La UPF ha obtenido dos nuevas ayudas de Doctorado Industrial en la primera resolución de la convocatoria 2017, la quinta desde los inicios de este programa gestionado por la Agencia de Gestión de Ayudas Universitarias y de Investigación (AGAUR). Esta convocatoria estará abierta hasta finales de año y está previsto que haya tres resoluciones parciales más.

Los dos proyectos, presentados por la Escuela de Doctorado de la UPF, son "An optimized post-editing strategy through controlled language and MT customization", que se desarrollará dentro del Programa de Doctorado en Traducción Y Ciencias del Lenguaje, y "Interactive Machine Learning in online profesional networks", en el marco del Programa de Doctorado en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones.

Con estos nuevos ayudas, la Universidad suma ya un total de veinte casos de éxito desde que el año 2013 se puso en marcha el Plan de Doctorados Industriales, y que se reparten entre los siguientes programas de doctorado de la UPF: Tecnologías de la información y las Comunicaciones (8), Biomedicina (6), Derecho (4), Traducción y Ciencias del Lenguaje (1), Comunicación (1).

Ejercer el control del proceso de traducción

El proyecto "An optimized post-editing strategy through controlled language and MT customization" tendrá como directora de tesis a Carme Colominas, profesora del Departamento de Traducción y Ciencias del Lenguaje, y la doctoranda será Clara Ginovart, graduada en Traducción e Interpretación por la UPF. Se llevará a cabo en la empresa Datawords Datasia, situada en la localidad de Levallois-Perret, en la región de la Isla de Francia. Se circunscribe dentro de la modalidad de ayuda específica y está dotado con un total de 8.472 euros, una cifra que incluye los gastos de matrícula y la movilidad, y tiene una duración de tres años.

La doctoranda partirá de la hipótesis de que ejerciendo un control sobre todo el proceso de traducción, desde la misma creación del contenido en la lengua original hasta la entrega de la traducción, es posible optimizar los resultados tanto en términos de costes como de calidad. Determinará en cada caso cuáles son las mejores tecnologías, de entre todas las que están disponibles (lenguajes controlados, predicción, memorias de traducción, traducción automática etc.), y cómo aplicarlas, depende de múltiples factores. Por este motivo, se supondrá una situación hipotética concreta, con el objetivo, sin embargo, de llegar a establecer una metodología general aplicable a cualquier proceso de traducción a nivel industrial.

La consecución de esta ayuda es un hito importante por dos razones: en primer lugar, porque se trata de la primera ayuda de Doctorado Industrial dentro del programa de Doctorado en Traducción y Ciencias del Lenguaje, y en segundo lugar, porque es el primer caso que al persona seleccionada trabajará en una empresa ubicada fuera de Cataluña, concretamente, en Francia.

Desarrollar un motor automático de recomendación que genere oportunidades laborales

El proyecto "Interactive Machine Learning in online profesional networks" lo llevará a cabo Edmond Géraud Aguilar, graduado y máster en Ingeniería Biomédica por la UB y UPC, respectivamente, y tendrá como directores de tesis a Vicenç Gómez y Gergely Neu, profesores del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (DTIC-UPF). Dotado con un global de 33.960 euros y con una duración de tres años, la ayuda pertenece a la modalidad de cofinanciación, que incluye los gastos de movilidad y matrícula del doctorando y financiación para el grupo de investigación

El doctorando desarrollará su tarea en Fluttr Profesional Network, una compañía del sector del mercado laboral. El proyecto tiene el reto de gestionar los datos de usuarios que se generan en la plataforma de Fluttr para guiar y apoyar la toma de decisiones. Y lo hará con el desarrollo de procedimientos automáticos basados ​​en el paradigma del aprendizaje de refuerzo (Reinforcement learning). Estos procesos recomendarán acciones al sistema de Fluttr para maximizar un rendimiento a largo plazo, y aprenderán de las decisiones tomadas en el pasado.

A partir de la recopilación y el estudio de patrones de comportamiento y de los perfiles de usuario, se extraerá conocimiento para crear un modelo predictivo, que será la base del sistema de aprendizaje. La integración del modelo predictivo en el entorno real y el análisis teórico de los algoritmos propuestos, serán algunas de las tareas a desarrollar.

Un plan para favorecer la transferencia de conocimiento

El Plan de Doctorados Industriales, que cuenta con la colaboración del Consorcio de Servicios Universitarios de Cataluña y el apoyo de las doce universidades catalanas y del mundo empresarial, quiere favorecer la transferencia de conocimiento al sector productivo.

Pretende contribuir a la competitividad del tejido empresarial y de investigación catalán, reforzar los instrumentos para captar el talento que genera el país y situar los futuros doctores en condiciones de desarrollar proyectos de I + D + i en una empresa o institución.

El elemento esencial del Plan es el proyecto de investigación del entorno empresarial, en la que el doctorando desarrolla su formación investigadora, en colaboración con una universidad o centro de investigación, y que es objeto de una tesis doctoral.