Comunicación

Beca Postdoctoral en el marco del proyecto PICT “Diseño y Construcción de Sistemas de Recomendación a Grupos con un Enfoque Multi-agente”

publicado a la‎(s)‎ 22 ene. 2020 16:59 por Administrador Web

Beca Postdoctoral


En el marco del proyecto PICTDiseño y Construcción de Sistemas de Recomendación a Grupos con un Enfoque Multi-agente”


Área: Tecnología Informática, Comunicaciones y Electrónica 


Investigador Responsable: Dr. J. Andrés Díaz Pace


Código del Proyecto: PICT-2016-2973


Institución Beneficiaria: Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires 


Tema: Modelado de ciudadanos de ciudades inteligentes con sistemas multi-agente.


Descripción Tema Beca:

En la actualidad, existe una cada vez mayor disponibilidad de datos de las personas, los cuales son capturados y analizados mediante el uso de aplicaciones y actividades de teléfonos inteligentes, redes sociales, tarjetas inteligentes de transporte público, historial de navegación. Asimismo, en el contexto de ciudades inteligentes estos datos se complementan con datos obtenidos del entorno físico (por ejemplo, calidad del aire, temperatura, o nivel de ruido), así como también con fuentes agregadas como los patrones de movimiento de los ciudadanos en las ciudades. En conjunto, estas fuentes de datos permiten caracterizar y describir, no solo a los ciudadanos de forma individual, sino también sus patrones de interacción entre ellos y con la ciudad. En este contexto, en esta beca se propone abordar el modelado de las interacciones mutuas entre los ciudadanos y la ciudad utilizando sistemas multi-agentes. Esta perspectiva implica considerar que los ciudadanos y los elementos de la ciudad son agentes distintos que intercambian información heterogénea de manera dinámica y no lineal a lo largo del tiempo, influenciándose mutuamente a través de dichos intercambios.

Luego, el modelado será aplicado a diferentes problemáticas como ser:

  • Recomendaciones personalizadas o grupales para las actividades en la ciudad.

  • Asistencia al desarrollo de aplicaciones que utilicen servicios relacionados con el procesamiento de datos.

  • Simulación y predicción de procesos de interacción social en la ciudad para asistencia a la toma de decisiones de gestión urbana.

  • Simulación de procesos de desarrollo urbano y cambios en el uso del suelo en las ciudades.


Requisitos del becario: 

Doctor en Ciencias de la Computación, Informática o disciplinas STEM afines; menor de 35 años a la fecha de cierre del concurso; y buen dominio del idioma inglés (oral y escrito). La beca se ajustará a las condiciones indicadas por el Reglamento de Becas categoría superior de la Agencia y se deberá enviar la documentación especificada en: 

http://www.agencia.mincyt.gob.ar/frontend/agencia/post/712


Lugar de Ejecución de la Beca: Instituto ISISTAN (UNCPBA – CONICET) – Campus Universitario – Paraje Arroyo Seco – Tandil, Buenos Aires 

 

Fecha de Inicio (aproximado): Marzo o Abril 2020.

 

Duración: 2 años 

 

Monto (mensual, aproximado): $36074

 

Cierre del concurso: 28/02/2020


Contacto: J. Andrés Díaz Pace (adiaz@exa.unicen.edu.ar)


Diplomatura Universitaria en Inteligencia Artificial (DUIA) - Cursada 2020 en Tandil · Pre-Inscripción: desde Diciembre de 2019.

publicado a la‎(s)‎ 27 dic. 2019 18:34 por Administrador Web

Sobre la Diplomatura

La Diplomatura Universitaria en Inteligencia Artificial (DUIA) es una formación semi-presencial en 7 módulos mensuales, de 6 clases cada uno, que comprende además horas virtuales y 3 seminarios formativos complementarios. Las clases tienen un perfil teórico-práctico y son dictadas por docentes de la academia y la industria los viernes de 18 a 21 hs y los sábados de 9 a 14 hs.

Destinatarios

La Diplomatura Universitaria en Inteligencia Artificial (DUIA) está destinada a actores del sector productivo, relacionados con áreas tecnológicas y/o de la economía del conocimiento, que quieren adquirir competencias en IA junto con técnicas y herramientas que les permitan aplicarlas en proyectos de software. LA DUIA refuerza la oferta de la Facultad de Ciencias Exactas de la UNICEN brindando una formación sólida en temas relevantes de IA a los/las profesionales y trabajadores/as de la región que quieran mantenerse actualizados y a la vanguardia de sus disciplinas.

Más información en http://duia.exa.unicen.edu.ar/

Nuevo proyecto de Cooperación Internacional Argentina-UK (CONICET-Royal Society)

publicado a la‎(s)‎ 11 dic. 2019 16:18 por Administrador Web   [ actualizado el 11 dic. 2019 16:19 ]

El grupo de Sistemas de Recomendación del ISISTAN obtuvo un proyecto de Cooperación Bilateral CONICET-Royal Society (UK) en conjunto con el Dr. Arkaitz Zubiaga y su grupo de investigación, pertenecientes a la Queen Mary University of London (QMUL), para el estudio de estrategias de mitigación de daño online en redes sociales.


Sistemas de Recomendación Harm-Aware en Medios Online

Online Harm-Aware Recommender System (OHARS)

Resumen

La propagación de desinformación y el discurso de odio en medios sociales a través de Internet se ha convertido en una problemática crítica a nivel mundial. En los últimos años se ha incrementado notablemente tanto la diseminación de noticias falsas (fake news), rumores, engaños y otras formas de desinformación, como así también el uso de lenguaje abusivo, la incitación a la violencia, acoso y otras formas de discurso de odio. Ambos aspectos dan lugar a comportamientos indeseados, también conocidos como "daños online" (o, en inglés, online harm), con serias consecuencias para las personas y la sociedad, como por ejemplo problemas de salud pública o disrupción de sistemas democráticos. El presente proyecto está orientado a la definición de nuevos algoritmos y sistemas de recomendación tendientes a mitigar los efectos negativos del contenido dañino online. Los objetivos principales de este proyecto son: (1) explorar técnicas novedosas de aprendizaje automático para alcanzar métodos más efectivos de detección de desinformación y discurso de odio, donde los métodos existentes no se generalizan y particularmente en un contexto mültilingue, para inglés y español y (2) proponer enfoques novedosos de sistemas de recomendación harm-aware, que incorporen mecanismos para contrarrestar contenido perjudicial en las redes sociales.

Ingresos y Promociones CONICET

publicado a la‎(s)‎ 8 nov. 2019 6:09 por Administrador Web

Nos alegra informar que el CONICET nombró a la Dra. Antonela Tommasel como Investigadora Asistente. Además, el Dr Marcelo Armentano fue promovido a Investigador Independiente y el Dr Luis Berdun a Investigador Adjunto: https://www.conicet.gov.ar/promociones-cic-resultados-2018-y-apertura-de-la-solicitud-2019/

Facebook Research financia dos proyectos del ISISTAN sobre tratamiento de desinformación en medios sociales.

publicado a la‎(s)‎ 4 nov. 2019 11:29 por Administrador Web



La Dra. Antonela Tommasel y la Dra. Daniela Godoy obtuvieron proyectos en los Content Policy Research on Social Media Platforms y Online Safety Benchmark Research research awards. El primero de ellos en colaboración con el grupo del Dr. Arkaitz Zubiaga de la Queen Mary University of London.


Los proyectos financiados son los siguientes:


Hate Speech Is in the Eye of the Beholder: Exploring Bias on Hate Perception
Content Policy Research on Social Media Platforms
https://research.fb.com/blog/2019/09/announcing-the-winners-of-phase-two-content-policy-research-awards/

This project proposes a comprehensive study of bias in hate speech datasets resulting from the demographics of human annotators and its consequences in detection methods. Particularly, the study comprises three main phases: (1) assessing the bias of existing hate speech datasets through cross-validation, (2) capturing the different perspectives over utterances based on diverse demographic backgrounds and evaluating its impact on the hatefulness assessment, and (3) exploring the effect of perceived popularity in the assessment of hatefulness in combination with the demographic characteristics.

Faking It! A fake news multi-sourced dataset powered by Social Media
Online Safety Benchmark Research

Nowadays social media enriches the life and activities of its users, thus giving rise to new forms of communication and interaction. Nonetheless, at the same time social media also represents the ideal environment for undesirable phenomena, such as the dissemination of unwanted or unreliable content, and misinformation. Consequently, in the last few years, the research on misinformation has received increasing attention. Even though some computational solutions have been presented, the lack of a common ground and public datasets has become one of the major barriers. Not only datasets are rare, but also, they are mostly limited to the actual shared text, neglecting the importance of other features, such as social content and temporal information. In this scenario, this project proposes the creation of a publicly available dataset, comprising multi-sourced data and including diverse features related not only to the textual and multimedia content, but also to the social context of news and their temporal information. To allow studying the characteristics of fake news in comparison to those of real news, the dataset will include both real and fake news. It is expected that this dataset would not only allow tackling the task of fake news and accounts detection, but also studying their evolution and engagement cycle, which, in turn, can foster the development of mitigation and debunking techniques. As social media TOS forbids to share the actual content, we will develop a companion Java tool that will allow to download all data included in the dataset.


Cargo Personal de Apoyo ISISTAN (UNCPBA & CONICET)

publicado a la‎(s)‎ 28 oct. 2019 11:04 por Administrador Web

Está abierto el cargo a personal de apoyo para trabajar en el ISISTAN en proyectos de I+D en desarrollo de software y otras actividades afines.

Más información sobre el cargo:


El cargo tiene un sueldo fijo inicial, al que se puede sumar productividad por participación de actividades de transferencia tecnológica.

Colaboración del ISISTAN con IGEHCS en el desarrollo de mapa interactivo de calidad de vida

publicado a la‎(s)‎ 6 oct. 2019 17:34 por Administrador Web

El mapa de la calidad de vida: dónde se vive mejor y peor en la Argentina. (Mapa interactivo). 

Es un desarrollo de científicos del Instituto de Geografía Historia y Ciencias Sociales (IGEHCS, CONICET-UNCPBA) y del Instituto Superior de Ingeniería de Software Tandil (ISISTAN, CONICET-UNCPBA).Mide parámetros socioeconómicos y ambientales por provincias, ciudades y hasta barrios.

Mas información en el diario Clarín.

Escuela de Verano en Modelado de Usuarios y Personalización en Computación Urbana

publicado a la‎(s)‎ 26 sept. 2019 9:15 por Administrador Web

Mediante un subsidio obtenido de la Association of Machinery Computing (ACM), la Dra. Antonela Tommasel y el Dr. Marcelo Armentano, investigadores pertenecientes al ISISTAN, organizaron en colaboración con el Dr. Ludovico Boratto del Centro Tecnológico de Cataluña (Eurecat) una escuela de verano en Modelado de Usuarios y Personalización en Computación Urbana, en el marco del Proyecto de Unidad Ejecutora CONICET (22920170100091CO) titulado "Plataforma de servicios para el Desarrollo de Software de Ciudades Inteligentes". 



El evento tuvo lugar en la ciudad de Barcelona durante la semana del 9 al 13 de septiembre del 2019. Asistieron a la misma 15 estudiantes, provenientes de España, Italia, Argentina, India, Etiopía, Francia, Brasil, Bangladesh, Venezuela y los Países Bajos. Los alumnos proveenían de diferentes areas de estudio, incluyendo ciencia de datos, ciencias de la computación y ciencias sociales, lo que enriqueció el intercambio de ideas y experiencias desde distintas perspectivas.



Disertaron durante la escuela el Dr. Luca Aiello de los Nokia Bell Labs de Cambridge (Reino Unido), el Dr. Marcelo Armentano del ISISTAN (Argentina), el Dr. Ludovico Boratto del Centro Tecnológico de Cataluña (España), la Dra. Federica Cena de la Universidad de Torino (Italia), y la Dra. Antonela Tommasel del ISISTAN (Argentina)  Las charlas y actividades abarcaron temas relacionados a sensado colaborativo a partir de dispositivos móviles y su aplicación a ciudades inteligentes, conceptos, aplicaciones y metodologías de computación urbana, fusión de datos provenientes de fuentes heterogéneas, inteligencia artificial para el bien social, sistemas de recomendación basados en ubicación, soporte espacial personalizado para personas con necesidades especiales y el uso de medios sociales para generación de mapas ambientales.  







Las actividades se completaron con talleres prácticos en donde se aplicaron los conocimientos adquiridos a partir de datos públicos pertenecientes a diferentes ciudades.








Las actividades académicas se complementaron con actividades sociales con el objetivo de fomentar el intercambio de ideas y su discusión, de forma de motivar la interacción entre los estudiantes. Para ello, los estudiantes compartieron almuerzos durante toda la semana y una cena de bienvenida.



Por más detalles del evento dirigirse al sitio de la escuela: https://umcit-school.isistan.unicen.edu.ar/

Exitosa Colaboración Universidad-Empresa

publicado a la‎(s)‎ 7 ago. 2019 12:29 por Administrador Web

Exitosa Colaboración Universidad-Empresa en la que participan Investigadores del ISISTAN recibe el premio "AgTech Ganadero" organizado por la Sociedad Rural Argentina (SRA) y la consultora Conocimiento Ganadero:




Proyecto en ejecución: Plataforma de Software para Censado Participativo y Optimización de Recolección de Residuos Reciclables

publicado a la‎(s)‎ 7 ago. 2019 12:20 por Administrador Web

Comenzó la ejecución del  proyecto del ISISTAN financiado por la Secretaría de Políticas Universitarias(SPU): 

Título: Plataforma de Software para Censado Participativo y Optimización de Recolección de Residuos Reciclables
Código: VT42-UNICEN11636 
Institución vinculada: Dirección de Medio Ambiente - Municipio de Tandil 
Duración: 1 año. Monto: $90000. Resolución RESOL-2018-109-APN-SECPU#MEECYT. (más información)


Abstract: A fin de contribuir con la reducción de residuos sólidos urbanos a rellenos sanitarios mediante mecanismos de recolección de reciclables, se propone una plataforma de software para censado e información de reciclaje en origen para optimizar su recolección. A través de tecnología de adopción masiva que incluye una aplicación para dispositivos móviles, el ciudadano podrá tener una participación activa en la provisión de datos sobre acopio de reciclables y su impacto ambiental/social, así como también acceso a información histórica de sus acciones de reciclaje. Para completar la noción de plataforma se proveerá una aplicación backend que emplea técnicas de optimización meta-heurísticas y machine learning para el análisis de datos a fin de sugerir al municipio recorridos óptimos de recolección teniendo en cuenta restricciones que incluyen la capacidad de almacenamiento y costo del transporte, límites y preferencias de acopio de reciclables en los hogares y hábitos de consumo estacionales.

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