Atrás Dos proyectos de la UPF obtienen ayudas de la Faculty Research Awards de Google

Dos proyectos de la UPF obtienen ayudas de la Faculty Research Awards de Google

Una de las cuáles ha sido para Xavier Serra y Eduardo Fonseca, ganadores por segunda vez consecutiva, y la otra para Gergely Neu, investigadores del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones. De los 158 proyectos ganadores, dos son de la UPF, uno de la Universidad Politécnica de Cataluña, y uno de la Universidad del País Vasco.

19.03.2019

 

El programa Faculty Research Awards de Google otorga ayudas para investigaciones técnicas de primer orden en informática, ingeniería y ámbitos relacionados. Es una convocatoria anual que está abierta a propuestas sobre informática y temas relacionados, como la computación cuántica, el aprendizaje automático, los algoritmos, el procesamiento del lenguaje natural, etc. Las becas cubren la matrícula de un estudiante graduado y ofrecen a los profesores y estudiantes la oportunidad de trabajar directamente con investigadores e ingenieros de Google.

Para la convocatoria del 2018, Google recibió 910 propuestas de 40 países y de más de 320 universidades. Después de efectuadas las correspondientes revisiones de expertos y del comité, ganaron 158 proyectos, de los cuales dos son de la Universidad Pompeu Fabra (UPF), uno de la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC), y uno más de la Universidad del País Vasco, las únicas universidades españolas que han conseguido financiación. Este año las áreas temáticas que han recibido más apoyo corresponden a la interacción del ordenador humano, el aprendizaje automático, la percepción de máquinas y los sistemas.

Ganaron 158 proyectos, dos de los cuales son de la Universidad Pompeu Fabra, uno de la Universidad Politécnica de Cataluña y uno de la Universidad del País Vasco, las únicas universidades españolas que han conseguido financiación

Por segunda vez consecutiva

Xavier Serra, coordinador del Grupo de Investigación en Tecnología Musical (MTG) e investigador principal del proyecto, conjuntamente con el miembro de su equipo Eduardo Fonseca, quien desarrolló la propuesta bajo la dirección de Serra, reciben por segunda vez consecutiva este galardón, esta vez en el ámbito de la Machine Perception. Los conjuntos de datos abiertos, grandes y variados, son esenciales para avanzar en la investigación en el reconocimiento de eventos de sonido (SER). Sierra y Fonseca trabajan en el SER y proponen el desarrollo de un ecosistema sostenible que fomente la investigación abierta en este ámbito. “En este ecosistema, el uso de enfoques de aprendizaje automático (para la segmentación automática y el aprendizaje activo) nos permite gestionar el software de manera más escalable optimizando los recursos humanos”, afirman Serra i Fonseca.

Mejorar la comprensión teórica de aquellos algoritmos más efectivos

Gergely Neu, investigador del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (DTIC) de la UPF ha sido uno de los galardonados en el ámbito Machine Learning and Data Mining, y como ha comentado: " el año pasado pasé tres meses en el programa de profesores de Google en Zurich (Suiza)". Su campo de investigación es el aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning, RL). En el aprendizaje automático, el RL está acaparando mucha atención debido a los espectaculares resultados obtenidos por sus algoritmos en la resolución de tareas difíciles, con un nivel de resolución similar al humano. "A pesar de estos éxitos, el progreso en este campo sigue siendo principalmente empírico, con poca comprensión teórica de los algoritmos más efectivos", indica Neu. De hecho, la mayoría de los métodos RL profundos utilizados en la práctica son adaptaciones directas de algoritmos clásicos de RL sin contar directamente las capacidades de aproximación de las redes profundas subyacentes", añade. El proyecto tiene como objetivo abordar este problema, desarrollando nuevas herramientas que conduzcan a una comprensión teórica más profunda de los métodos existentes.

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