Conta atrás para a nosa gran cita das tecnoloxías intelixentes: Machine Learning Workshop Galicia

O vindeiro 19 de outubro celébrase na ETSE da Universidade de Santiago un dos grandes eventos tecnolóxicos deste outono, a nova edición do Machine Learning Workshop Galicia (MLWG), un encontro dirixido a avaliar o potencial presente-futuro das máquinas “pensantes”, co fin de estudar a súa aplicabilidade en múltiples ámbitos produtivos. O workshop, previsto para o 19 de outubro, virá novamente da man do CiTIUS, que coordina o evento coa colaboración do CESGA (Centro de Supercomputación de Galicia), o CITIC (Centro de Investigación TIC da UDC) e AtlantTIC (Universidade de Vigo). A xeira de traballo, “punto de referencia entre a industria e os investigadores arredor do Machine Learning”, comezará cun relatorio inaugural a cargo de Sorin Cheran, membro da filial francesa de HPE, na que se presentarán novas arquitecturas paralelas para solucións baseadas en aprendizaxe profunda (Deep Learning).
De seguido, desenvolveranse máis de vinte relatorios que abordarán temáticas tan diferentes como a visión artificial, o procesado de linguaxe ou a mellora dos procesos de fabricación, así como a mercadotecnia ou o diagnóstico de patoloxías, entre outra cuestións de gran interese. Os organizadores esperan que esta xeira de traballo sirva de “catalizadora” para o pulo de novos proxectos baseados en intelixencia artificial e lembran que o prazo de inscrición ficará aberto ata o día do evento a través do formulario online publicado na web oficial.
Nun plano máis detallado, o temas a tratar na xornada serán moitos e variados (aprendizaxe de máquinas, Deep Learning, información a gran escala ou Big Data) pero xirarán todos eles arredor do estado de cousas da tecnoloxía intelixente, ou sexa, tecnoloxías con capacidade de avaliar grandes cantidades de información e tomar as mellores decisións ao respecto en base a algoritmos avanzados. Do que se trata en boa medida, segundo nos conta o CiTIUS, é de visualizar no mercado o que até agora ficaba en parte invisíbel, pechado nos espazos de investigación dos diferentes grupos de traballo pero cun amplo potencial a nivel social, científico e empresarial.
Segundo nos conta o CiTIUS nun plano máis concreto, nesta edición “daráselles prioridade aos traballos que mostren a aplicabilidade dos algoritmos Machine Learning a casos de uso reais co fin de visualizar perante a industria o potencial destas tecnoloxías”. Tamén se valorarán os traballos que, aínda sen contar con algún caso de uso de transferencia real por atoparse nunha fase inicial de desenvolvemento, conten cun potencial importante de aplicabilidade no tecido socioeconómico ou industrial.

Comité científico:
Ricardo Cao (CITIC-UDC, ITMATI)
Milagros Fernández Gavilanes (AtlantTIC - UVIGO)
David Mera Pérez (CiTIUS-USC)
Andrés Gómez Tato (CESGA)
Félix Díaz Hermida (CiTIUS-USC)