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Inteligencia Artificial

A día de hoy el Doctorado en Inteligencia Artificial es el único Programa de Doctorado centrado exclusivamente en Inteligencia Artificial en las universidades en Cataluña.

• El desarrollo de la informática y su penetración en todos los campos de la sociedad constituyen un elemento básico para entender el progreso socioeconómico desde la segunda mitad del siglo XX. En los últimos años, en particular, la inteligencia artificial, por su talante multidisciplinar, además de impulsar el desarrollo científico y tecnológico en todas las áreas de la ciencia, de la ingeniería y de otras muchas disciplinas, ha permitido la interpretación eficiente y efectiva de datos científicos y sociales, con lo que ha contribuido de forma decisiva a la comprensión del mundo que nos rodea, de los seres vivos, del hombre y de la sociedad. La inteligencia artificial está hoy presente en casi todos los ámbitos de una sociedad avanzada. En particular los sectores financiero, industrial, de servicios, de administración pública, sanitario, de comunicaciones, de enseñanza y de investigación e innovación no se conciben sin un componente importante de inteligencia integrada en los sistemas que los controlan.

• La zona de influencia del grado propuesto es fundamentalmente Cataluña, aunque el Departamento acoge también estudiantes de otras partes de España, así como de diversos países. Cataluña, y en particular el área metropolitana de Barcelona, es una zona de gran desarrollo industrial y de servicios. El ámbito financiero, de seguros, la pequeña y mediana empresa, las consultorías, la formación y la investigación son piezas fundamentales para el desarrollo del país. En todos estos ámbitos, como ya se ha mencionado, es necesaria la inteligencia artificial. En consecuencia, la formación de buenos investigadores en este ámbito se ha convertido, sin ninguna duda, en un factor estratégico de desarrollo.

• El Programa de Doctorado en Inteligencia Artificial fue el primero en el área en Catalunya (1985) y durante muchos años el único que existió. Desde entonces la inteligencia artificial ha experimentado un crecimiento exponencial, ya que se ha colocado en el punto de partida de muchas líneas de investigación y productos que han llegado al gran público, ya sea en América, Japón o Europa, donde una parte significativa de los recursos de los programes marco se han dedicado a financiar proyectos con un componente importante de inteligencia artificial. En particular, en Catalunya, el Programa de Doctorado en Inteligencia Artificial de la UPC ha sido determinante para la creación de una comunidad científica pujante y creciente. Hay centros de investigación públicos y privados de los más importantes en Europa que han sido fundados por investigadores graduados en nuestro programa. Se han creado varias empresas derivadas (‘spin-offs’) (p. ej., ISOCO, 3SCALE, Intelligent Pharma, Sisltech) a partir de los resultados de una o más tesis doctorales y, además, hay una Asociación Catalana de Inteligencia Artificial (ACIA) que es de las mas importantes de Europa.

• El Programa de Doctorado en Inteligencia Artificial destaca a nivel europeo por la productividad y calidad investigadora de sus miembros, que participan en proyectos de investigación financiados con fondos de la Unión Europea o nacionales o por otras organizaciones y compañías españolas. Especial mención merecen la coordinación y participación en proyectos de investigación integrados dentro de los programas marco V, VI y VII(Share-it, Laboranova, Contract, Agencities.RTD, Alive, Superhub, etc.). En la Universidad Politécnica de Cataluña existen tres grupos consolidados reconocidos por la Generalidad y otro por la propia Universidad que están directamente relacionados con el programa, y esto asegura el dinamismo y calidad científica necesarios para mantener el programa en un nivel alto de calidad y exigencia. Además, como se ha indicado, estos grupos son muy activos en la obtención de financiación en las convocatorias de la Unión Europea lo que asegura un estrecho contacto con la empresa nacional y europea, así como un alto grado de internacionalización. Además, otros grupos de la UPC de forma regular envían a estudiantes a realizar sus estudios en el programa. Lo mismo ocurre con estudiantes provenientes de otras universidades como la URV o el Instituto de Investigaciones en Inteligencia Artificial del CSIC.

• El Programa de Doctorado en Inteligencia Artificial de la UPC ha obtenido la Mención de Calidad en 2003 (MCD2003-00129) y la renovó en las convocatorias siguientes: 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009. Entre otros reconocimientos de los últimos diez años, hay que destacar los que han recibido algunas de las tesis doctorales defendidas en el programa:

• Dos de las tesis doctorales leídas en los últimos años han obtenido el Artificial Intelligence Dissertation Award (años 2010 y 2003). Es el único programa de inteligencia artificial en toda España que ha recibido estas distinciones. En Europa, hay otros dos ejemplos: los programas de doctorado en inteligencia artificial de la École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) y el del J. Stefan Institute en Ljubljana.

• Además, entre los alumnos distinguidos hay que contar que hay cinco ECCAI Fellows. Nuestro programa es uno de los que más ‘fellows’ ha producido en Europa. Estos son: Prof. Carlos Sierra (IIIA-CSIC), Enric Plaza (1) (IIIA-CSIC) Vicenç Torra (IIIA-CSIC), Pedro Messeguer (IIIA-CSIC) y Lluís Godó (IIIA-CSIC)

• Otra tesis ha obtenido el Best Thesis Award 2009 de la European Association for Machine Translation.

• Otra ha obtenido el Premio Joan Lluís Vives Prize 2003, el Barcelona City Research Prize 2003 y el Premio Extraordinario de Doctorado de la Universidad Politécnica de Cataluña, curso 2003-2004.

• Otra obtuvo el Premio de Investigación Chihuahua 2002, otorgado por el Estado de Chihuahua, México.

El Programa de Doctorado en Inteligencia Artificial se enmarca dentro del ámbito de tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) y desarrolla su actividad investigadora dentro de la correspondiente línea prioritaria de investigación de la UPC. Se pretende que la calidad de la formación proporcionada esté en consonancia con uno de los retos del Plan de Investigación e Innovación de Cataluña 2010-2013 (PRI): Investigación y Tecnología de Excelencia y de Frontera (véase la sección 8, pág. 13) y con los objetivos del área 1, generación de conocimientos y de capacidades científicas y tecnológicas, del Plan Nacional de Investigación Científica, Desarrollo e Innovación Tecnológica 2008 – 2011 (PN I+D+I).
Desde el punto de vista científico y técnico, algunas de las líneas de investigación del programa contribuyen a varios de los retos incluidos en las líneas de interés del PRI:
• Flujos eficaces de personas y mercancías (movilidad sostenible) y de información. El programa cubre líneas relativas a los flujos de información relacionados con la accesibilidad y la gestión de la información, en particular en los contextos de algoritmia y programación.
• Nueva sociedad de los servicios con ‘serviproductos’ de consumo. El programa incorpora líneas de investigación relacionadas con el estudio y el análisis de aspectos algorítmicos y estructurales de redes sociales y redes computacionales heterogéneas (sensores, robots, móviles, etc.), que jugarán un papel fundamental en el desarrollo de nuevas metodologías en este ámbito. También trata el desarrollo de tecnologías de computación gráfica y realidad virtual y aumentada.
• Prevención y cuidado de la salud de las personas. El programa incorpora líneas de investigación relacionadas con la bioinformática y la visualización médica.
En relación con el PN I+D+I, las líneas de investigación del Doctorado en Inteligencia Artificial se incluyen en el área TIN, dentro de los objetivos de la Acción Estratégica 4: Telecomunicaciones y Sociedad de la Información, con potenciales contribuciones a las sublíneas siguientes:
1. Tecnologías informáticas
b) Interfaces multimodales avanzadas.
c) Sistemas empotrados y distribuidos.
d) Ingeniería del software y gestión de la información.
e) Sistemas inteligentes.
f) Software libre y de código abierto.
8. Aplicaciones, servicios y contenidos sectoriales
a) Empresas y en particular pymes. Negocio electrónico en su sentido más amplio.
b) Salud, asistencia e inclusión social, incluyendo la e-inclusión para banda ancha.
c) Seguridad en su sentido más amplio.
d) Transporte en su sentido más amplio.
En relación con el séptimo Programa Marco de la Comunidad Europea, dentro del tema 3, Information and Communication Technologies (ICT), del Work Programme 2011-2012, las líneas de investigación del programa se enmarcan dentro de la programación, diseño y análisis de algunos de los componentes de desarrollo de los retos planteados:
• Challenge 1: Pervasive and trusted network and service infrastructures
- tools and platforms for novel Internet application development
- key technological developments in networking, digital media and service infrastructures.
• Challenge 3: alternative paths to components and systems
- multicore computing systems
- embedded systems
- monitoring and control
- cooperating complex systems
• Challenge 4: technologies for digital content and languages
- access and use online content and services
- reliability of retrieval and use of digital resources
- scaling up data analysis to keep pace with extremely large data volumes
• Challenge 5: ICT for health, ageing well, inclusion and governance. ICT for disease prediction, early diagnosis, prevention, minimally invasive treatment
Otros retos y conceptos emblemáticos como ‘smart cities’, ‘greener technologies’ y los ‘living labs’ son sin duda campos donde la inteligencia artificial está en el núcleo duro del desarrollo tecnológico y científico.


COORDINADOR/A

Larrosa Bondia, Francisco Javier

CONTACTO

Unidad de Doctorado
Unidad Transversal de Gestión CNTIC
Universidad Politécnica de Cataluña - Barcelona Tech
C. Jordi Girona, 1-3
Edificio B4 - 003
08034 Barcelona
doctorat.ia@upc.edu
Tel: 93413 78 36

Página web propia

Información general

Perfil de acceso

Una disciplina científica tan horizontal, interdisciplinaria y diversa como la inteligencia artificial no permite definir un perfil específico de ingreso. Los intereses de investigación y aplicación van de la biología y la medicina a la lingüística computacional, la visión artificial o la robótica inteligente, solo por fijar algunos de los extremos científicos.

Sin embargo, para definir una base identificable de conocimiento básicos, la formación previa del candidato debe, preferentemente, proporcionar una formación y capacidad investigadora equivalente a la proporcionada por el Máster en Inteligencia Artificial que se imparte actualmente en la UPC, o por las especializaciones en Computación Avanzada y Computación Gráfica y Realidad Virtual del Master on Innovation and Research in Informatics, que surge de la reorganización de los estudios de máster en el ámbito TIC de la UPC.

El Máster en Inteligencia Artificial también acepta estudiantes de un espectro muy amplio de disciplinas científicas.

Perfil de salida

Al finalizar los estudios el doctorando o doctoranda habrá adquirido las siguientes competencias y habilidades, necesarias para realizar una investigación de calidad (Real Decreto 99/2011, de 28 de enero, por el que se regulan las enseñanzas oficiales de doctorado):

a) Comprensión sistemática de un campo de estudio y dominio de las habilidades y métodos de investigación relacionados con dicho campo.
b) Capacidad de concebir, diseñar o crear, poner en práctica y adoptar un proceso sustancial de investigación o creación.
c) Capacidad para contribuir a la ampliación de las fronteras del conocimiento a través de una investigación original.
d) Capacidad de realizar un análisis crítico y de evaluación y síntesis de ideas nuevas y complejas.
e) Capacidad de comunicación con la comunidad académica y científica y con la sociedad en general acerca de sus ámbitos de conocimiento en los modos e idiomas de uso habitual en su comunidad científica internacional.
f) Capacidad de fomentar, en contextos académicos y profesionales, el avance científico, tecnológico, social, artístico o cultural dentro de una sociedad basada en el conocimiento.

Asimismo, la obtención del título de Doctor debe proporcionar una alta capacitación profesional en ámbitos diversos, especialmente en aquellos que requieren creatividad e innovación. Los doctores habrán adquirido, al menos, las siguientes capacidades y destrezas personales para:

a) Desenvolverse en contextos en los que hay poca información específica.
b) Encontrar las preguntas claves que hay que responder para resolver un problema complejo.
c) Diseñar, crear, desarrollar y emprender proyectos novedosos e innovadores en su ámbito de conocimiento.
d) Trabajar tanto en equipo como de manera autónoma en un contexto internacional o multidisciplinar.
e) Integrar conocimientos, enfrentarse a la complejidad y formular juicios con información limitada.
f) La crítica y defensa intelectual de soluciones.

Para finalizar, los doctorandos deberán demostrar las competencias siguientes:
a) Haber adquirido conocimientos avanzados en la frontera del conocimiento y demostrado, en el contexto de la investigación científica reconocida internacionalmente, una comprensión profunda, detallada y fundamentada de los aspectos teóricos y prácticos y de la metodología científica en uno o más ámbitos investigadores.
b) Haber hecho una contribución original y significativa a la investigación científica en su ámbito de conocimiento y que esta contribución haya sido reconocida como tal por la comunidad científica internacional.
c) Haber demostrado que son capaces de diseñar un proyecto de investigación con el que llevar a cabo un análisis crítico y una evaluación de situaciones imprecisas donde aplicar sus contribuciones y sus conocimientos y metodología de trabajo para realizar una síntesis de ideas nuevas y complejas que produzcan un conocimiento más profundo del contexto de investigación en el que se trabaje.
d) Haber desarrollado la autonomía suficiente para iniciar, gestionar y liderar equipos y proyectos de investigación innovadores y colaboraciones científicas, nacionales o internacionales, dentro su ámbito temático, en contextos multidisciplinares y, en su caso, con un alto componente de transferencia de conocimiento.
e) Haber mostrado que son capaces de desarrollar su actividad investigadora con responsabilidad social e integridad científica.
f) Haber justificado que son capaces de participar en las discusiones científicas que se desarrollen a nivel internacional en su ámbito de conocimiento y de divulgar los resultados de su actividad investigadora a todo tipo de públicos.
g) Haber demostrado dentro de su contexto científico específico que son capaces de realizar avances en aspectos culturales, sociales o tecnológicos, así como de fomentar la innovación en todos los ámbitos en una sociedad basada en el conocimiento.

Número de plazas

10

Duración de los estudios y régimen de dedicación

Duración
La duración de los estudios de doctorado a tiempo completo es de un máximo de tres años, a contar desde la admisión del doctorando o doctoranda al programa hasta la presentación de la tesis doctoral. La comisión académica del programa de doctorado puede autorizar que se lleven a cabo los estudios de doctorado a tiempo parcial. En este caso, los estudios tendrán una duración máxima de cinco años desde la admisión al programa hasta la presentación de la tesis doctoral. A efectos del cómputo de estos plazos, se considerará que el momento de admisión es la primera matrícula de tutoría y el de presentación, el momento en que la Escuela de Doctorado formalice el depósito de la tesis doctoral.

La duración mínima del doctorado es de dos años, a contar desde la admisión del doctorando o doctoranda al programa hasta el depósito de la tesis doctoral para los doctorandos y doctorandas a tiempo completo, y de cuatro años para los doctorandos y doctorandas a tiempo parcial. Se podrá solicitar la exención de este plazo a la comisión académica del programa de doctorado, previa autorización del director o directora y del tutor académico o tutora académica de la tesis, siempre que concurran motivos justificados.

A efectos del cómputo de los períodos anteriores, no se tendrán en cuenta las bajas por enfermedad, embarazo o cualquier otra causa prevista por la normativa vigente. El estudiante o la estudiante que se encuentre en cualquiera de las situaciones especificadas deberá comunicarlo a la comisión académica del programa de doctorado, que, en su caso, informará a la Escuela de Doctorado. El doctorando o doctoranda podrá solicitar la baja temporal del programa por un periodo máximo de un año, ampliable hasta un año más. La solicitud, justificada, se dirigirá a la comisión académica del programa de doctorado, que deberá resolver si se concede la baja temporal solicitada. Cada programa deberá establecer las condiciones de readmisión al doctorado.

Prórroga de los estudios
En el caso de los estudios a tiempo completo, si una vez transcurrido el plazo de tres años no se ha presentado la solicitud de depósito de la tesis doctoral, la comisión académica del programa podrá autorizar la prórroga de dicho plazo por un año más en las condiciones establecidas en el programa. En el caso de los estudios a tiempo parcial, podrá autorizarse la prórroga por dos años más. Tanto en el caso de los estudios a tiempo completo como en los estudios a tiempo parcial, excepcionalmente y a solicitud motivada de la comisión académica del programa, la Comisión Permanente de la Escuela de Doctorado podrá ampliar la prórroga por un año más adicional.

Baja del programa de doctorado
Son motivo de baja de un programa de doctorado:

  • La solicitud motivada del doctorando o doctoranda de la baja del programa.
  • El agotamiento del plazo máximo de permanencia y de las prórrogas correspondientes que hayan sido autorizadas.
  • No haber formalizado la matrícula anual en cada curso (excepto que haya sido autorizada una baja temporal).
  • Obtener dos evaluaciones consecutivas no satisfactorias.
  • Tener expedientes disciplinarios con una resolución de desvinculación de la UPC.

La baja del programa implica que el doctorando o doctoranda no podrá seguir en el mismo y el cierre de su expediente académico. No obstante, podrá solicitar su readmisión a la comisión académica del programa, que, de acuerdo con los criterios establecidos en la normativa, deberá volver a valorar dicho acceso.

Organización

COORDINADOR/A:
COMISIÓN ACADÉMICA DEL PROGRAMA:
UNIDADES ESTRUCTURALES:
  • Departamento de Ciencias de la Computación (PROMOTORA)
Dirección URL específica del programa de doctorado:
https://artificialintelligence.phd.upc.edu/en/phd

CONTACTO:
Unidad de Doctorado
Unidad Transversal de Gestión CNTIC
Universidad Politécnica de Cataluña - Barcelona Tech
C. Jordi Girona, 1-3
Edificio B4 - 003
08034 Barcelona
doctorat.ia@upc.edu
Tel: 93413 78 36

Convenios con otras instituciones


Acceso, admisión y matrícula

Perfil de acceso

Una disciplina científica tan horizontal, interdisciplinaria y diversa como la inteligencia artificial no permite definir un perfil específico de ingreso. Los intereses de investigación y aplicación van de la biología y la medicina a la lingüística computacional, la visión artificial o la robótica inteligente, solo por fijar algunos de los extremos científicos.

Sin embargo, para definir una base identificable de conocimiento básicos, la formación previa del candidato debe, preferentemente, proporcionar una formación y capacidad investigadora equivalente a la proporcionada por el Máster en Inteligencia Artificial que se imparte actualmente en la UPC, o por las especializaciones en Computación Avanzada y Computación Gráfica y Realidad Virtual del Master on Innovation and Research in Informatics, que surge de la reorganización de los estudios de máster en el ámbito TIC de la UPC.

El Máster en Inteligencia Artificial también acepta estudiantes de un espectro muy amplio de disciplinas científicas.

Requisitos de acceso

Para el acceso a un programa oficial de doctorado será necesario estar en posesión de los títulos oficiales españoles de grado, o equivalente, y de máster universitario, o equivalente, siempre que se hayan superado, como mínimo, 300 créditos ECTS en el conjunto de estas dos enseñanzas. (Real decreto 43/2015, de 2 de febrero)

Así mismo, podrán acceder aquellas personas que se encuentran en alguno de estos otros supuestos:

  • Poseer un título universitario oficial español o de otro país integrante de l’EEES que habilite para el acceso a estudios de máster, de acuerdo con lo establecido por el artículo 16 del Real Decreto 1393/2007, de 29 de octubre, por el que se establece la ordenación de las enseñanzas universitarias oficiales, y haber superado un mínimo de 300 créditos ECTS en el conjunto de estudios universitarios oficiales, de los cuales como mínimo 60 han de ser estudios de máster.
  • Poseer un título oficial español de graduado o graduada, cuya duración, de acuerdo con las normas de derecho comunitario, sea, como mínimo, de 300 créditos ECTS. Estas personas deberán cursar con carácter obligatorio los complementos de formación, excepto que el plan de estudios del correspondiente título de grado incluya créditos de formación en investigación equivalentes en cuanto a valor formativo a los créditos en investigación procedentes de estudios de máster.
  • Poseer un título universitario y, con la obtención previa de una plaza en formación en la prueba de acceso correspondiente a plazas de formación sanitaria especializada, haber superado con una evaluación positiva como mínimo dos años de formación de un programa para la obtención del título oficial de alguna de las especialidades en ciencias de la salud.
  • Haber obtenido un título de sistemas educativos extranjeros, sin que sea necesaria su homologación, con la comprobación previa de la UPC de que dicho título acredita un nivel de formación equivalente a la del título oficial español de máster universitario y que faculta en el país expedidor del título al acceso a estudios de doctorado. Esta admisión no implicará, en ningún caso, la homologación del título previo que posea la persona interesada ni su reconocimiento a ningún otro efecto que el de acceso a enseñanzas de doctorado.
  • Poseer otro título español de doctor o doctora obtenido de acuerdo con ordenaciones universitarias anteriores.
  • Nota 1: Normativa de acceso a los estudios de doctorado para las personas tituladas de licenciatura, ingeniería o arquitectura conforme al sistema anterior a la entrada en vigor del EEES (CG 47/02 2014)

    Nota 2: Acuerdo núm. 64/2014 del Consejo de Gobierno por el que se aprueba el procedimiento y los criterios de valoración de los requisitos académicos de admisión al doctorado con estudios extranjeros no homologados (CG 25/03 2014)

Criterios de admisión y valoración de méritos

El aspirante al Doctorado en Inteligencia Artificial (DIA) deberá contar con un historial académico (una maestría) y profesional que demuestre que posee la capacidad académica e intelectual y suficiente coherencia en su trayectoria para asegurar la terminación de sus estudios de forma exitosa y en el tiempo reglamentario.

El programa valorará a los candidatos según los siguientes criterios:

 • Expediente académico de todas las titulaciones universitarias cursadas.
 • Publicaciones (si las hay).
 • Experiencia investigadora (si la hay).
 • Curriculum vitae.
 • Adecuación del área de investigación de interés a las líneas del programa y al perfil del candidato.
 • Otros méritos.

Se pedirá que todos los admitidos en el Programa de Doctorado sean capaces de entender textos técnicos escritos en inglés y de seguir sin dificultad cursos y conferencias impartidas en inglés. Los doctorandos tendrán que mostrar un nivel de conocimiento del idioma inglés equivalente como mínimo al nivel B1 en el Marco de Referencia de Conocimientos de Idiomas del Consejo de Europa, tanto en la comprensión oral como en la escrita, en la forma y plazos que determine la Comisión Académica.

Ponderación de los requisitos:
La Comisión Académica del Doctorado se encargará del proceso de selección y admisión de los candidatos. Esta selección se realizará en base a un baremo que primará principalmente los aspectos siguientes:

- el expediente académico de los solicitantes (60%)
- conocimiento reconocible del idioma inglés (20%).
- experiencia previa (20%).

Complementos formativos

La Comisión Académica del programa podrá exigir que deban superarse complementos de formación específicos. En ese caso, realizará un seguimiento de los complementos de formación cursados y establecerá los criterios convenientes para limitar su duración.

Los complementos podrán ser de formación en investigación o de formación transversal, pero nunca podrá exigirse a los doctorandos la matrícula de una cantidad superior a 60 ECTS.

Teniendo en cuenta el documento de actividades de los doctorandos, la Comisión Académica del programa podrá proponer medidas complementarias a las que establece la presente normativa que conduzcan a la desvinculación de aquells que no alcancen los criterios establecidos.

La formación complementaria, si fuese necesaria, se establecerá a criterio de los tutores siguiendo las recomendaciones dadas a cada alumno durante el proceso de admisión. Los cursos recomendables serán aquellos que ofrezcan en la oferta académica del programa interuniversitario del Máster en Inteligencia Artificial.

Asignaturas troncales:

En función de su formación previa, los estudiantes procedentes de disciplinas no científicas habrán de superar estos cursos, más alguna asignatura de los bloques siguientes según la línea de investigación elegida.

• Computational Intelligence (CI)
• Computational Vision (CV)
• Intelligent Data Analysis Applications in Business
• Introduction to MultiAgent Systems (IMAS)
• Introduction to Machine Learning (IML)
• Introduction to Natural Language Processing (INLP)
• Planning and Approximate Reasoning (PAR)

Asignaturas de temáticas más específicas:

Para los alumnos que provengan de disciplinas científicas, 1 o 2 bloques de asignaturas dependiendo de la línea de investigación elegida.

MultiAgent Systems:
• Multi-Agent Systems Design (MASD)
• Normative and Dynamic Virtual Worlds (NDVW)
• Self-Organizing Agent Systems (SOAS)

Human-Computer Interaction:
• Advanced Natural Language Processing (ANLP)
• Cognitive Interaction with Robots (CIR)
• Human-Computer Interaction (HCI)

Advanced Computational Intelligence:
• Advanced Topics in Computational Intelligence (ATCI)
• Complex Networks (CN)
• Intelligent Data Analysis and Data Mining (IDADM)

Knowledge Engineering and Machine Learning:
• Advanced Machine Learning Techniques (AMLT)
• Intelligent Decision Support Systems (IDSS)
• Knowledge Representation and Engineering (KRE)
• Multi-Criteria Decision Support Systems (MCDSS)

Modelling, Reasoning and Problem Solving:
• Constraint Processing and Programming (CPP)
• Logics for Artificial Intelligence (LAI)
• Minds, Brains and Machines (MBM)
• Probabilistic Graphical Models (PGM)

Vision, Perception and Robotics:
• Advanced Artificial Vision (AAV)
• Cooperative Robotics (CR)
• Object Recognition (OR)

Periodo de matrícula de los nuevos doctorandos

La primera matrícula en el Programa de Doctorado se deberá realizar dentro del plazo especificado en la resolución de admisión.
Excepto que se indique expresamente lo contrario, las matrículas correspondientes a las resoluciones de admisión emitidas con posterioridad a la segunda quincena de abril deberán ser realizadas dentro del período ordinario de matrícula del año académico en curso.

Más información en la sección de matrícula para nuevos doctorandos

Periodo de matrícula

Periodo ordinario de matrícula (segundas matrículas y sucesivas): se deberán realizar durante la primera quincena de octubre.

Más información en la sección general de matrícula

Seguimiento y evaluación del doctorando

Procedimiento para la elaboración y defensa del plan de investigación

El doctorando o doctoranda debe elaborar un plan de investigación, antes de finalizar el primer año, que se incluirá en el documento de actividades del doctorando o doctoranda. Este plan, que podrá ser mejorado a lo largo de los estudios de doctorado, deberá ser avalado por el tutor o tutora y por el director o directora, y deberá incluir la metodología que se utilizará, así como los objetivos que se desean alcanzar con la investigación.

Como mínimo una de las evaluaciones anuales ha de prever una exposición y defensa pública del plan de investigación y del estado del trabajo realizado ante un tribunal compuesto por tres doctores o doctoras, de acuerdo con lo que determine cada comisión académica. Dicho tribunal emitirá un acta con la calificación de satisfactorio o no satisfactorio. La evaluación positiva del plan de investigación es un requisito indispensable para continuar en el programa de doctorado. En caso de evaluación no satisfactoria, el doctorando o doctoranda dispondrá de un plazo de seis meses para elaborar y presentar un nuevo plan de investigación, que será evaluado por la comisión académica del programa de doctorado.

Esta misma comisión se encargará de evaluar anualmente el plan de investigación, así como el resto de evidencias incluidas en el documento de actividades del doctorando o doctoranda. Dos evaluaciones consecutivas no satisfactorias del plan de investigación comportarán la baja definitiva del programa.

En caso de que el doctorando o doctoranda cambie de tema de tesis deberá presentar un nuevo plan de investigación.

Actividades formativas del programa

1. Tutorías (reuniones con el director o la directora), 288 horas aproximadamente (el número exacto y la frecuencia lo establecerá el director o la directora), obligatoria.

2. Seminario de Inteligencia Artificial, 30 horas aproximadamente (depende de la disponibilidad de los conferenciantes), optativa.

3. Seminario teórico-científico, 30 horas aproximadamente (depende de la disponibilidad de los conferenciantes), optativa.

4. Cursos intensivos, 30 horas aproximadamente (depende de la disponibilidad de los profesores), optativa.

5. Reuniones científicas internacionales (conferencias, ‘workshops’, escuelas…), 24 horas aproximadamente, optativa.

Procedimiento de asignación de tutor y director de tesis

La comisión académica del programa asignará un director o directora de tesis a cada doctorando o doctoranda en el momento de la admisión o en la primera matrícula, según el compromiso de dirección de la resolución de admisión al programa.

El director o directora de tesis es la persona responsable de la coherencia e idoneidad de las actividades de formación, del impacto y la novedad en su campo de la temática de la tesis doctoral y de la guía en la planificación y su adecuación, en su caso, a la de otros proyectos y actividades donde se inscriba el doctorando o doctoranda. Por norma general, el director o directora de la tesis será un profesor o profesora o un investigador o investigadora miembro de la Universitat Politècnica de Catalunya que posea el título de doctor o doctora y experiencia investigadora acreditada. Este concepto incluye al personal doctor de las entidades vinculadas a la UPC, según la decisión del Consejo de Gobierno, y de institutos de investigación adscritos a la UPC, de acuerdo con los respectivos convenios de colaboración y de adscripción. Cuando el director o directora es personal de la UPC también actúa como tutor o tutora.

Aquellos doctores o doctoras a los que, por razón de la su relación contractual o la entidad de adscripción, no les sean de aplicación los conceptos anteriores, deberán recibir un informe positivo de la Comisión Permanente de la Escuela de Doctorado de la UPC para poder formar parte del programa de doctorado como investigador o investigadora con investigación acreditada.

La comisión académica del programa de doctorado podrá aprobar la designación de un doctor o doctora experto que no pertenezca a la UPC como director o directora. En ese caso, será necesaria la autorización previa de la Comisión Permanente de la Escuela de Doctorado de la UPC, así como la propuesta de un doctor o doctora con experiencia investigadora acreditada de la UPC, que actuará como codirector o codirectora o, en caso de que no exista, como tutor o tutora.

El director o directora de tesis podrá renunciar a la dirección de la tesis doctoral, siempre que concurran razones justificadas apreciadas per la comisión. En ese caso, la comisión académica del programa de doctorado asignará al doctorando o doctoranda un nuevo director o directora.

La comisión académica del programa de doctorado, una vez oído el doctorando o doctoranda, podrá modificar el nombramiento del director o directora de tesis en cualquier momento del período de realización del doctorado, siempre que concurran razones justificadas.

En caso de que existan motivos académicos que lo justifiquen (interdisciplinariedad temática, programas conjuntos o internacionales, etc.) y que la comisión académica del programa lo acuerde, se podrá asignar un codirector o codirectora de tesis adicional. El director o directora y el codirector o codirectora tendrán las mismas competencias y el mismo reconocimiento académico.

El número máximo de supervisores que puede tener una tesis doctoral es de dos: un director o directora y un codirector o codirectora.

Para tesis en régimen de cotutela y de doctorado industrial, en caso de que sea necesario y esté establecido por el convenio, se podrá acordar no aplicar ese número máximo. No obstante, el número máximo de directores o directoras que pueden pertenecer a la UPC es de dos.

Más información en la sección de tesis doctorales

Permanencia

En el caso de los estudios a tiempo completo, en caso de que una vez transcurrido el plazo de tres años no se haya presentado la solicitud de depósito de la tesis doctoral, la comisión académica del programa podrá autorizar la prórroga de dicho plazo por un año más en las condiciones que la Normativa académica de los estudios de doctorado de la Universitat Politècnica de Catalunya haya establecido en el programa. En el caso de los estudios a tiempo parcial, la prórroga podrá ser autorizada por dos años más. Tanto en el caso de los estudios a tiempo completo como en el de los estudios a tiempo parcial, excepcionalmente y a solicitud motivada de la comisión académica del programa, la Comisión Permanente de la Escuela de Doctorado podrá ampliar la prórroga otro año adicional.

Son motivo de baja de un programa de doctorado:

  • La solicitud motivada del doctorando o doctoranda de la baja del programa.
  • El agotamiento del plazo máximo de permanencia y de las prórrogas correspondientes que hayan sido autorizadas.
  • No haber formalizado la matrícula anual en cada curso (excepto en el caso de que haya sido autorizada una baja temporal).
  • Obtener dos evaluaciones consecutivas no satisfactorias.
  • Tener expedientes disciplinarios con una resolución de desvinculación de la UPC.

La baja del programa implicará que el doctorando o doctoranda no podrá seguir en el mismo y el cierre de su expediente académico. No obstante, podrá solicitar la readmisión a la comisión académica del programa, que, de acuerdo con los criterios establecidos en la normativa, deberá volver a valorar su acceso.

Mención Internacional

El título de doctor o doctora puede incluir la mención internacional. En este caso, el doctorando o doctoranda deberá cumplir los siguientes requisitos:

a) A lo largo de la etapa formativa necesaria para obtener el título de doctor o doctora, el doctorando o doctoranda deberá haber realizado una estancia mínima de tres meses en una institución de enseñanza superior o centro de investigación de prestigio fuera de España, para cursar estudios o llevar a cabo trabajos de investigación. La estancia y las actividades deberán estar avaladas por el director o directora y deberán estar autorizadas por la comisión académica del programa, y será necesario su acreditación con el correspondiente certificado expedido por la persona responsable del grupo de investigación del organismo u organismos donde se haya realizado. Esta información se incorporará al documento de actividades.
b) Una parte de la tesis, como mínimo el resumen y las conclusiones, deberán haberse redactado y presentado en una de las lenguas habituales para la comunicación científica en su campo de conocimiento y diferente de las que son oficiales en España. Esta norma no se aplicará en caso de que la estancia, los informes y los expertos procedan de un país de habla hispana.
c) La tesis deberá incluir el informe previo, acreditado oficialmente, de un mínimo de dos doctores o doctoras expertos que pertenezcan a alguna institución de enseñanza superior o centro de investigación no español.
d) Como mínimo un doctor o doctora experto, perteneciente a una institución de enseñanza superior o de investigación no español y que no sea la persona responsable de la estancia (apartado a), deberá haber formado parte del tribunal de evaluación de la tesis.
e) La defensa de la tesis deberá haber tenido lugar en las instalaciones de la UPC o, en el caso de programas conjuntos, en el lugar indicado en el convenio de colaboración.

Recursos de aprendizaje

Espacio para becarios, salas de estudio, equipos y programas informáticos proporcionados por el Departamento de Ciencias de la Computación, recursos adicionales proporcionados por los grupos de investigación que participan en el programa.

La Comisión Académica del programa propiciará la participación de los doctorandos en los diferentes programas de movilidad, en ámbitos tanto autonómico como estatal y europeo, así como la participación de los grupos de investigación en proyectos internacionales, tanto en acciones integradas como en proyectos europeos. Estas participaciones han constituido y constituirán una de las mayores fuentes de internacionalización del programa.

Tesis Doctorales

Listado de tesis autorizadas para defensa

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Última actualización: 19/05/2022 04:45:30.

Listado de tesis en depósito

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Última actualización: 19/05/2022 04:30:24.

Listado de tesis defendidas por año

  • FERNÁNDEZ DE LA ROSA, JAVIER EDUARDO: A framework for the analytical and visual interpretation of complex spatiotemporal dynamics in soccer
    Autor/a: FERNÁNDEZ DE LA ROSA, JAVIER EDUARDO
    Enlace a la tesis: http://hdl.handle.net/10803/673529
    Programa: INTELIGENCIA ARTIFICIAL
    Departamento: Departamento de Ciencias de la Computación (CS)
    Modalidad: Normal
    Fecha de lectura: 18/01/2022
    Director/a de tesis: BORNN, LUKE | GAVALDÀ MESTRE, RICARD

    Tribunal:
         PRESIDENT: DAVIS, JESSE
         SECRETARI: ROMERO MERINO, ENRIQUE
         VOCAL: SWARTZ, TIM
    Resumen de tesis: Sports analytics es una área de investigación de gran crecimiento y que se encuentra enfocada en la aplicación de análisis avanzado de datos para la evaluación del rendimiento de equipos y deportistas profesionales. En el fútbol, la integración del análisis de datos se encuentra en una etapa incipiente, principalmente dado la dificultad de evaluar los complejos factores espacio-temporales del juego, y de traducir los hallazgos al lenguaje de los entrenadores. La reciente disponibilidad de datos espacio-temporales ha dado pie a la aplicación de métodos estadísticos para explorar problemas tales como la estimación de la probabilidad de pasar o rematar exitosamente, o la evaluación de la presión mental durante el juego, entre muchos otros. Sin embargo, la mayoría de los estudios hasta la fecha se han enfocado en aspectos aislados del juego, mientras que el análisis de los entrenadores suele tomar una óptica más integral en la que considera la interacción de los 22 jugadores en el campo. En base a todo esto, identificamos la necesidad de contar con un completo sistema (framework) de análisis que permite responder al contínuo flujo de preguntas de los cuerpos técnicos de forma ágil y visualmente interpretable, y que al mismo tiempo permita capturar los complejos fenómenos espaciales y contextuales que rigen al fútbol.Proponemos el desarrollo de este sistema a través del concepto del valor esperado de la posesión (EPV, por sus siglas en inglés). El EPV, que fue introducido inicialmente en el baloncesto, constituye la estimación segundo a segundo de los puntos que se esperan obtener al final de una posesión de balón. Sin embargo, su adaptación al fútbol requiere de un enfoque completamente diferente para poder captar conceptos esenciales tales como que los pases pueden ir a cualquier ubicación en el campo, una definición menos rígida de la posesión de balón, y los efectos de perder el balón de acuerdo al espacio y tiempo en que este ocurre. En base esto, proponemos modelar el EPV enfocándonos en responder la siguiente pregunta ¿podemos estimar la esperanza de que un equipo marque o reciba el próximo gol, en cualquier instante del partido? A partir de aquí, desarrollamos una serie de preguntas derivadas relacionadas con la capacidad de proveer flexibilidad e interpretabilidad a nuestro modelo, así como desarrollar aplicaciones prácticas de forma ágil.Estas interrogantes son desarrolladas con éxito en esta tesis, donde presentamos una serie de contribuciones tanto al área de machine learning como a la de sports analytics. Proponemos un novedoso enfoque en el que se descompone el EPV en una serie de componentes esenciales, que pueden ser estimados de forma separada y luego integrados para producir una estimación única del EPV, dotando de mayor flexibilidad a este modelo integrado. Desde un punto de vista práctico, nos apoyamos en una serie de métodos de aproximación de funciones para sacar provecho de relaciones complejas en datos espacio-temporales de tracking. Derivado de esto, proponemos SoccerMap, una flexible arquitectura de deep learning capaz de producir superficies de probabilidad precisas y visualmente interpretables. Adicionalmente, nos apoyamos en una larga serie de variables espaciales y contextuales, desarrolladas en este trabajo, para modelar y proveer estimaciones acuradas de cada uno de los componentes del EPV. La flexibilidad de este modelo nos permite producir una vasta cantidad de aplicaciones prácticas relacionadas al rendimiento con y sin balón, y al análisis de partidos en fútbol, y marca un camino para su integración en otros deportes. Esta tesis fue desarrollada con el apoyo del Plan de Doctorados Industriales del Departamento de Investigación y Universidades de la Generalitat de Catalunya, y llevado a cabo en el Fútbol Club Barcelona, contando con la colaboración de entrenadores y profesionales del club.

  • GONZÁLEZ ROMERO, ALEJANDRO: A novel computer scrabble engine based on probability that performs at championship level
    Autor/a: GONZÁLEZ ROMERO, ALEJANDRO
    Enlace a la tesis: http://hdl.handle.net/10803/674192
    Programa: INTELIGENCIA ARTIFICIAL
    Departamento: Departamento de Ciencias de la Computación (CS)
    Modalidad: Normal
    Fecha de lectura: 07/04/2022
    Director/a de tesis: ALQUEZAR MANCHO, RENATO

    Tribunal:
         PRESIDENT: CARRERAS PÉREZ, XAVIER
         SECRETARI: ROMERO MERINO, ENRIQUE
         VOCAL: SANCHEZ SANCHEZ, FRANCISCO
    Resumen de tesis: La tesis empieza introduciendo el juego de Scrabble, mencionando el estado-del-arte de los motores de Scrabble y presentando algunas características de nuestro motor de juego Heuri. Se dan nociones breves de la Teoría de Juegos y algo de historia sobre los juegos en la Inteligencia Artificial. Se presentan los algoritmos fundamentales, así como el estado-del-arte en motores para juegos y los algoritmos que usan. Se dan los elementos básicos del Scrabble, como sus reglas y la distribución de letras. Se comenta la historia y el estado-del-arte del Computer Scrabble. Se recuerdan los métodos de generación de movimientos basados en la estructura de datos DAWG (Direct Acyclic Word Graph) y la variante GADDAG, que son usados por los motores de Scrabble Quackle y Maven.A continuación se presentan las contribuciones de la tesis. Se ha construido un léxico para jugar Scrabble en español que es usado por diferentes motores de Heuri. Se ha hecho un estudio detallado de verbos irregulares en español. Se ha diseñado e implementado un nuevo generador de movimientos de Scrabble basado en anagramas, que ha demostrado ser más rápido que el generador basado en GADDAG usado por el motor Quackle. Este método se asemeja a la manera en la que los jugadores de Scrabble encuentran un movimiento, buscando anagramas y un lugar del tablero donde colocarlos.Después, se trata la evaluación de movimientos cuando se juega Scrabble; la calidad de juego depende de decidir qué movimiento debe ser jugado dados un tablero y un atril con fichas. Heuri, inicialmente, tomó está decisión probando diferentes heurísticas que dieron lugar a la construcción de diversos motores. Damos la explicación de las heurísticas usadas, todas ellas basadas en probabilidades. Todas estas funciones de evaluación heurística (hasta seis) no miran hacia adelante, son evaluaciones estáticas. Han mostrado, después de ser probadas, un rendimiento creciente en el nivel de juego, que ha permitido a Heuri derrotar, en español, a los jugadores expertos de máximo nivel, sin la necesidad de usar técnicas de muestreo y simulación. Estas heurísticas consideran principalmente la posibilidad de lograr un bingo en el tablero actual, mientras que Quackle usa unos valores pre-calculados (superleaves) que no toman en cuenta lo anterior. Con el objetivo de mejorar la calidad de juego de Heuri aun más, se presentan algunos motores adicionales que miran hacia adelante. El motor HeuriSamp, que realiza una búsqueda de 2-ply, permite obtener un valor de defensa. El motor HeuriSim usa un árbol de búsqueda de 3-ply; contempla los mejores primeros movimientos (usando el sexto motor heurístico de Heuri) del Jugador 1, algunas respuestas a estos movimientos (movimientos del Jugador 2) y algunas réplicas a estas respuestas (movimientos del Jugador 1). Finalmente, para mejorar estos motores, se propone usar modelaje del oponente; esta técnica realiza predicciones de algunas de las fichas del oponente basándose en el último movimiento jugado por éste.Se presentan resultados obtenidos de jugar miles de partidas de Heuri contra Heuri, que recogen información importante: estadísticas generales del juego de Scrabble, como un handicap de 16 puntos del segundo jugador, y estadísticas de palabras en español, como una lista de los bingos (palabras que usan las 7 fichas del atril) que se juegan con mayor frecuencia. Además, se presentan resultados de partidas jugadas por Heuri contra jugadores humanos de máximo nivel en español y resultados obtenidos de un gran número de enfrentamientos entre los diferentes motores de juego de Heuri contra el motor Quackle en español, francés e inglés. Todos los resultados de estos enfrentamientos demuestran el rendimiento a nivel de campeón de los motores de Heuri en los tres idiomas, especialmente del último motor desarrollado que incluye técnicas de simulación y modelaje del oponente. Finalmente, se extraen las conclusiones de

Última actualización: 19/05/2022 05:01:04.

Publicaciones asociadas a las tesis

AUTOR/A:GONZÁLEZ ROMERO, ALEJANDRO
Título:A novel computer scrabble engine based on probability that performs at championship level
Fecha lectura:07/04/2022
Director/a:ALQUEZAR MANCHO, RENATO
Mención:Sin mención
PUBLICACIONES DERIVADAS
Heuri: a Scrabble© playing engine using a probability-based heuristic
González, A.; Alquezar, R.; Ramírez, A.; González, F.; García, I.
ICGA journal, ISSN: 1389-6911 (JCR Impact Factor-2020: 0.4; Quartil: Q4)
Fecha de publicació: 16/02/2022
Artículo en revista

El método de anagramas: un rápido y novedoso algoritmo para generar jugadas de Scrabble
10º Congreso Mexicano de Inteligencia Artificial
Fecha de presentación: 06/2018
Presentación de trabajo en congresos

AUTOR/A:FERNÁNDEZ DE LA ROSA, JAVIER EDUARDO
Título:A framework for the analytical and visual interpretation of complex spatiotemporal dynamics in soccer
Fecha lectura:18/01/2022
Tutor/a:ARIAS VICENTE, MARTA
Director/a:BORNN, LUKE
Codirector/a:GAVALDÀ MESTRE, RICARD
Mención:Mención Doctorado Industrial (Generalitat)
PUBLICACIONES DERIVADAS
Soccer analytics: Unravelling the complexity of “the beautiful game”
Bornn, Luke; Cervone, D.; Fernández, J.
Significance, ISSN: 1740-9713 (JCR Impact Factor-2018: 0.315; Quartil: Q4)
Fecha de publicació: 29/06/2018
Artículo en revista

A framework for the fine-grained evaluation of the instantaneous expected value of soccer possessions
Fernández, J.; Cervone, D.
Machine learning, ISSN: 0885-6125 (JCR Impact Factor-2019: 5.0
Fecha de publicació: 06/2021
Artículo en revista

Towards soccer pass feasibility maps: the role of players’ orientation
Arbués-Sangüesa, A.; Martín, A.; Fernández, J.; Haro, G.; Ballester, C.
Journal of sports sciences, ISSN: 0264-0414 (JCR Impact Factor-2020: 0.0
Fecha de publicació: 06/08/2021
Artículo en revista

Always Look On The Bright Side Of The Field: Merging Pose And Contextual Data To Estimate Orientation Of Soccer Players
27th IEEE International Conference on Image Processing
Fecha de presentación: 25/10/2020
Presentación de trabajo en congresos

Using Player's Body-Orientation to Model Pass Feasibility in Soccer
2020 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshop
Fecha de presentación: 14/06/2020
Presentación de trabajo en congresos

SoccerMap: A Deep Learning Architecture for Visually-Interpretable Analysis in Soccer
European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases
Fecha de presentación: 25/02/2021
Presentación de trabajo en congresos

AUTOR/A:JURADO GÓMEZ, SERGIO
Título:A novel soft computing approach based on FIR to model and predict energy dynamic systems
Fecha lectura:21/12/2020
Director/a:NEBOT CASTELLS, MARIA ANGELA
Codirector/a:MUGICA ALVAREZ, FRANCISCO JOSÉ
Mención:Mención Internacional
PUBLICACIONES DERIVADAS
K nearest neighbour optimal selection in fuzzy inductive reasoning for smart grid applications
2019 IEEE International Conference on Fuzzy Systems
Fecha de presentación: 25/06/2019
Presentación de trabajo en congresos

The importance of Robust and Reliable Energy Prediction Models: Next Generation of Smart Meters
10th International Conference on Simulation and Modelling Methodologies, Technologies and Applications
Fecha de presentación: 08/07/2020
Presentación de trabajo en congresos

AUTOR/A:SABIR, AHMED
Título:Enhancing scene text recognition with visual context information.
Fecha lectura:10/11/2020
Director/a:PADRO CIRERA, LLUIS
Codirector/a:MORENO NOGUER, FRANCESC D'ASSIS
Mención:Sin mención
PUBLICACIONES DERIVADAS
Enhancing text spotting with a language model and visual context information
21è Congrés Internacional de l’Associació Catalana d’Intel·ligència Artificial
Fecha de presentación: 10/2018
Presentación de trabajo en congresos

Visual semantic re-ranker for text spotting
23rd Iberoamerican Congress on Pattern Recognition
Fecha de presentación: 03/03/2019
Presentación de trabajo en congresos

Visual re-ranking with natural language understanding for text spotting
14th Asian Conference on Computer Vision
Fecha de presentación: 12/2018
Presentación de trabajo en congresos

Semantic relatedness based re-ranker for text spotting
2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing
Fecha de presentación: 11/2019
Presentación de trabajo en congresos

Textual visual semantic dataset for text spotting
2020 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshop
Fecha de presentación: 15/06/2020
Presentación de trabajo en congresos

AUTOR/A:MANERO FONT, JAUME
Título:Deep Learning architectures applied to wind time series multi-step forecasting
Fecha lectura:14/07/2020
Director/a:BÉJAR ALONSO, JAVIER
Codirector/a:CORTÉS GARCÍA, CLAUDIO ULISES
Mención:Mención Internacional
PUBLICACIONES DERIVADAS
Gradient boosting feature selection with machine learning classifiers for intrusion detection on power grids
Upadhyay, D.; Manero, J.; Zaman, M.; Sampalli, S.
IEEE transactions on network and service management, ISSN: 1932-4537 (JCR Impact Factor-2019: 9.3
Fecha de publicació: 01/03/2021
Artículo en revista

Forecastability measures that describe the complexity of a site for deep learning wind predictions
Manero, J.; Bejar, J.
Supercomputing frontiers and innovations, ISSN: 2313-8734 (JCR Impact Factor-2019: 0.238; Quartil: Q3)
Fecha de publicació: 29/05/2021
Artículo en revista

AUTOR/A:NGUYEN, JENNIFER THANH VAN
Título:Knowledge aggregation in people recommender systems:matching skills to tasks
Fecha lectura:08/11/2019
Director/a:ANGULO BAHON, CECILIO
Codirector/a:AGELL JANÉ, NÚRIA
Mención:Sin mención
PUBLICACIONES DERIVADAS
An OWA-based hierarchical clustering approach to understanding users’ lifestyles
Nguyen, J.; Armisen, A.; Sánchez, G.; Casabayó, M.; Agell, N.
Knowledge-based systems, ISSN: 0950-7051 (JCR Impact Factor-2020: 8.038; Quartil: Q1)
Fecha de publicació: 02/2020
Artículo en revista

Fusing hotel ratings and reviews with hesitant terms and consensus measures
Nguyen, J.; Montserrat, J.; Agell, N.; Sanchez, M.; Ruiz, F.
Neural computing and applications, ISSN: 0941-0643 (JCR Impact Factor-2020: 5.606; Quartil: Q1)
Fecha de publicació: 27/02/2020
Artículo en revista

Proyectos de investigación

FECHA INICIOFECHA FINACTIVIDADENTIDAD FINANCIADORA
15/07/202014/02/2021Uso de algoritmos de aprendizaje por refuerzo en problemas de planificaciónITHINKUPC, S.L.
01/06/202031/05/2023Colaboración robot-humano para el transporte y entrega de mercancíasAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/06/202031/05/2023Aprendizaje Automático para la Modelización de la Dinámica Molecular de las Proteinas GPCRAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/06/202031/05/2023Análisis de texto médico para la assistencia a la predicción de diagnosisAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
27/12/201927/06/2021Integrated 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
01/09/201931/08/2022GAVIUS: from reactive to proactive public administrationsCommission of European Communities
04/04/201931/07/2020Multiparametric MR approaches for non-invasive Gliobastoma therapy response follow-upCommission of European Communities
01/04/201931/03/2022Future 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
01/01/201931/12/2021Razonamiento Formal para Tecnologías Facilitadoras y EmergentesAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/01/201931/12/2021Evolving towards DIgital Twins in HealthcareAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/01/201931/12/2021001-P-001643_Agrupació emergent Looming FactoryGENCAT - DEPT. D'EMPRESA I OCUPACIO
01/01/201931/12/2021001-P-001722_ Agrupació emergent Looming FactoryGENCAT - DEPT. D'EMPRESA I OCUPACIO
01/12/201830/06/2019Servicio de soporte a la convocatoriaHR18 d ela Fundación Bancaria La Caixa (asignación de evaluadores a proyectos mediante técnicas de Inteligencia Artificial y cálculo de notas)ITHINKUPC, S.L.
15/10/201820/12/2020Agreement SiemensSIEMENS SA
21/09/201831/10/2018Patrocini 21er Congrés Internacional de l'Associació Catalana d'Intel·ligència ArtificialAIS APLICACIONES DE INTELIGENCIA AR
18/05/201830/06/2019Análisis textual de los documentos de planificación hidrológica de las cuencas hidrográficas del espacio SUDOE en el marco del proyecto AGUAMOD SOE1/P5/F0026 financiado por el programa de cooperaciónUNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO
30/04/201828/06/2019EU-LAC cooperation on Digital Single Market in EuropeSA IBF INTERNATIONAL CONSULTING
01/04/201821/12/2018Análisis de las políticas de adaptación al cambio climático en escenarios de sequía a raíz de la Frame Water Directive en las cuencas SUDOEUniversitat del País Basc
01/03/201830/06/2018Desarrollo de una solución de asignación de evaluadores a proyectos mediante inteligencia artificialITHINKUPC, S.L.
01/02/201831/01/2022European Robotics League plus Smart Cities Robot CompetitionsCommission of European Communities
01/01/201831/12/2020Gestión y Análisis de Datos ComplejosAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/01/201831/12/2019Barcelona Robotic Urban LabAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/12/201730/11/2021The European Robotics Research Infrastructure NetworkCommission of European Communities
14/11/201731/12/2018FREELING LIBRARY 4.0LANGLITER INC
01/09/201730/09/2020My Travel CompanionCommission of European Communities
31/07/201731/07/2017Computer implemented method for dissimilarity computation between two yarns to be used for setting of a textile machine in a textile process, and computer program product
31/07/201731/07/2017GESCONDA
03/07/201702/01/2021Automatització de la construcció de sistemes intel·ligents de supervisió i control d'estacions depuradores d'aigües residuals (EDARs) mitjançant ús de fluxes de treball i entorns de programació visualAGAUR. Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca
03/05/201703/05/2037Llicència Software FreeLing 4.0VERBIO TECHNOLOGIES S.L.
01/04/201730/06/2017Sistema de gestión inteligente de espacios de campus universitariosSIGMA GESTION U AIE
01/01/201731/12/2019Semantic graph extraction from textual health historiesFondos FEDER; MINECO. Secretaria de Estado de Investigación, Desarrollo e Innovación.
30/12/201629/12/2020Inteligencia computacional para el descubrimiento de conocimiento a partir de G protein-coupled receptorsMIN DE ECONOMIA Y COMPETITIVIDAD
30/12/201629/03/2020Colaboración robots-humanos para el transporte de productos en zonas urbanasMIN DE ECONOMIA Y COMPETITIVIDAD
30/12/201629/12/2019Extracción de grafos semánticos a partir de historiales clínicos textualesMIN DE ECONOMIA Y COMPETITIVIDAD
15/10/201615/04/2020La diabetis com accelerador de deteriorament cognitiu i malaltia d'alzheimer: abordatge i adherènciaACC10
15/09/201614/09/2019eHealth EurocampusCommission of European Communities
01/06/201630/11/2016L’H Smart City 2016 (LHSC16)Ajuntament de L'Hospitalet de Llobregat
01/03/201629/02/2020and social engagementCommission of European Communities
01/02/201631/07/2016Análisis de bases de datos y su relación con aspectos físicos y tácticos del deporteFUTBOL CLUB BARCELONA ( FCB)
01/01/201630/04/2019Self-management interventions and mutual assistance community services, helping patients with dementia and caregivers connect with others for evaluation, support and inspiration to improve the care exCommission of European Communities
01/01/201631/12/2020Soluciones Efectivas basadas en la LógicaMIN DE ECONOMIA Y COMPETITIVIDAD
01/12/201530/11/2017Red Temática Española de "Diversificación avanzada de máquinas de aprendizaje"CICYT. MINISTERIO DE ECONOMÍA, INDUSTRIA Y COMPETITIVIDAD (MINECO). AEI. FEDER
01/11/201501/11/2016Detecció i identificació de fallades en turbines de vent mitjançant la metodologia FIRiTesTit
21/09/201521/09/2015VisualBlock-FIR
21/09/201521/09/2015Visual-FIR
01/09/201531/08/2019Secure Management Platform for Shared Process Resources (SHAREBOX)Commission of European Communities
12/06/201512/06/2025Llicència d'ús de software Freeling 4.0INSTITUTO TECNOLOGICO DE ARAGON
01/06/201531/08/2019Aerial robotic system integrating multiple arms and advanced manipulation capabilities for inspection and maintenanceCommission of European Communities
01/06/201501/04/2016Anàlisi del projecte Sommelier Digital TorresMiguel Torres S.A.
12/05/201511/02/2016Casper, cognitive assistive social pet robots for hospitalized childrenAGAUR. Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca
01/05/201501/11/2018Information technologies for shift to railCommission of European Communities
01/01/201531/12/2017Un recomendador inteligente de dietas personalizadas desde la observación integrada de las características, hábitos y condiciones de las personas (Diet4You)MIN DE ECONOMIA Y COMPETITIVIDAD
01/01/201531/12/2017Aprendizaje Computacional y ComunicaciónMIN DE ECONOMIA Y COMPETITIVIDAD
01/01/201531/12/2017Rehabilitación personalizada y adaptativa en tratamientos post-ictus: el i-WalkerMIN DE ECONOMIA Y COMPETITIVIDAD
01/01/201501/01/2016Automatic detection of relevant activities of companies in newspapersSILK - CAIXABANK: Serveis Informàtics La Caixa
09/12/201021/09/2015ALEA-SOFTUniversitat Politècnica de Catalunya; Universitat Autònoma de Barcelona
23/03/201021/09/2015Fundació Salut i Envelliment UABUniversitat Politècnica de Catalunya; Universitat Autònoma de Barcelona

Profesorado y grupos de investigación

Proyectos de investigación

FECHA INICIOFECHA FINACTIVIDADENTIDAD FINANCIADORA
15/07/202014/02/2021Uso de algoritmos de aprendizaje por refuerzo en problemas de planificaciónITHINKUPC, S.L.
01/06/202031/05/2023Colaboración robot-humano para el transporte y entrega de mercancíasAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/06/202031/05/2023Aprendizaje Automático para la Modelización de la Dinámica Molecular de las Proteinas GPCRAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/06/202031/05/2023Análisis de texto médico para la assistencia a la predicción de diagnosisAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
27/12/201927/06/2021Integrated 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
01/09/201931/08/2022GAVIUS: from reactive to proactive public administrationsCommission of European Communities
04/04/201931/07/2020Multiparametric MR approaches for non-invasive Gliobastoma therapy response follow-upCommission of European Communities
01/04/201931/03/2022Future 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
01/01/201931/12/2021Razonamiento Formal para Tecnologías Facilitadoras y EmergentesAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/01/201931/12/2021Evolving towards DIgital Twins in HealthcareAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
01/01/201931/12/2021001-P-001643_Agrupació emergent Looming FactoryGENCAT - DEPT. D'EMPRESA I OCUPACIO
01/01/201931/12/2021001-P-001722_ Agrupació emergent Looming FactoryGENCAT - DEPT. D'EMPRESA I OCUPACIO
01/12/201830/06/2019Servicio de soporte a la convocatoriaHR18 d ela Fundación Bancaria La Caixa (asignación de evaluadores a proyectos mediante técnicas de Inteligencia Artificial y cálculo de notas)ITHINKUPC, S.L.
15/10/201820/12/2020Agreement SiemensSIEMENS SA
21/09/201831/10/2018Patrocini 21er Congrés Internacional de l'Associació Catalana d'Intel·ligència ArtificialAIS APLICACIONES DE INTELIGENCIA AR
18/05/201830/06/2019Análisis textual de los documentos de planificación hidrológica de las cuencas hidrográficas del espacio SUDOE en el marco del proyecto AGUAMOD SOE1/P5/F0026 financiado por el programa de cooperaciónUNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO
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Calidad

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