tecnològics, així com de fomentar la innovació en tots els àmbits en una societat basada en el coneixement.

Nombre de places

10

Durada dels estudis i règim de dedicació

Durada
La durada dels estudis de doctorat és d'un màxim de quatre anys a temps complet, a comptar de la data de la primera matrícula del doctorand o doctoranda en el programa fins a la data del dipòsit de la tesi doctoral. La comissió acadèmica del programa de doctorat pot autoritzar que es duguin a terme els estudis de doctorat a temps parcial. En aquest cas, els estudis tenen una duració màxima de set anys des de la data de la primera matrícula en el programa fins a la data del dipòsit de la tesi doctoral. A l'efecte del còmput d'aquests terminis, es considera que la data del dipòsit és la de l'inici del període d'exposició pública de la tesi.

En cas que el doctorand o doctoranda tingui un grau de discapacitat igual o superior al 33 %, la durada dels estudis de doctorat és d'un màxim de sis anys a temps complet i de nou anys a temps parcial.

La duració mínima del doctorat és de dos anys, a comptar des de l'admissió del doctorand o doctoranda al programa fins al dipòsit de la tesi doctoral per als doctorands i doctorandes a temps complet, i de quatre anys per als doctorands i doctorandes a temps parcial.

Es pot sol·licitar l'exempció d'aquest termini a la comissió acadèmia del programa de doctorat, amb l'autorització del director o directora i del tutor acadèmic o tutora acadèmica de la tesi, sempre que hi concorrin motius justificats.

A l'efecte del còmput dels períodes anteriors, no es tenen en compte les situacions d'incapacitat temporal, naixement, adopció i guarda amb finalitat d'adopció, acolliment, risc per embaràs, risc en període de lactància i violència de gènere o qualsevol altra situació prevista en la normativa vigent. L'estudiant que es trobi en qualsevol de les situacions especificades ha de comunicar-ho a la comissió acadèmica del programa de doctorat, la qual n'ha d'informar l'Escola de Doctorat.

El doctorand o doctoranda pot sol·licitar períodes de baixa temporal al programa fins a un total de dos anys. La sol·licitud ha de ser justificada i s'ha d'adreçar a la comissió acadèmica responsable del programa, que ha de resoldre si accepta o no la sol·licitud del doctorand o doctoranda.

Pròrroga dels estudis
Abans que finalitzi el darrer any, si no s'ha presentat la sol·licitud de dipòsit de la tesi doctoral, la comissió acadèmica del programa pot autoritzar una pròrroga d'aquest termini d'un any més en les condicions que s'hagin establert en el programa.

Baixa del programa de doctorat
Són motiu de baixa d'un programa de doctorat:

  • La sol·licitud motivada del doctorand o doctoranda de la baixa del programa.
  • No haver formalitzat la matrícula anual en un curs acadèmic ni haver-ne sol·licitat la interrupció transitòria.
  • No haver formalitzat la matrícula anual en la data següent a la data en què ha finalitzat l'autorització d'interrupció transitòria o baixa acreditada.
  • Obtenir una reavaluació negativa després del termini fixat per la CAPD per a esmenar les mancances que van donar lloc a una avaluació negativa.
  • Tenir un expedient disciplinari amb una resolució de desvinculació parcial o definitiva de la UPC.
  • La denegació de la sol·licitud de pròrroga per part de la Comissió Acadèmica del programa.
  • No haver presentat el pla de recerca en el termini establert a la normativa acadèmica dels estudis de doctorat.
  • Haver exhaurit el termini màxim per finalitzar els estudis de doctorat, d'acord amb el que regula la normativa acadèmica dels estudis de doctorat.

La baixa del programa implica que el doctorand o doctoranda no hi pot continuar i el tancament de l'expedient acadèmic. No obstant això, pot sol·licitar la readmissió a la comissió acadèmica del programa, que, d'acord amb els criteris establerts a la normativa, n'ha de tornar a valorar l'accés.

La baixa per l'exhauriment del termini màxim de permanència i la baixa com a conseqüència de l'avaluació no satisfactòria impliquen que el doctorand o doctoranda no pugui accedir al mateix programa de doctorant fins que no hagin transcorregut un mínim de dos anys a comptar de la data en què és baixa.

Marc normatiu

Organització

COORDINADOR/A:
COMISSIÓ ACADÈMICA DEL PROGRAMA:
UNITATS ESTRUCTURALS:
  • Departament de Ciències de la Computació (PROMOTORA)
DIRECCIÓ URL ESPECÍFICA DEL PROGRAMA DE DOCTORAT:
https://artificialintelligence.phd.upc.edu/en/phd

CONTACTE:
Unitat de Doctorat
Unitat Transversal de Gestió CNTIC
Universitat Politècnica de Catalunya - Barcelona Tech
C. Jordi Girona, 1-3
Edifici B4 - 003
08034 Barcelona
doctorat.ia@upc.edu
Tel: 93413 78 36

Convenis amb altres institucions


Accés, admissió i matrícula

Perfil d'acces

Una disciplina científica tan horitzontal, interdisciplinària i diversa com la intel·ligència artificial no permet definir un perfil específic d’ingrés. Els interessos de recerca i aplicació van de la biologia i la medicina a la lingüística computacional, la visió artificial o la robòtica intel·ligent, només per fixar alguns dels extrems científics.

No obstant això, per definir una base identificable de coneixement bàsics, la formació prèvia del candidat ha de proporcionar, preferentment, una formació i capacitat investigadora equivalent a la proporcionada pel Master en Intel·ligència Artificial que s’imparteix actualment a la UPC, o per les especialitzacions en Computació Avançada i Computació Gràfica i Realitat Virtual del Master on Innovation and Research in Informatics, que sorgeix de la reorganització dels estudis de màster en l’àmbit TIC de la UPC.

El Master en Intel·ligència Artificial també accepta estudiants d’un espectre molt ampli de disciplines científiques.

Requisits d'accés

Amb caràcter general, per a l'accés a un programa oficial de doctorat és necessari estar en possessió dels títols oficials espanyols de grau o equivalent i de màster universitari o equivalent, sempre que s'hagin superat, com a mínim, 300 crèdits ECTS en el conjunt d'aquests dos ensenyaments (Reial decret 43/2015, de 2 de febrer).

Així mateix, hi poden accedir els qui estiguin en algun dels supòsits següents:

a) Estar en possessió de títols universitaris oficials espanyols o títols espanyols equivalents, sempre que s'hagin superat, com a mínim, 300 crèdits ECTS en el conjunt d'aquests estudis, i acreditar un nivell 3 del Marc espanyol de qualificacions per a l'educació superior.
b) Tenir un títol obtingut d'acord amb sistemes educatius estrangers pertanyents a l'espai europeu d'educació superior (EEES), sense que en calgui l'homologació, que acrediti un nivell 7 del Marc europeu de qualificacions, sempre que aquest títol faculti per a l'accés a estudis de doctorat en el país que l'ha expedit.
c) Ser titular d'un títol obtingut d'acord amb sistemes educatius estrangers aliens a l'EEES, sense que en calgui l'homologació, prèvia comprovació per part de la Universitat que aquest títol acredita un nivell de formació equivalent al del títol oficial espanyol de màster universitari i que habilita en el país d'expedició del títol per a l'accés als estudis de doctorat.
d) Ser titular d'un altre títol de doctor o doctora.
e) Tenir un títol de grau universitari i, després d'obtenir una plaça de formació en la corresponent prova d'accés a places de formació sanitària especialitzada, haver superat amb una avaluació positiva com a mínim dos anys de formació d'un programa per a l'obtenció del títol oficial d'alguna de les especialitats en ciències de la salut

Nota 1: Normativa d'accés als estudis de doctorat per a les persones titulades de llicenciatura, enginyeria o arquitectura conforme al sistema anterior a l'entrada en vigor de l'EEES (CG 47/02 2014).

Nota 2: Acord núm. 64/2014 del Consell de Govern pel qual s'aprova el procediment i els criteris de valoració dels requisits acadèmics d'admissió al doctorat amb estudis estrangers no homologats (CG 25/03 2014).

Marc normatiu

Criteris d'admissió i valoració de mèrits

L’aspirant al Doctorat en Intel·ligència Artificial (DIA) ha de tenir un historial acadèmic (un mestratge) i professional que demostri que posseeix la capacitat acadèmica i intel·lectual i prou coherència en la seva trajectòria per assegurar la terminació dels seus estudis de manera reeixida i en el temp reglamentari.

El programa valorarà els candidats segons els criteris següents:

• Expedient acadèmic de totes les titulacions universitàries cursades.
• Publicacions (si n’hi ha).
• Experiència investigadora (si n’hi ha).
• Currículum vitae.
• Adequació de l’àrea de recerca d’interès a les línies del programa i al perfil de candidat.
• Altres mèrits.

Es demanarà que tots els admesos en el Programa de Doctorat siguin capaços d’entendre textos tècnics escrits en anglès i de seguir sense dificultat cursos i conferències impartides en anglès. Els doctorands hauran de mostrar un nivell de coneixement de l’idioma anglès equivalent com a mínim al nivell B1 en el Marc de Referència de Coneixements d’Idiomes del Consell d’Europa, tant en la comprensió oral com en l’escrita, en la forma i terminis que determini la Comissió Acadèmica.

Ponderació dels requisits:
La Comissió Acadèmica del Doctorat s’encarregarà del procés de selecció i admissió dels candidats. Aquesta selecció es farà a partir d’un barem que prioritzarà principalment els aspectes següents:

- l’expedient acadèmic dels sol·licitants (60%)
- coneixement recognoscible de l’idioma anglès (20%).
- experiència prèvia (20%).

Complements formatius

La Comissió Acadèmica del programa pot exigir que hagin de superar complements de formació específics. En aquest cas, realitzarà un seguiment dels complements de formació cursats i establirà els criteris convenients per limitar-ne la durada.

Els complements poden ser de formació en recerca o de formació transversal, però mai podrà exigir-se als doctorands la matrícula d’una quantitat superior a 60 ECTS.

Tenint en compte el document d’activitats dels doctorands, la Comissió Acadèmica del programa podrà proposar mesures complementàries a les que estableix aquesta normativa que condueixin a la desvinculació d’aquells que no assoleixin els criteris establerts.

La formació complementària, si fos necessària, s’establirà a criteri dels tutors seguint les recomanacions donades a cada alumne durant el procés d’admissió. Els cursos recomanables seran aquells que ofereixin en l’oferta acadèmica del programa interuniversitari del Master en Intel·ligència Artificial.

Assignatures troncals:

En funció de la seva formació prèvia, els estudiants procedents de disciplines no científiques hauran de superar aquests cursos, més alguna assignatura dels blocs següents segons la línia de recerca triada.

• 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)

Assignatures de temàtiques més específiques:

Per als alumnes que provinguin de disciplines científiques, 1 o 2 blocs d’assignatures depenent de la línia de recerca triada.

• Multi-Agent 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)

Període de matrícula dels nous doctorands

La primera matrícula al Programa de Doctorat s’haurà de fer dins del termini especificat en la resolució d’admissió.
Excepte que s’indiqui expressament el contrari, les matrícules corresponents a les resolucions d’admissió emeses amb posterioritat a la segona quinzena d’abril hauran de ser fetes dins del període ordinari de matrícula de l’any acadèmic en curs.

Més informació a la secció de matrícula per a nous doctorands

Període de matrícula

Període ordinari de matrícula (segones matrícules i successives): s’hauran de realitzar durant la primera quinzena d’octubre.

Més informació a la secció general de matrícula

Seguiment i avaluació del doctorand

Procediment per l'elaboració i defensa del pla de recerca

El doctorand o doctoranda ha d'elaborar un pla de recerca, abans de finalitzar el primer any, que s'inclourà en el document d'activitats del doctorand o doctoranda. Aquest pla, que podrà ser millorat durant els estudis de doctorat, ha de ser avalat pel tutor o tutora i pel director o directora, i ha d'incloure la metodologia que s'utilitzarà, així com els objectius que es vulguin aconseguir amb la investigació.

Com a mínim una de les avaluacions anuals ha de preveure una exposició i defensa pública del pla de recerca i de l'estat del treball realitzat davant un tribunal compost per tres doctors o doctores, d'acord amb el que determini cada comissió acadèmica. Aquest tribunal emet una acta amb la qualificació de satisfactori o no satisfactori. L'avaluació positiva del pla de recerca és un requisit indispensable per continuar en el programa de doctorat. Si l'avaluació és no satisfactòria, el doctorand o doctoranda disposa d'un termini de sis mesos per elaborar i presentar un nou pla de recerca, que avalua la comissió acadèmica del programa de doctorat.

Aquesta mateixa comissió s'encarrega d'avaluar anualment el pla de recerca, així com la resta d'evidències incloses en el document d'activitats del doctorand o doctoranda. Dues avaluacions consecutives no satisfactòries del pla de recerca comporten la baixa definitiva del programa.

En cas que el doctorand o doctoranda canviï de tema de tesi, haurà de presentar un nou pla de recerca.

Activitats formatives del programa

Tutories (reunions amb el director o la directora), 288 hores aproximadament (el nombre exacte i la freqüència l’establiran els directors), obligatòria.

2. Seminari d’Intel·ligència Artificial, 30 hores aproximadament (depèn de la disponibilitat dels conferenciants), optativa.

3. Seminari teoricocientífic, 30 hores aproximadament (depèn de la disponibilitat dels conferenciants), optativa.

4. Cursos intensius, 30 hores aproximadament (depèn de la disponibilitat dels professors), optativa.

5. Reunions científiques internacionals (conferències, ’workshops’, escoles…), 24 hores aproximadament, optativa.

Procediment d'assignació de tutor i director de tesi

La comissió acadèmica del programa assigna un director o directora de tesi a cada doctorand o doctoranda en el moment de l'admissió o en la primera matrícula, atès el compromís de direcció de la resolució d'admissió al programa.

El director o directora de tesi és la persona responsable de la coherència i idoneïtat de les activitats de formació, de l'impacte i la novetat en el seu camp de la temàtica de la tesi doctoral i de la guia en la planificació i la seva adequació, si n'hi ha, a la d'altres projectes i activitats on s'inscrigui el doctorand o doctoranda. Amb caràcter general, el director o directora de la tesi és un professor o professora o un investigador o investigadora membre de la Universitat Politècnica de Catalunya amb el títol de doctor o doctora i experiència investigadora acreditada. Aquest concepte inclou el personal doctor de les entitats vinculades, segons la decisió del Consell de Govern, i d'instituts de recerca adscrits a la UPC, d'acord amb els convenis de col·laboració i d'adscripció corresponents. Quan el director o directora és personal de la UPC també actua com a tutor o tutora.

Els doctors o doctores a qui, per raó de la seva relació contractual o l'entitat d'adscripció, no els són aplicables els conceptes anteriors, han de rebre un informe positiu de la Comissió Permanent de l'Escola de Doctorat de la UPC per poder formar part del programa de doctorat com a investigador o investigadora amb recerca acreditada.

La comissió acadèmica del programa de doctorat pot aprovar la designació d'un doctor o doctora expert que no pertanyi a la UPC com a director o directora. En aquest cas, cal l'autorització prèvia de la Comissió Permanent de l'Escola de Doctorat de la UPC, així com la proposta d'un doctor o doctora amb experiència investigadora acreditada de la UPC, que actua com a codirector o codirectora o, si no n'hi ha, com a tutor o tutora.

El director o directora de tesi pot renunciar a la direcció de la tesi doctoral, sempre que hi concorrin raons justificades apreciades per la comissió. En aquest cas, la comissió acadèmica del programa de doctorat ha d'assignar al doctorand o doctoranda un nou director o directora.

La comissió acadèmica del programa de doctorat, una vegada ha escoltat el doctorand o doctoranda, pot modificar el nomenament del director o directora de tesi en qualsevol moment del període de realització del doctorat, sempre que hi concorrin raons justificades.

Si hi ha motius acadèmics que ho justifiquen (interdisciplinarietat temàtica, programes conjunts o internacionals, etc.) i la comissió acadèmica del programa ho acorda, es pot assignar un codirector o codirectora de tesi addicional. El director o directora i el codirector o codirectora tenen les mateixes competències i el mateix reconeixement acadèmic.

El nombre màxim de supervisors que pot tenir una tesi doctoral és de dos: un director o directora i un codirector o codirectora.

Per a tesis en règim de cotutela i de doctorat industrial, si és necessari i ho estableix el conveni, es pot acordar no aplicar-hi aquest màxim. No obstant això, el nombre màxim de directors o directores que poden pertànyer a la UPC és de dos.

Més informació a la secció de tesis doctorals

Permanència

La durada dels estudis de doctorat és d'un màxim de quatre anys a temps complet, a comptar de la data de la primera matrícula del doctorand o doctoranda en el programa fins a la data del dipòsit de la tesi doctoral. La comissió acadèmica del programa de doctorat pot autoritzar que es duguin a terme els estudis de doctorat a temps parcial. En aquest cas, els estudis tenen una duració màxima de set anys des de la data de la primera matrícula en el programa fins a la data del dipòsit de la tesi doctoral. A l'efecte del còmput d'aquests terminis, es considera que la data del dipòsit és la de l'inici del període d'exposició pública de la tesi.

En cas que el doctorand o doctoranda tingui un grau de discapacitat igual o superior al 33 %, la durada dels estudis de doctorat és d'un màxim de sis anys a temps complet i de nou anys a temps parcial.

Abans que finalitzi el darrer any, si no s'ha presentat la sol·licitud de dipòsit de la tesi doctoral, la comissió acadèmica del programa pot autoritzar una pròrroga d'aquest termini d'un any més en les condicions que s'hagin establert en el programa.

Baixa del programa de doctorat
Són motiu de baixa d'un programa de doctorat:

  • La sol·licitud motivada del doctorand o doctoranda de la baixa del programa.
  • No haver formalitzat la matrícula anual en un curs acadèmic ni haver-ne sol·licitat la interrupció transitòria.
  • No haver formalitzat la matrícula anual en la data següent a la data en què ha finalitzat l'autorització d'interrupció transitòria o baixa acreditada.
  • Obtenir una reavaluació negativa després del termini fixat per la CAPD per a esmenar les mancances que van donar lloc a una avaluació negativa.
  • Tenir un expedient disciplinari amb una resolució de desvinculació parcial o definitiva de la UPC.
  • La denegació de la sol·licitud de pròrroga per part de la Comissió Acadèmica del programa.
  • No haver presentat el pla de recerca en el termini establert a la normativa acadèmica dels estudis de doctorat.
  • Haver exhaurit el termini màxim per finalitzar els estudis de doctorat, d'acord amb el que regula la normativa acadèmica dels estudis de doctorat.

La baixa del programa implica que el doctorand o doctoranda no hi pot continuar i el tancament de l'expedient acadèmic. No obstant això, pot sol·licitar la readmissió a la comissió acadèmica del programa, que, d'acord amb els criteris establerts a la normativa, n'ha de tornar a valorar l'accés.

La baixa per l'exhauriment del termini màxim de permanència i la baixa com a conseqüència de l'avaluació no satisfactòria impliquen que el doctorand o doctoranda no pugui accedir al mateix programa de doctorant fins que no hagin transcorregut un mínim de dos anys a comptar de la data en què és baixa.

Marc normatiu

Recursos d'aprenentage

Espai per a becaris, sales d’estudi, equips i programes informàtics proporcionats pel Departament de Ciències de la Computació, recursos addicionals proporcionats pels grups de recerca que participen en el programa.

La Comissió Acadèmica del programa propiciarà la participació dels doctorands en els diferents programes de mobilitat, en àmbits tant autonòmic com estatal i europeu, així com la participació dels grups de recerca en projectes internacionals, tant en accions integrades com en projectes europeus. Aquestes participacions han constituït i constituiran una de les fonts més grans d’internacionalització del programa.

Tesis Doctorals

Llistat de tesis autoritzades per a defensa

Darrera actualització: 05/10/2024 04:45:13.

Llistat de tesis en dipòsit

  • NANDI, ARIJIT: Multimodal data stream classification and prediction of e-learner’s emotional states
    Autor/a: NANDI, ARIJIT
    Tesi completa: (contacteu amb l'Escola de Doctorat per confirmar que sou un doctor acreditat i obtenir l'enllaç a la tesi)
    Programa: INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL
    Departament: Departament de Ciències de la Computació (CS)
    Modalitat: Normal
    Data de dipòsit: 27/09/2024
    Data de FINAL de diposit: 10/10/2024
    Director/a de tesi: XHAFA XHAFA, FATOS | SUBIRATS MATÉ, LAIA
    Tribunal:
         PRESIDENT: CABALLÉ LLOBET, SANTIAGO
         SECRETARI: ESCUDERO BAKX, GERARD
         VOCAL: JUAN PEREZ, ANGEL ALEJANDRO
    Resum de tesi: 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.

Darrera actualització: 05/10/2024 04:30:29.

Llistat de tesis defensades per any

Loading...
  • MONTES GOMEZ, MARIA DE LAS NIEVES: Value engineering for autonomous agents
    Autor/a: MONTES GOMEZ, MARIA DE LAS NIEVES
    Enllaç a la tesi: http://hdl.handle.net/10803/691480
    Programa: INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL
    Departament: Departament de Ciències de la Computació (CS)
    Modalitat: Compendi de publicacions
    Data de lectura: 01/02/2024
    Director/a de tesi: SIERRA GARCIA, CARLOS | OSMAN, NARDINE

    Tribunal:
         PRESIDENT: CORTÉS GARCÍA, CLAUDIO ULISES
         SECRETARI: LOPEZ SANCHEZ, MAITE
         VOCAL: SEVERINO DE ALMEIDA E PAIVA, ANA MARIA
    Resum de tesi: 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.

  • ROTKEVICH, MIKHAIL: Revealing the hidden language of DNA
    Autor/a: ROTKEVICH, MIKHAIL
    Programa: INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL
    Departament: Departament de Ciències de la Computació (CS)
    Modalitat: Normal
    Data de lectura: 19/03/2024
    Director/a de tesi: PRZULJ, NATASA

    Tribunal:
         PRESIDENT: SKUPIN, ALEXANDER
         SECRETARI: VELLIDO ALCACENA, ALFREDO
         VOCAL: GUIGO SERRA, RODERIC
    Resum de tesi: La genomica ha revolucionat en els darrers anys a causa deis rapids aven9os en les tecnologies de seqüenciació d'alt rendiment, fet que ha portat a una explosió de dades genómics. Aixo ha obert noves oportunitats per utilitzar técniques de processament del llenguatge natural (PNL) per analitzar i extreure coneixement de dades genómics. No obstant aixó, l'aplicació de tecniques de PNL en genómica presenta desafiaments únics a causa de les diferencies en !'estructura i la complexitat subjacents de les dades genetiques.Els algorismes d'incrustació biológica d'última generació, com DNA2VEC, divideixen seqüencies biologiques en subseqüencies superposades de longitud k, anomenades k-mers, i aprenen un espai d'incrustació basat en k-mer. En representar k-mers com a vectors continus, s'ha observat una correlació torta entre la similitud del cosinus d'aquestes incrustacions i la puntuació d'alineació de seqüencia global. Aquesta correlació suggereix que les incorporacions de k-mer capturen efectivament similituds de seqüencia. En altres paraules, si dos gens o proternes estan estretament incrustats a l'espai d'incrustació, probablement exhibiran una alta similitud de seqüencia.Amb l'augment de dades ómiques variades, ens apartem de l'ús de la descomposició de valors singulars (SVD) per representar seqüencies, optant per la trifactorització de matriu no negativa (NMTF). Aquesta técnica, alineada amb els objectius de la IA explicable (XAI), permet la integració dinformació de diverses fonts, proporcionant una comprensió més completa de les relacions entre entitats biológiques.Vam desenvolupar un enfocament versa.ti! per anotar k-mers amb gens, cosa que ens va permetre investigar !'herencia d'anotacions en diferents longituds de k-mer. Específicament, assignem k-mers a gens i viceversa en funció de la seva sobrerepresentació a les seqüéncies deis gens. El nostre estudi va demostrar que els grups de k-mer estan significativament enriquits en anotacions GO, cosa que indica que les incrustacions de k-mers capturen l'organització funcional del genoma.Demostrem que els mateixos models d'incrustació basats en k-mers d'ADN no només capturen una estructura funcional de gens, sinó que també distingeixen efectivament regions d'ADN no codificants. Analitzem les regions no codificants del genoma del llevat i comparem el rendiment deis models DNA2VEC, UNT1 i UNT2. Les nostres troballes suggereixen que la longitud óptima deis k­ mers per classificar els ncRNA és inferior a 7. Aquesta observació és fonamental ja que la viabilitat de la majoria deis metodes basats en k-meros depén en gran mesura del volum del vocabulari que augmenta exponencialment amb el k-mero. longitud del mar.A més, les nostres troballes indiquen que els models que utilitzen k-mers de longitud 6 i més grans superen els models basats en subseqüencies més curtes en predir les interaccions de la cromatina. En emfatitzar la importancia deis k-mers més llargs, el nostre estudi proporciona informació valuosa sobre el potencial d'utilitzar motius de seqüencia estesa per avan9ar en la nostra comprensió de l'organització estructural del genoma.

  • XENOS, ALEXANDROS: Towards a linearly organized embedding space of biological networks
    Autor/a: XENOS, ALEXANDROS
    Enllaç a la tesi: http://hdl.handle.net/10803/690743
    Programa: INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL
    Departament: Departament de Ciències de la Computació (CS)
    Modalitat: Normal
    Data de lectura: 02/02/2024
    Director/a de tesi: PRZULJ, NATASA

    Tribunal:
         PRESIDENT: BORGWARDT, KARSTEN
         SECRETARI: VELLIDO ALCACENA, ALFREDO
         VOCAL: HIGHAM, DESMOND JOHN
    Resum de tesi: 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 transplantation
    Autor/a: ZHANG, XIAO
    Programa: INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL
    Departament: Departament de Ciències de la Computació (CS)
    Modalitat: Normal
    Data de lectura: 25/07/2024
    Director/a de tesi: NEBOT CASTELLS, MARIA ANGELA

    Tribunal:
         PRESIDENT: RIBAS RIPOLL, VICENTE JORGE
         SECRETARI: VELLIDO ALCACENA, ALFREDO
         VOCAL: ARMENGOL VOLTAS, EVA
    Resum de tesi: En el camp del trasplantament d’òrgans, hi ha una bretxa crítica: la disponibilitat d’òrgans està molt per sota de la demanda, la qual cosa resulta en la mort de nombrosos receptors abans que puguin rebre un trasplantament. Recentment, les tecnologies d'intel·ligència artificial, especialment l'aprenentatge automàtic i l'aprenentatge profund, han mostrat un gran potencial per millorar la precisió en la selecció d’òrgans i la gestió de riscos post-trasplantament, però enfronten desafiaments com la interpretabilitat dels models, el desequilibri de dades, la mida reduïda dels conjunts de dades i la insuficiència de mostres etiquetades. Aquesta tesi es centra en l'aplicació i exploració de tècniques de soft computing en l'anàlisi i modelatge de dades de trasplantaments d’òrgans. Integrant aquestes tècniques amb models d'aprenentatge automàtic, aquest estudi busca desenvolupar nous enfocaments computacionals per abordar els principals desafiaments de dades en el domini del trasplantament d'òrgans. A través d'aquesta investigació, es pretén proporcionar una visió més profunda de l'anàlisi i el modelatge de dades en escenaris de trasplantament d'òrgans, oferint així un suport de decisió més precís i personalitzat per a metges i pacients.Aquesta tesi demostra com es pot millorar la interpretabilitat en els models d'aprenentatge automàtic (ML) per avaluar els riscos en el trasplantament d'òrgans, particularment abordant les llacunes en la comprensió de l'impacte de les característiques al llarg del temps de seguiment i en diferents subgrups de pacients. S’ha mostrat que el model d'Extreme Gradient Boosting (XGBoost) supera els punts de risc tradicionals i altres models de ML en diversos períodes de seguiment. Utilitzant les SHapley Additive exPlanations (SHAP), aquesta tesi proporciona una visió detallada de com les característiques específiques afecten dinàmicament a diferents subgrups de pacients durant aquests períodes, millorant així la interpretabilitat tant global com específica de subgrups en el context del trasplantament d'òrgans.Per abordar el desafiament prevalent del desequilibri de dades en el camp del trasplantament d’òrgans, es proposen dos mètodes nous basats en regles, Ad-RuLer i ARUST. Ad-RuLer millora la representació de classes minoritàries a través de la comparació iterativa de regles. Basant-se en això, ARUST refina encara més la segmentació de l’espai de mostres mitjançant l’agrupament de pics de densitat (DPC), augmentant la granularitat de la síntesi de dades. Simultàniament, millora la detecció i eliminació de mostres superposades i sorolloses, millorant així el rendiment de classificació de les mostres sintetitzades. Aquests mètodes superen les tècniques tradicionals de re-muestreig en la predicció de neoplàsies malignes sòlides de novo en receptors de trasplantament de fetge, demostrant la seva robustesa i capacitat per manejar dades desequilibrades de manera efectiva.Per abordar els problemes de mida reduïda de mostra i insuficiència de mostres etiquetades, la tesi presenta un sistema neuro-difús nou, D-DMR-FBLS. Aquest sistema integra Xarxes de Creences Profundes (DBN) i sistemes Takagi-Sugeno-Kang (TSK) dins del marc d’un Sistema d’Aprenentatge Ampli (BLS) per millorar la capacitat d’aprenentatge de representació durant la fase d’entrenament no supervisat (UTP). A més, es proposen dos tipus d’estratègies de regularització: basades en mostres i basades en característiques. Adaptat a un mètode d’aprenentatge semi-supervisat, aprofita les similituds entre les mostres, incloses les no etiquetades, i les correlacions entre característiques dins de l'espai de característiques difuses, millorant encara més el rendiment predictiu del model en escenaris de mides de mostra petites i mostres etiquetades insuficients.

Darrera actualització: 05/10/2024 05:01:12.

Publicacions associades a les tesis

AUTOR/A:XENOS, ALEXANDROS
Títol:Towards a linearly organized embedding space of biological networks
Data lectura:02/02/2024
Tutor/a:LARROSA BONDIA, FRANCISCO JAVIER
Director/a:PRZULJ, NATASA
Menció:Sense menció
PUBLICACIONS DERIVADES
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)
Data de publicació: 23/09/2021
Article 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)
Data de publicació: 01/11/2021
Article 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
Data de publicació: 01/01/2023
Article en revista

AUTOR/A:MONTES GOMEZ, MARIA DE LAS NIEVES
Títol:Value engineering for autonomous agents
Data lectura:01/02/2024
Tutor/a:ANGULO BAHON, CECILIO
Director/a:SIERRA GARCIA, CARLOS
Codirector/a:OSMAN, NARDINE
Menció:Menció Internacional
PUBLICACIONS DERIVADES
Value-alignment equilibrium in multiagent systems
Montes, N.; Carles, S.
Springer
Data de publicació: 13/04/2021
Capítol en llibre

Engineering Pro-social Values in Autonomous Agents – Collective and Individual Perspectives
Montes, N.
Springer
Data de publicació: 10/12/2022
Capítol en llibre

Combining Theory of Mind and Abduction for Cooperation Under Imperfect Information
Montes, N.; Sierra, C.; Osman, N.
Springer
Data de publicació: 10/12/2022
Capítol en llibre

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)
Data de publicació: 07/2022
Article 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)
Data de publicació: 21/08/2022
Article 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
Data de publicació: 10/2023
Article en revista

Value-guided synthesis of parametric normative systems
20th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems
Data de presentació: 03/05/2021
Presentació de treball en congressos

Enabling Game-Theoretical Analysis of Social Rules
23rd edition of the International Conference of the Catalan Association for Artificial Intelligence
Data de presentació: 21/10/2021
Presentació de treball en congressos

A norm optimisation approach to SDGs: tackling poverty by acting on discrimination
IJCAI 2022 - The 31st International Joint Conference on Artificial Intelligence
Data de presentació: 25/07/2022
Presentació de treball en congressos

Engineering Socially-Oriented Autonomous Agents and Multiagent Systems
The 31st International Joint Conference on Artificial Intelligence
Data de presentació: 25/07/2022
Presentació de treball en congressos

An Agent-Based Model for Poverty and Discrimination Policy-Making
Workshop on Agent-based Modeling and Policy-Making
Data de presentació: 14/12/2023
Presentació de treball en congressos

A Computational model of Ostrom's institutional analysis and development framework
32nd International Joint Conference on Artificial Intelligence
Data de presentació: 23/08/2023
Presentació de treball en congressos

AUTOR/A:DE CASTRO CROS, MARTÍ
Títol:DA&AI supporting tools for gas turbine’s efficiency improvement: maintenance, operation modes and performance enhancement
Data lectura:18/12/2023
Director/a:ANGULO BAHON, CECILIO
Codirector/a:VELASCO GARCIA, MANUEL
Menció:Sense menció
PUBLICACIONS DERIVADES
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)
Data de publicació: 21/08/2020
Article 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)
Data de publicació: 12/04/2021
Article 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)
Data de publicació: 15/12/2021
Article 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)
Data de publicació: 21/01/2023
Article en revista

AUTOR/A:ARIAS DUART, ANNA
Títol:Assessing biases through mosaic attributions
Data lectura:11/12/2023
Director/a:CORTÉS GARCÍA, CLAUDIO ULISES
Codirector/a:GARCÍA GASULLA, DARIO
Menció:Menció Doctorat Internacional + Menció Doctorat Industrial (Generalitat)
PUBLICACIONS DERIVADES
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)
Data de publicació: 08/2022
Article 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)
Data de publicació: 07/2023
Article en revista

Focus! Rating XAI methods and finding biases
31st IEEE International Conference on Fuzzy Systems
Data de presentació: 2022
Presentació de treball en congressos

Focus and bias: will it blend?
24th International Conference of the Catalan Association for Artificial Intelligence
Data de presentació: 2022
Presentació de treball en congressos

A confusion matrix for evaluating feature attribution methods
2023 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops
Data de presentació: 19/06/2023
Presentació de treball en congressos

AUTOR/A:PASCUAL PAÑACH, JOSEP
Títol: A methodology for the automation of building intelligent process control systems
Data lectura:10/11/2023
Director/a:SANCHEZ MARRE, MIQUEL
Codirector/a:CUGUERO ESCOFET, MIQUEL ANGEL
Menció:Menció Doctorat Industrial (Generalitat)
PUBLICACIONS DERIVADES
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)
Data de publicació: 2019
Article 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)
Data de publicació: 06/2021
Article 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)
Data de publicació: 11/08/2022
Article en revista

An interoperable workflow-based framework for the automation of building intelligent process control systems
9th International Congress on Environmental Modelling and Software
Data de presentació: 27/06/2018
Presentació de treball en congressos

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
Data de presentació: 28/03/2019
Presentació de treball en congressos

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
Data de presentació: 14/11/2019
Presentació de treball en congressos

Optimizing online time-series data imputation through case-based reasoning
24th International Conference of the Catalan Association for Artificial Intelligence
Data de presentació: 2022
Presentació de treball en congressos

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
Data de presentació: 07/07/2022
Presentació de treball en congressos

AUTOR/A:GONZÁLEZ ROMERO, ALEJANDRO
Títol:A novel computer scrabble engine based on probability that performs at championship level
Data lectura:07/04/2022
Director/a:ALQUEZAR MANCHO, RENATO
Menció:Sense menció
PUBLICACIONS DERIVADES
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)
Data de publicació: 16/02/2022
Article en revista

El método de anagramas: un rápido y novedoso algoritmo para generar jugadas de Scrabble
10º Congreso Mexicano de Inteligencia Artificial
Data de presentació: 06/2018
Presentació de treball en congressos

AUTOR/A:FERNÁNDEZ DE LA ROSA, JAVIER EDUARDO
Títol:A framework for the analytical and visual interpretation of complex spatiotemporal dynamics in soccer
Data lectura:18/01/2022
Tutor/a:ARIAS VICENTE, MARTA
Director/a:BORNN, LUKE
Codirector/a:GAVALDÀ MESTRE, RICARD
Menció:Menció Doctorat Industrial (Generalitat)
PUBLICACIONS DERIVADES
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)
Data de publicació: 29/06/2018
Article 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)
Data de publicació: 06/2021
Article 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)
Data de publicació: 06/08/2021
Article 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
Data de presentació: 25/10/2020
Presentació de treball en congressos

Using player's body-orientation to model pass feasibility in soccer
2020 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshop
Data de presentació: 14/06/2020
Presentació de treball en congressos

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
Data de presentació: 25/02/2021
Presentació de treball en congressos

AUTOR/A:JURADO GÓMEZ, SERGIO
Títol:A novel soft computing approach based on FIR to model and predict energy dynamic systems
Data lectura:21/12/2020
Director/a:NEBOT CASTELLS, MARIA ANGELA
Codirector/a:MUGICA ALVAREZ, FRANCISCO JOSÉ
Menció:Menció Internacional
PUBLICACIONS DERIVADES
K nearest neighbour optimal selection in fuzzy inductive reasoning for smart grid applications
2019 IEEE International Conference on Fuzzy Systems
Data de presentació: 25/06/2019
Presentació de treball en congressos

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
Data de presentació: 08/07/2020
Presentació de treball en congressos

AUTOR/A:SABIR, AHMED
Títol:Enhancing scene text recognition with visual context information.
Data lectura:10/11/2020
Director/a:PADRO CIRERA, LLUIS
Codirector/a:MORENO NOGUER, FRANCESC D'ASSIS
Menció:Sense menció
PUBLICACIONS DERIVADES
Enhancing text spotting with a language model and visual context information
21è Congrés Internacional de l’Associació Catalana d’Intel·ligència Artificial
Data de presentació: 10/2018
Presentació de treball en congressos

Visual semantic re-ranker for text spotting
23rd Iberoamerican Congress on Pattern Recognition
Data de presentació: 03/03/2019
Presentació de treball en congressos

Visual re-ranking with natural language understanding for text spotting
14th Asian Conference on Computer Vision
Data de presentació: 12/2018
Presentació de treball en congressos

Semantic relatedness based re-ranker for text spotting
2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing
Data de presentació: 11/2019
Presentació de treball en congressos

Textual visual semantic dataset for text spotting
2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
Data de presentació: 15/06/2020
Presentació de treball en congressos

AUTOR/A:MANERO FONT, JAUME
Títol:Deep Learning architectures applied to wind time series multi-step forecasting
Data lectura:14/07/2020
Director/a:BÉJAR ALONSO, JAVIER
Codirector/a:CORTÉS GARCÍA, CLAUDIO ULISES
Menció:Menció Internacional
PUBLICACIONS DERIVADES
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)
Data de publicació: 01/03/2021
Article 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)
Data de publicació: 29/05/2021
Article en revista

Wind prediction using deep learning and high performance computing
8th Latin American High Performance Computing Conference
Data de presentació: 2021
Presentació de treball en congressos

Projectes de recerca

DATA INICIDATA FIACTIVITATENTITAT FINANÇADORA
02/11/202331/12/2024CONTRATO DE PRESTACIÓN DE SERVICIOS ENTRE ANYSOLUTION Y UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE CATALUÑA Proyecto PLANETICANYSOLUTION SL
01/11/202331/08/2025LDCI2027 - CORNETFVV
01/09/202331/08/2026Apoyo a la decisión en oftalmología basado en Machine Learning y aplicado a imágenes multi-modales de la retinaAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/09/202331/08/2026gion of Reliable syntheTIc health data for Federated leArning in seCure daTa Spaces - UPCAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
17/07/202323/07/2025Disseny de les estructures de dades i repositori comú amb mixtura d'estratègia centalitzada federadaImplementació d'iuna capa intel.ligent de dadesPilot a Vall d'AranFUNDACIO TICSALUT
01/06/202331/05/2024Canvi Climàtic i equitat: mapeig de les emissions en funció del nivell de rendaCentre per a la Cooperació al Desenvolupament
08/05/202308/05/2023ROBOT SOCIAL, CECI
01/05/202330/04/2026Federate Learning and mUlti-party computation Techniques for prostatE cancerCommission of European Communities
01/05/202330/04/2026Towards a personalized medicine approach to psychological treatment for psychosisEuropean Commission
29/03/202329/12/2023Reinforcement learning per water managementCETAQUA
21/03/202322/03/2023Patrocini 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
03/03/202331/12/2026Siemens Energy AI Chair. Energy sustainability for a decarbonized society 5.0SIEMENS GAS AND POWER SAU
01/03/202330/06/2023Estudi de viabilitat tecnològica d’un recomanador personalitzat de vins basat en tècniques d’IAACCIO10
09/02/202301/11/2023Recerca-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
26/01/202326/01/2023Quick sequence detection
01/01/202331/12/2025Xarxa R+D+I en Tecnologies de la Salut (Xartec Salut)AGAUR. Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca
01/01/202331/12/2025Hacia un enfoque de medicina personalizada para el tratamiento psicológico de la psicosisINSTITUTO DE SALUD CARLOS III
01/01/202331/12/2025Xarxa d’Innovació de Noves Tecnologies en Salut MentalAGAUR. Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca
01/01/202331/12/2025HUB D'INNOVACIÓ PEDIÀTRICAFondo Europeo de Desarrollo Regional
01/01/202331/12/2026Create a Symbiosis where PV and agriculture can have a mutually beneficial relationshipCommission of European Communities
23/12/202231/12/2023ASISTENTE 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 INTELIGENCIACETAQUA
22/12/202222/12/2025 IA a la transformació digitalFUNDACIÓ i2CAT
01/12/202230/11/2024Aprendizaje automático y sus aplicaciones en la rehabilitación digital para predecir resultados terapéuticos en pacientes con síndrome post COVID19 con deterioro cognitivoAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/12/202230/11/2024Automatización de procesos de negocio a partir de interacciones humanasAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
21/11/202223/02/2023CISCO 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 dCISCO SYSTEMS (SPAIN) SL
01/11/202201/12/2022Cápsulas inspiracionales programa Apuesta por las TICGeneralitat de Catalunya (GenCat); FUNDACIÓ BARCELONA MOBILE WORLD CAPITAL FOUNDATION
01/09/202231/08/2025Métodos formales escalables para aplicaciones en entornos realesAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/09/202220/02/2024Programa de generació de talent femení en IAFUNDACIO BARCELONA MOBILE WORLD CAP
12/07/202212/07/2022Software: Conceptual Map automated construction
01/06/202230/06/2022Supervision of the development of the Python version of Gesconda (Gespy)
01/06/202230/06/2023Contrato de colaboración para el desarrollo y aplicación de técnicas de inteligencia artificial para la predicción de la evoluciónBEAWRE DIGITAL, SOCIEDAD LIMITADA
15/05/202231/07/2022Contracte 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 RESIDUT.M.GESTIO SCCL
01/05/202230/04/2025Catalonia Digital Innovation (DIH4CAT)European Commission
01/05/202230/04/2025Catalonia Digital Innovation Hub (DIH4CAT)DIRECTORATE-GENERAL FOR COMMUNIC.
23/04/202231/12/2022Donació pel congrés ACAI-2022¿EurAI
23/04/202231/12/2022Donació pel curs ACAI-2022Artificial Intelligence Journal
19/01/202219/01/2022Diseño ROBOT SOCIAL
01/01/202231/12/2022Last mile logistics for autonomous goods deliveryEUROPEAN INST OF INNOV.& TECHNOL.
01/01/202231/12/2022InnovaCity 2.0EUROPEAN INST OF INNOV.& TECHNOL.
01/01/202201/03/2023Top Rosies TalentDIGITAL FUTURE SOCIETY; HP Printing and Computing Solutions, S.L.U .
01/12/202130/11/2024Robots para la asistencia continua y personalizada capaces de explicar-se a si mismosAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/11/202130/10/2023Life in the AI EraCommission of European Communities
25/10/202130/06/2022PRESTACIÓ DEL SERVEI DE MENTORIA CIENTÍFICA DINS DE L’ADVISORY BOARD DEL REPTE TDA (TECNOLOGIES DIGITALS AVANÇADES) EN CIBERSEGURETATFUNDACIÓ i2CAT
27/09/202131/12/2023Estudi de seguretat d'un fàrmacFERRER INTERNACIONAL,S.A.
01/09/202131/08/2024CogNition, emotion/behAvior, fUnctionaliTy and braIn connectivity in recovered COVID-19 patientSFundació La Marató de TV3
01/09/202131/08/2024Implantación de la economía Circular en la Industria de Proceso (CEPI): Métodos y herramientas para la integración circular de sistemas.AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/09/202131/08/2024artificial Intelligence threat Reporting and Incident response SystemEuropean Commission
31/08/202131/08/2021Software TP2TD: Text processing pipeline for topic-discovery
04/08/202131/12/2024Inteligencia Artificial distribuida para el diagnóstico y tratamiento temprano de enfermedades con gran prevalencia en el envejecimientoMIN DE ECONOMIA Y COMPETITIVIDAD
01/08/202115/03/2024Detectability of humpback and gray whales in satellite imagery off California.The Nature Conservancy
01/06/202131/12/2022CoviD-19 and brain: cognItion And meNtal heAlthAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca (Agaur)
01/06/202131/12/2022Realització 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 deCCB SERVEIS MEDI AMBIENTALS, SA
01/06/202101/03/2023AI for TourismCentre of Innovation for Datatech and Artificial Intelligence
01/04/202131/12/2021dynamiC spEed Limits compliancE for optimiSed Traffic managEmentEUROPEAN INST OF INNOV.& TECHNOL.
01/04/202131/03/2022WalCycData: A data infrastructure for vulnerable road usersEUROPEAN INST OF INNOV.& TECHNOL.
01/02/202131/01/2024Desenvolupament d'un curs digital sobre IA per a la ciutadania en general de difusió massiva en la societat catalanaFUNDACIÓ i2CAT
15/01/202130/09/2021El 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 porT.M.GESTIO SCCL
01/01/202131/12/2024A Collaborative Paradigm for Human Workers and Multi-Robot Teams in Precision Agriculture SystemsCommission of European Communities
01/01/202131/03/2024Towards AI powered manufacturing services, processes, and products in an edge-to-cloud-knowlEdge continuum for humans [in-the-loop]Commission of European Communities
01/01/202131/12/2023Stairway to AI: Ease the Engagement of Low-Tech users to the AI-on-Demand platform through AICommission of European Communities
01/01/202131/12/2022T3.3 Task Force Digitalización vertical (UPC)ATOS SPAIN S.A.
01/01/202131/12/2021ANOMALY FASE 0Agència per la Competitivitat de l'Empresa (ACCIÓ)
01/01/202101/04/2022Llibre blanc sobre la Intel·ligència Artificial aplicada a les indústries culturals i basades en l’experiènciaCentre of Innovation for Data tech and Artificial Intelligence
01/12/202031/12/2021Promoción 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 inmaterialConsejo Superior de Investigaciones Científicas; Fondos FEDER
01/12/202031/10/2021CiutadanIA: Intel·ligència Artificial per a tothomGeneralitat de Catalunya. Departament de la Vicepresidencia i de Politiques Digitals i Territori
19/11/202015/02/2022Promoción 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 inmaterFUNDACIÓN GENERAL CSIC
01/11/202031/12/2022H2020-894116-SYN+AIRSESAR JOINT UNDERTAKING
28/10/202031/12/2021L2-Projectes de desenvolupament i innovació - Realització d'estudis de viabilitat tècnica - ANOMALY - FASE 0Agència per la Competitivitat de l'Empresa (ACCIÓ)
19/10/202018/10/2024CA19122 - European Network For Gender Balance in InformaticsEuropean Cooperation in Science and Technology
15/10/202027/07/2021Detecció d'avaries en sistemes multisensorialsAGAUR. Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca
01/10/202001/12/2020CCT 2020/KG-06: I què hi diuen les dones al Robert? (Que-Robert)Palau Robert
01/09/202031/08/2021Interpretació del topic modelling en dades textualsUniversitat Politècnica de Catalunya
15/08/202031/12/2022Xarxa R+D+I en Tecnologies de la Salut (XarTEC SALUT)AGAUR. Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca
13/08/202013/08/2020Discoursive Process Modeling Empowered with Envolving Process Model Search and Optimization
30/07/202030/12/2020Knowledge Adaptive Recommender for Intelligent NutritionCUBE TECHNOLOGY INNOVATION,S.L.
15/07/202014/02/2021Uso de algoritmos de aprendizaje por refuerzo en problemas de planificaciónITHINKUPC, S.L.
09/07/202015/01/2021PRimera fase del projecte KARIN Desenvolupament del mòdul de distàncies semàntiques pel recomanador d'alimentsCUBE TECHNOLOGY INNOVATION,S.L.
01/07/202031/12/2022Xarxa Fourth Industrial RevolutionAGAUR. Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca
01/07/202031/12/2020Crowdsourced Obtention and Analytics of Data About the Crowding of Public Spaces for the Benefit of Public Transport and Mobility in CitiesEUROPEAN INST OF INNOV.& TECHNOL.
01/07/202031/12/2022Red de Innovación de Nuevas Tecnologías en Salud Mental (TECSAM)Fondos FEDER
30/06/202030/06/2020Model Judge
01/06/202031/05/2023Colaboración robot-humano para el transporte y entrega de mercancíasAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/06/202030/09/2023Aprendizaje Automático para la Modelización de la Dinámica Molecular de las Proteinas GPCRAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/06/202031/05/2024Análisis de texto médico para la assistencia a la predicción de diagnosisAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/04/202031/01/2021Identificació de Necessitats Socials Emergents com a conseqüència de la COVID19 i efecte sobre els Serveis Socials del territoriUniversitat Politècnica de Catalunya
03/03/202031/12/2022Hub d'Innovació PediàtricaFondos FEDER
01/03/202028/02/2026Interactive Machine Learning for Compositional Models of Natural LanguageEuropean Research Council (ERC)
01/03/202031/12/2022Centre de Recerca i Transferència en Salut Mental (CRETSAM)Fondos FEDER
01/03/202028/02/2021Systematization 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 outCentre de Cooperació per al Desenvolupament , UPC
01/01/202031/12/2020Top Secret RosiesAjuntament de Barcelona
27/12/201927/09/2021Integrated care for frail older adults in the communityINSTITUT DE CULTURA DE BARCELONA
01/11/201901/04/2020Sistemas recomendadores para el desarrollo de una solución de asignación de evaluadores a proyectos mediante técnicas de Inteligencia Artificial. Proyecto HR2020 de FBLCITHINKUPC, S.L.
01/09/201928/02/2022Artificial Intelligence skills for ICT professionalsCommission of European Communities
01/09/201928/02/2023GAVIUS: from reactive to proactive public administrationsCommission of European Communities
01/06/201931/12/2021Digitalization 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 gasSiemens
04/04/201931/10/2020Multiparametric MR approaches for non-invasive Gliobastoma therapy response follow-upCommission of European Communities
01/04/201931/03/2023Future human-machine (AI) Interactlon fon in-car/mobility exoerienceAGAUR. Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca
01/03/201928/02/2020Adquisición de datos para optimizar la oferta de servicios, de promoción de la vida sana, entre los habitantes de zonas desfavorables de GuayaquilCentre de Cooperació per al Desenvolupament , UPC
01/01/201931/12/2021A European AI On Demand Platform and EcosystemCommission of European Communities
01/01/201930/06/2019SEAT-SmarT11: Proyecto de optimización de recursos para ajustes de calidadCàtedra SEAT - UPC
01/01/201930/09/2022Razonamiento Formal para Tecnologías Facilitadoras y EmergentesAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/01/201931/10/2022Evolving towards DIgital Twins in HealthcareAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/01/201931/12/2022001-P-001643_Agrupació emergent Looming FactoryGENCAT - DEPT. D'EMPRESA I OCUPACIO
01/01/201901/08/2021Data Science for Gender Gap (DSGG)Pendent per manca de dades
01/01/201931/12/2022INtegrating Magnetic Resonance SPectroscopy and Multimodal Imaging for Research and Education in MEDicineEuropean Commission
01/01/201931/12/2019identificación de perfiles de consumo de servicios sanitarios en el estado de Nueva Gales, AustraliaAustralian National University
01/01/201931/12/2019Analysis of case management in Australia through Clustering Based on Rules and data science approachVisual and Decision Analytics
09/12/201031/08/2026ALEA-SOFTUniversitat Politècnica de Catalunya; Universitat Autònoma de Barcelona
23/03/201031/08/2026Fundació Salut i Envelliment UABUniversitat Politècnica de Catalunya; Universitat Autònoma de Barcelona

Professorat i grups de recerca

Professorat

Professorat del programa de doctorat

Altre professorat vinculat al programa de doctorat

Professorat extern


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)


Projectes de recerca

DATA INICIDATA FIACTIVITATENTITAT FINANÇADORA
02/11/202331/12/2024CONTRATO DE PRESTACIÓN DE SERVICIOS ENTRE ANYSOLUTION Y UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE CATALUÑA Proyecto PLANETICANYSOLUTION SL
01/11/202331/08/2025LDCI2027 - CORNETFVV
01/09/202331/08/2026Apoyo a la decisión en oftalmología basado en Machine Learning y aplicado a imágenes multi-modales de la retinaAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/09/202331/08/2026gion of Reliable syntheTIc health data for Federated leArning in seCure daTa Spaces - UPCAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
17/07/202323/07/2025Disseny de les estructures de dades i repositori comú amb mixtura d'estratègia centalitzada federadaImplementació d'iuna capa intel.ligent de dadesPilot a Vall d'AranFUNDACIO TICSALUT
01/06/202331/05/2024Canvi Climàtic i equitat: mapeig de les emissions en funció del nivell de rendaCentre per a la Cooperació al Desenvolupament
08/05/202308/05/2023ROBOT SOCIAL, CECI
01/05/202330/04/2026Federate Learning and mUlti-party computation Techniques for prostatE cancerCommission of European Communities
01/05/202330/04/2026Towards a personalized medicine approach to psychological treatment for psychosisEuropean Commission
29/03/202329/12/2023Reinforcement learning per water managementCETAQUA
21/03/202322/03/2023Patrocini 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
03/03/202331/12/2026Siemens Energy AI Chair. Energy sustainability for a decarbonized society 5.0SIEMENS GAS AND POWER SAU
01/03/202330/06/2023Estudi de viabilitat tecnològica d’un recomanador personalitzat de vins basat en tècniques d’IAACCIO10
09/02/202301/11/2023Recerca-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
26/01/202326/01/2023Quick sequence detection
01/01/202331/12/2025Xarxa R+D+I en Tecnologies de la Salut (Xartec Salut)AGAUR. Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca
01/01/202331/12/2025Hacia un enfoque de medicina personalizada para el tratamiento psicológico de la psicosisINSTITUTO DE SALUD CARLOS III
01/01/202331/12/2025Xarxa d’Innovació de Noves Tecnologies en Salut MentalAGAUR. Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca
01/01/202331/12/2025HUB D'INNOVACIÓ PEDIÀTRICAFondo Europeo de Desarrollo Regional
01/01/202331/12/2026Create a Symbiosis where PV and agriculture can have a mutually beneficial relationshipCommission of European Communities
23/12/202231/12/2023ASISTENTE 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 INTELIGENCIACETAQUA
22/12/202222/12/2025 IA a la transformació digitalFUNDACIÓ i2CAT
01/12/202230/11/2024Aprendizaje automático y sus aplicaciones en la rehabilitación digital para predecir resultados terapéuticos en pacientes con síndrome post COVID19 con deterioro cognitivoAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/12/202230/11/2024Automatización de procesos de negocio a partir de interacciones humanasAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
21/11/202223/02/2023CISCO 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 dCISCO SYSTEMS (SPAIN) SL
01/11/202201/12/2022Cápsulas inspiracionales programa Apuesta por las TICGeneralitat de Catalunya (GenCat); FUNDACIÓ BARCELONA MOBILE WORLD CAPITAL FOUNDATION
01/09/202231/08/2025Métodos formales escalables para aplicaciones en entornos realesAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/09/202220/02/2024Programa de generació de talent femení en IAFUNDACIO BARCELONA MOBILE WORLD CAP
12/07/202212/07/2022Software: Conceptual Map automated construction
01/06/202230/06/2022Supervision of the development of the Python version of Gesconda (Gespy)
01/06/202230/06/2023Contrato de colaboración para el desarrollo y aplicación de técnicas de inteligencia artificial para la predicción de la evoluciónBEAWRE DIGITAL, SOCIEDAD LIMITADA
15/05/202231/07/2022Contracte 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 RESIDUT.M.GESTIO SCCL
01/05/202230/04/2025Catalonia Digital Innovation (DIH4CAT)European Commission
01/05/202230/04/2025Catalonia Digital Innovation Hub (DIH4CAT)DIRECTORATE-GENERAL FOR COMMUNIC.
23/04/202231/12/2022Donació pel congrés ACAI-2022¿EurAI
23/04/202231/12/2022Donació pel curs ACAI-2022Artificial Intelligence Journal
19/01/202219/01/2022Diseño ROBOT SOCIAL
01/01/202231/12/2022Last mile logistics for autonomous goods deliveryEUROPEAN INST OF INNOV.& TECHNOL.
01/01/202231/12/2022InnovaCity 2.0EUROPEAN INST OF INNOV.& TECHNOL.
01/01/202201/03/2023Top Rosies TalentDIGITAL FUTURE SOCIETY; HP Printing and Computing Solutions, S.L.U .
01/12/202130/11/2024Robots para la asistencia continua y personalizada capaces de explicar-se a si mismosAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/11/202130/10/2023Life in the AI EraCommission of European Communities
25/10/202130/06/2022PRESTACIÓ DEL SERVEI DE MENTORIA CIENTÍFICA DINS DE L’ADVISORY BOARD DEL REPTE TDA (TECNOLOGIES DIGITALS AVANÇADES) EN CIBERSEGURETATFUNDACIÓ i2CAT
27/09/202131/12/2023Estudi de seguretat d'un fàrmacFERRER INTERNACIONAL,S.A.
01/09/202131/08/2024CogNition, emotion/behAvior, fUnctionaliTy and braIn connectivity in recovered COVID-19 patientSFundació La Marató de TV3
01/09/202131/08/2024Implantación de la economía Circular en la Industria de Proceso (CEPI): Métodos y herramientas para la integración circular de sistemas.AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/09/202131/08/2024artificial Intelligence threat Reporting and Incident response SystemEuropean Commission
31/08/202131/08/2021Software TP2TD: Text processing pipeline for topic-discovery
04/08/202131/12/2024Inteligencia Artificial distribuida para el diagnóstico y tratamiento temprano de enfermedades con gran prevalencia en el envejecimientoMIN DE ECONOMIA Y COMPETITIVIDAD
01/08/202115/03/2024Detectability of humpback and gray whales in satellite imagery off California.The Nature Conservancy
01/06/202131/12/2022CoviD-19 and brain: cognItion And meNtal heAlthAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca (Agaur)
01/06/202131/12/2022Realització 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 deCCB SERVEIS MEDI AMBIENTALS, SA
01/06/202101/03/2023AI for TourismCentre of Innovation for Datatech and Artificial Intelligence
01/04/202131/12/2021dynamiC spEed Limits compliancE for optimiSed Traffic managEmentEUROPEAN INST OF INNOV.& TECHNOL.
01/04/202131/03/2022WalCycData: A data infrastructure for vulnerable road usersEUROPEAN INST OF INNOV.& TECHNOL.
01/02/202131/01/2024Desenvolupament d'un curs digital sobre IA per a la ciutadania en general de difusió massiva en la societat catalanaFUNDACIÓ i2CAT
15/01/202130/09/2021El 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 porT.M.GESTIO SCCL
01/01/202131/12/2024A Collaborative Paradigm for Human Workers and Multi-Robot Teams in Precision Agriculture SystemsCommission of European Communities
01/01/202131/03/2024Towards AI powered manufacturing services, processes, and products in an edge-to-cloud-knowlEdge continuum for humans [in-the-loop]Commission of European Communities
01/01/202131/12/2023Stairway to AI: Ease the Engagement of Low-Tech users to the AI-on-Demand platform through AICommission of European Communities
01/01/202131/12/2022T3.3 Task Force Digitalización vertical (UPC)ATOS SPAIN S.A.
01/01/202131/12/2021ANOMALY FASE 0Agència per la Competitivitat de l'Empresa (ACCIÓ)
01/01/202101/04/2022Llibre blanc sobre la Intel·ligència Artificial aplicada a les indústries culturals i basades en l’experiènciaCentre of Innovation for Data tech and Artificial Intelligence
01/12/202031/12/2021Promoción 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 inmaterialConsejo Superior de Investigaciones Científicas; Fondos FEDER
01/12/202031/10/2021CiutadanIA: Intel·ligència Artificial per a tothomGeneralitat de Catalunya. Departament de la Vicepresidencia i de Politiques Digitals i Territori
19/11/202015/02/2022Promoción 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 inmaterFUNDACIÓN GENERAL CSIC
01/11/202031/12/2022H2020-894116-SYN+AIRSESAR JOINT UNDERTAKING
28/10/202031/12/2021L2-Projectes de desenvolupament i innovació - Realització d'estudis de viabilitat tècnica - ANOMALY - FASE 0Agència per la Competitivitat de l'Empresa (ACCIÓ)
19/10/202018/10/2024CA19122 - European Network For Gender Balance in InformaticsEuropean Cooperation in Science and Technology
15/10/202027/07/2021Detecció d'avaries en sistemes multisensorialsAGAUR. Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca
01/10/202001/12/2020CCT 2020/KG-06: I què hi diuen les dones al Robert? (Que-Robert)Palau Robert
01/09/202031/08/2021Interpretació del topic modelling en dades textualsUniversitat Politècnica de Catalunya
15/08/202031/12/2022Xarxa R+D+I en Tecnologies de la Salut (XarTEC SALUT)AGAUR. Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca
13/08/202013/08/2020Discoursive Process Modeling Empowered with Envolving Process Model Search and Optimization
30/07/202030/12/2020Knowledge Adaptive Recommender for Intelligent NutritionCUBE TECHNOLOGY INNOVATION,S.L.
15/07/202014/02/2021Uso de algoritmos de aprendizaje por refuerzo en problemas de planificaciónITHINKUPC, S.L.
09/07/202015/01/2021PRimera fase del projecte KARIN Desenvolupament del mòdul de distàncies semàntiques pel recomanador d'alimentsCUBE TECHNOLOGY INNOVATION,S.L.
01/07/202031/12/2022Xarxa Fourth Industrial RevolutionAGAUR. Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca
01/07/202031/12/2020Crowdsourced Obtention and Analytics of Data About the Crowding of Public Spaces for the Benefit of Public Transport and Mobility in CitiesEUROPEAN INST OF INNOV.& TECHNOL.
01/07/202031/12/2022Red de Innovación de Nuevas Tecnologías en Salud Mental (TECSAM)Fondos FEDER
30/06/202030/06/2020Model Judge
01/06/202031/05/2023Colaboración robot-humano para el transporte y entrega de mercancíasAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/06/202030/09/2023Aprendizaje Automático para la Modelización de la Dinámica Molecular de las Proteinas GPCRAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/06/202031/05/2024Análisis de texto médico para la assistencia a la predicción de diagnosisAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/04/202031/01/2021Identificació de Necessitats Socials Emergents com a conseqüència de la COVID19 i efecte sobre els Serveis Socials del territoriUniversitat Politècnica de Catalunya
03/03/202031/12/2022Hub d'Innovació PediàtricaFondos FEDER
01/03/202028/02/2026Interactive Machine Learning for Compositional Models of Natural LanguageEuropean Research Council (ERC)
01/03/202031/12/2022Centre de Recerca i Transferència en Salut Mental (CRETSAM)Fondos FEDER
01/03/202028/02/2021Systematization 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 outCentre de Cooperació per al Desenvolupament , UPC
01/01/202031/12/2020Top Secret RosiesAjuntament de Barcelona
27/12/201927/09/2021Integrated care for frail older adults in the communityINSTITUT DE CULTURA DE BARCELONA
01/11/201901/04/2020Sistemas recomendadores para el desarrollo de una solución de asignación de evaluadores a proyectos mediante técnicas de Inteligencia Artificial. Proyecto HR2020 de FBLCITHINKUPC, S.L.
01/09/201928/02/2022Artificial Intelligence skills for ICT professionalsCommission of European Communities
01/09/201928/02/2023GAVIUS: from reactive to proactive public administrationsCommission of European Communities
01/06/201931/12/2021Digitalization 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 gasSiemens
04/04/201931/10/2020Multiparametric MR approaches for non-invasive Gliobastoma therapy response follow-upCommission of European Communities
01/04/201931/03/2023Future human-machine (AI) Interactlon fon in-car/mobility exoerienceAGAUR. Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca
01/03/201928/02/2020Adquisición de datos para optimizar la oferta de servicios, de promoción de la vida sana, entre los habitantes de zonas desfavorables de GuayaquilCentre de Cooperació per al Desenvolupament , UPC
01/01/201931/12/2021A European AI On Demand Platform and EcosystemCommission of European Communities
01/01/201930/06/2019SEAT-SmarT11: Proyecto de optimización de recursos para ajustes de calidadCàtedra SEAT - UPC
01/01/201930/09/2022Razonamiento Formal para Tecnologías Facilitadoras y EmergentesAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/01/201931/10/2022Evolving towards DIgital Twins in HealthcareAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/01/201931/12/2022001-P-001643_Agrupació emergent Looming FactoryGENCAT - DEPT. D'EMPRESA I OCUPACIO
01/01/201901/08/2021Data Science for Gender Gap (DSGG)Pendent per manca de dades
01/01/201931/12/2022INtegrating Magnetic Resonance SPectroscopy and Multimodal Imaging for Research and Education in MEDicineEuropean Commission
01/01/201931/12/2019identificación de perfiles de consumo de servicios sanitarios en el estado de Nueva Gales, AustraliaAustralian National University
01/01/201931/12/2019Analysis of case management in Australia through Clustering Based on Rules and data science approachVisual and Decision Analytics
09/12/201031/08/2026ALEA-SOFTUniversitat Politècnica de Catalunya; Universitat Autònoma de Barcelona
23/03/201031/08/2026Fundació Salut i Envelliment UABUniversitat Politècnica de Catalunya; Universitat Autònoma de Barcelona

Qualitat

El Marc per a la verificació, el seguiment, la modificació i l'acreditació dels títols oficials (MVSMA) vincula aquests processos d'avaluació de la qualitat (verificació, seguiment, modificació i acreditació), que se succeeixen al llarg de la vida dels ensenyaments, amb l'objectiu d'establir uns lligams coherents entre tots ells i de promoure una major eficiència en la seva gestió, sempre amb l'objectiu de la millora dels ensenyaments.

Verificació

Seguiment

Acreditació

    Registre d'Universitats, Centres i Títols (RUCT)

    Indicadors