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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: 06/05/2021 05:06:02.

Listado de tesis en depósito

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Última actualización: 06/05/2021 05:04:47.

Listado de tesis defendidas por año

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Última actualización: 06/05/2021 05:04:37.

Publicaciones asociadas a las tesis

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 de Doctor Internacional
PUBLICACIONES DERIVADAS
Jurado, S.; Nebot, A.; Mugica, F. (2019). K nearest neighbour optimal selection in fuzzy inductive reasoning for smart grid applications.

Jurado, S.; Nebot, A.; Mugica, F. (2020). The importance of Robust and Reliable Energy Prediction Models: Next Generation of Smart Meters.

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:No
PUBLICACIONES DERIVADAS
Sabir, A. (2017). Enchancing Text Spotting with Visual Context Information.

Sabir, A.; Moreno-Noguer, F.; Padro, L. (2018). Enhancing text spotting with a language model and visual context information.

Sabir, A.; Moreno-Noguer, F.; Padro, L. (2018). Visual semantic re-ranker for text spotting.

Sabir, A.; Moreno-Noguer, F.; Padro, L. (2018). Visual re-ranking with natural language understanding for text spotting.

Sabir, A.; Moreno-Noguer, F.; Padro, L. (2019). Semantic relatedness based re-ranker for text spotting.

Sabir, A.; Moreno-Noguer, F.; Padro, L. (2020). Textual visual semantic dataset for text spotting.

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 de Doctor Internacional
PUBLICACIONES DERIVADAS
Manero, J. (2017). Machine Learning strategies for Renewable Energy Generation Prediction.

Manero, J.; Bejar, J.; Cortes, U. (2018). Wind energy forecasting with neural networks: a literature review. - Computación y sistemas, ISSN: 2007-9737 (JCR Impact Factor-2017: 0.226; Quartil: Q3)

Manero, J.; Bejar, J.; Cortes, U. (2019). “Dust in the wind...”, deep learning application to wind energy time series forecasting. - Energies, ISSN: 1996-1073 (JCR Impact Factor-2019: 2.702; Quartil: Q3)

Upadhyay, D.; Manero, J.; Zaman, M.; Sampalli, S. (2020). Gradient Boosting Feature Selection with Machine Learning Classifiers for Intrusion Detection on Power Grids. - IEEE transactions on network and service management, ISSN: 1932-4537 (JCR Impact Factor-2019: 9.3; Quartil: )

Manero, J.; Bejar, J.; Cortes, U. (2018). Go with the flow: Recurrent networks for wind time series multi-step forecasting.

Manero, J.; Bejar, J.; Cortes, U. (2018). Predicting wind energy generation with recurrent neural networks.

Manero, J.; Bejar, J.; Cortes, U. (2019). Deep learning is blowing in the wind. Deep models applied to wind prediction at turbine level.

AUTOR/A:MARTÍNEZ GARCIA, EVA
Título:Document-Level Machine Translation. Ensuring Translational Consistency of Non-Local Phenomena
Fecha lectura:19/12/2019
Tutor/a:PADRO CIRERA, LLUIS
Director/a:ESPAÑA BONET, CRISTINA
Director/a:MARQUEZ VILLODRE, LUIS
Mención:Mención de Doctor Internacional
PUBLICACIONES DERIVADAS
Martinez, E.; España-Bonet, C.; Márquez , L. (2014). Experiments on document level machine translation.

Martinez, E. (2013). Robust Part of Speech Tagging.

Martinez, E. (2014). Document Level Statical Machine Translation.

Martinez, E.; España-Bonet, C.; Marquez, L. (2014). Document-level machine translation as a re-translation process. - Procesamiento del lenguaje natural, ISSN: 1135-5948 (JCR Impact Factor-2014: 0.159; Quartil: Q2)

(2015). Proceedings of the Tweet Translation Workshop 2015 : co-located with 31st Conference of the Spanish Society for Natural Language Processing (SEPLN 2015) : Alicante, Spain, September 15th, 2015.

Martinez, E.; España-Bonet, C.; Tiedemann, J.; Márquez , L. (2014). Word's vector representations meet machine translation.

Martinez, E.; España-Bonet, C.; Márquez , L. (2015). Document-level machine translation with word vector models.

Martinez, E.; España-Bonet, C.; Márquez , L. (2015). The UPC TweetMT participation : translating formal tweets using context information.

Alegria, I.; Aranberri, N.; España-Bonet, C.; Gamallo, P.; Gonçalo Oliveira, H.; Martinez, E.; San Vicente, I.; Toral, A.; Zubiaga, A. (2015). Overview of TweetMT : a shared task on machine translation of tweets at SEPLN 2015.

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:No
PUBLICACIONES DERIVADAS
Nguyen, J.; Armisen, A.; Sánchez, G.; Casabayó, M.; Agell, N. (2020). An OWA-based hierarchical clustering approach to understanding users’ lifestyles. - Knowledge-based systems, ISSN: 0950-7051 (JCR Impact Factor-2018: 0.0; Quartil: )

Nguyen, J.; Montserrat, J.; Agell, N.; Sanchez, M.; Ruiz, F. (2020). Fusing hotel ratings and reviews with hesitant terms and consensus measures. - Neural computing and applications, ISSN: 0941-0643 (JCR Impact Factor-2018: 4.664; Quartil: Q1)

Nguyen, J.; Armisen, A.; Sánchez, G.; Agell, N.; Angulo, C. (2018). A fuzzy learning method to segment visitors of a tourist attraction.

AUTOR/A:RUFFINI, MATTEO
Título:Learning Latent Variable Models: Efficient Algorithms and Applications
Fecha lectura:14/02/2019
Director/a:GAVALDÀ MESTRE, RICARD
Mención:No
PUBLICACIONES DERIVADAS
Ruffini, M.; Casanellas, M.; Gavaldà, R. (2018). A new spectral method for latent variable models. - Machine learning, ISSN: 0885-6125 (JCR Impact Factor-2018: 2.809; Quartil: Q2)

Ruffini, M.; Gavaldà, R.; Limón, E. (2017). Clustering patients with tensor decomposition.

Aviñó, L.; Ruffini, M.; Gavaldà, R. (2018). Generating synthetic but plausible healthcare record datasets.

AUTOR/A:GKATZIOURA, ANNA
Título:A Hybrid Approach for Item Collection Recommendations: An Application to Automatic Playlist Continuation
Fecha lectura:23/11/2018
Director/a:SANCHEZ MARRE, MIQUEL
Mención:Mención de Doctor Internacional
PUBLICACIONES DERIVADAS
Gatzioura, A.; Sànchez-Marrè, M. (2017). Using contextual information in music playlist recommendations.

Gatzioura, A. (2015). An intelligent Decision Support System for Recommendations of Sets of items.

Gatzioura, A.; Sànchez-Marrè, M. (2015). A case-based recommendation approach for market basket data. - IEEE intelligent systems, ISSN: 1541-1672 (JCR Impact Factor-2015: 3.532; Quartil: Q1)

Gatzioura, A.; Sànchez-Marrè, M.; Jorge, A. (2018). A study on contextual influences on automatic playlist continuation. - Frontiers in artificial intelligence and applications, ISSN: 0922-6389 (JCR Impact Factor-2018: 0.19; Quartil: Q4)

Anagnostopoulos, V.; Moulos, V.; Menychtas, A.; Varvarigou, D.; Gatzioura, A.; Díaz, M.; Ibañez, L. (2014). Intelligent clouds: a middleware architecture supporting business elasticity.

Gatzioura, A.; Sànchez-Marrè, M. (2017). A case-based reasoning framework for music playlist recommendations.

Gatzioura, A.; Sànchez-Marrè, M.; Gibert, Karina (2018). A hybrid recommender system for industrial symbiotic networks.

AUTOR/A:KÖNIG, CAROLINE LEONORE
Título:Analysis of class C G-Protein Coupled Receptors using supervised classification methods
Fecha lectura:30/10/2018
Director/a:ALQUEZAR MANCHO, RENATO
Director/a:VELLIDO ALCACENA, ALFREDO
Mención:No
PUBLICACIONES DERIVADAS
König, C.; Alquezar, R.; Vellido, A.; Giraldo, J. (2014). Reducing the n-gram feature space of class C GPCRs to subtype-discriminating patterns. - Journal of integrative bioinformatics, ISSN: 1613-4516 (JCR Impact Factor-2014: 0.481; Quartil: Q2)

Cardenas, M.; Vellido, A.; König, C.; Alquezar, R.; Giraldo, J. (2015). Visual characterization of misclassified Class C GPCRs through Manifold-based machine learning methods. - Genomics and computational biology, ISSN: 2365-7154

König, C.; Alquezar, R.; Vellido, A.; Giraldo, J. (2018). Systematic analysis of primary sequence domain segments for the discrimination between class C GPCR subtypes. - Interdisciplinary sciences: computational life sciences, ISSN: 1867-1462 (JCR Impact Factor-2018: 0.298; Quartil: Q3)

König, C.; Shaim, I.; Vellido, A.; Romero, E.; Alquezar, R.; Giraldo, J. (2018). Using machine learning tools for protein database biocuration assistance. - Scientific reports, ISSN: 2045-2322 (JCR Impact Factor-2018: 4.011; Quartil: Q1)

König, C.; Cruz, R.; Alquezar, R.; Vellido, A. (2013). SVM-based classification of class C GPCRs from alignment-free physicochemical transformations of their sequences.

König, C.; Alquezar, R.; Vellido, A.; Giraldo, J. (2014). Finding class C GPCR subtype-discriminating n-grams through feature selection.

König, C.; Vellido, A.; Alquezar, R.; Giraldo, J. (2014). Misclassification of class C G-protein-coupled receptors as a label noise problem.

Cardenas, M.; Vellido, A.; König, C.; Alquezar, R.; Giraldo, J. (2014). Exploratory visualization of misclassified GPCRs from their transformed unaligned sequences using manifold learning techniques.

König, C.; Alquezar, R.; Vellido, A.; Giraldo, J. (2015). The extracellular N-terminal domain suffices to discriminate class C G Protein-Coupled Receptor subtypes from n-grams of their sequences.

AUTOR/A:CORTÉS MARTÍNEZ, ATIA
Título:Human - Smart Rollator Interaction for Gait Analysis and Fall Prevention Using Learning Methods and the i-Walker
Fecha lectura:20/07/2018
Director/a:BÉJAR ALONSO, JAVIER
Director/a:MARTÍNEZ VELASCO, ANTONIO-BENITO
Mención:Mención de Doctor Internacional
PUBLICACIONES DERIVADAS
Cortes, A. (2014). Learning Adaptive Control for the i-Walker.

Wuerich, Carolin (2019). Discovering routine in egocentric images.

Rapp, Rachel Elizabeth (2019). Enhancing subject-independent classification by forcing anatomical invariance.

Fourkioti, Olga (2019). Using unaltered, variable sized and high-resolution images for training fully-convolutional networks.

Martínez Sanahuja, Laura (2019). Gaming and Healthcare. An intelligent way to help our elders..

Barrue, C.; Cortes, A.; Cortes, U.; Tétard, F.; Gironés, X. (2017). CAREGIVERSPRO-MMD: community services, helping patients with dementia and caregivers connect with others for evaluation, support and to improve the care experience. - Computación y sistemas: revista iberoamericana de computación, ISSN: 0188-8048

Barban, F.; Annicchiarico, R.; Melideo, M.; Barrue, C.; Cortes, U.; Cortes, A. (2017). Reducing fall risk with combined motor and cognitive training in elderly fallers. - Brain sciences, ISSN: 2076-3425 (JCR Impact Factor-2017: 1.047; Quartil: Q2)

Zafeiridi, P.; Paulson, K.; Dunn, R.; Cortes, U.; Barrue, C.; Cortes, A. (2018). A web-based platform for people with memory problems and their caregivers (CAREGIVERSPRO-MMD): Mixed-methods evaluation of usability. - Journal of medical internet research, ISSN: 1438-8871 (JCR Impact Factor-2018: 4.945; Quartil: Q1)

Cortes, A.; Martinez, A.; Bejar, J. (2019). Spatio-temporal gait analysis based on human-smart rollator interaction. - Communications in computer and information science, ISSN: 1865-0929 (JCR Impact Factor-2019: 0.188; Quartil: Q3)

Plana, M.; López, M.; Cabré, L.; Lecuona, I.; Villalobos, M.; Mariño, E.; Cortes, A.; Cristea, L.; Biel, M.; Portals, M.; Rey, N.; Navarro, M.; Leyton, F.; Casado, M. (2019). Medicamentos y alimentos online: cuestiones éticas en torno al acceso a alimentos y medicamentos a través de Internet. - Dilemata, ISSN: 1989-7022

Cortes, A.; Barrue, C.; Moreno, J.; Barban, F.; Melideo, M.; Cortes, U.; Annicchiarico, R. (2015). A fall prevention protocol using the i-Walker robotic rollator: the I-DONT-FALL project.

Barrue, C.; Cortes, A.; Moreno, J.; Perez, M.; Cortes, U. (2015). Using multi-agent systems to mediate in an assistive social network for elder population.

Moreno, J.; Cortes, A.; Barrue, C.; Cortes, U. (2015). A methodology for pattern detection in gait behaviour using the i-Walker.

Cortes, A.; Bejar, J.; Barrue, C.; Martinez, A.; Cortes, U. (2016). Assessing falling risk in elderly with the ten meter walking test: A machine learning approach.

Cortes, A.; Martinez, A.; Bejar, J. (2016). Using the i-Walker as a measurement tool for walking behaviour analysis.

Ojeda, M.; Cortes, A.; Bejar, J.; Cortes, U. (2018). Automatic classification of gait patterns using a smart rollator and the BOSS model.

Oliva, L.; Barrue, C.; Cortes, A.; Wolverson, E.; Antomarini, M.; Landrin, I.; Votis, K.; Cortes, U. (2018). Health recommender system design in the context of CAREGIVERSPRO-MMD project.

Cortes, A.; Ojeda, M.; Bejar, J.; Martinez, A. (2018). An approach to gait analysis from human-rollator interaction: the i-Walker.

AUTOR/A:PRIMADHANTY, AUDI
Título:Low-Rank Regularization for High-Dimensional Sparse Conjunctive Feature Spaces in Information Extraction
Fecha lectura:17/11/2017
Tutor/a:RODRÍGUEZ HONTORIA, HORACIO
Director/a:CARRERAS PÉREZ, XAVIER
Director/a:QUATTONI, ARIADNA JULIETA
Mención:Mención de Doctor Internacional
PUBLICACIONES DERIVADAS
Primadhanty, A. (2014). Probabilistic Inference for Weakly-Supervised Entity-Relation Extraction.

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

Profesorado

Profesorado del programa de doctorado:Otro profesorado vinculado al programa de doctorado:Profesorado externo:

PUIG VALLS, DOMENEC (urv - https://deim.urv.cat/personal/llistat/9.html)

MORENO NOGUER, FRANCESC (IRI - https://www.iri.upc.edu/)

CUGUERÓ ESCOFET, MIGUEL ANGEL (CONSORCI BESÓS-TORDERA - https://www.iri.upc.edu/index.php)

RUIZ DE VILLA ROBERT, ALEIX (UAB - https://www.aleixruizdevilla.net/)

GARCÍA GÓMEZ, DAVID

MÀRQUEZ VILLODRE, LLUÍS (https://es.linkedin.com/in/lluis-marquez-66372515a)

ESPAÑA, CRISTINA BONET (https://www.cs.upc.edu/~cristinae/CV/index.php)


Proyectos de investigación

FECHA 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
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Calidad

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