Registro de asistentes

Bienvenida y presentación

Manuel Aguilar Benítez de Lugo
Consejo Científico de la Fundación Ramón Areces.

Javier Jiménez Sendín
Universidad Politécnica de Madrid, Real Academia de Ciencias y Real Academia de Ingeniería.

Primera conferencia. Los límites de la computación en biología

Alfonso Valencia
Centro Nacional de Supercomputación de Barcelona.

El rápido avance en la obtención de datos y conocimiento en biología y biomedicina hace posible plantear el desarrollo de modelos que reproducen a distintos niveles las características básicas de distintos sistemas. Además de ver como distintos tipos de gemelos digitales van camino de convertirse en herramientas de uso común en los laboratorios, también nos planteamos cuando y en qué medida acabarán sustituyendo a los propios sistemas experimentales.

Segunda conferencia. La revolución de la inteligencia artificial en el modelado del tiempo y del clima.

José M. Gutiérrez Llorente
Universidad de Cantabria.

La aplicación de la IA al modelado del tiempo y del clima ha revolucionado la precisión y velocidad de las predicciones meteorológicas, con un impacto enorme sobre dicha disciplina. Los modelos tradicionales, basados en ecuaciones físicas complejas, son lentos, y las simulaciones deben llevarse a cabo en grandes superordenadores. La Inteligencia Artificial, y en particular el aprendizaje profundo, puede analizar enormes cantidades de datos, identificar patrones, y aprender de las simulaciones existentes. Eso permite emular simulaciones meteorológicas a corto plazo, y climáticas a largo plazo, en una fracción del tiempo necesario para los modelos tradicionales. El avance de esta tecnología promete mejores predicciones y atribuciones de fenómenos meteorológicos extremos, contribuyendo a la preparación frente a desastres y a la resiliencia climática.

Tercera conferencia. Computación e IA para la predicción y optimización de sistemas complejos

Petros Koumoutsakos
Universidad de Harvard.

En los últimos treinta años, las capacidades de hardware se han multiplicado por mil millones, aumentando espectacularmente nuestra capacidad de cálculo y de adquisición, transmisión y procesamiento de ingentes cantidades de datos. Esta tecnología requiere una nueva forma de investigación científica: La informática está revolucionando nuestra capacidad para resolver problemas complejos y alimentando la revolución de la IA, que está transformando nuestro mundo. La IA ha reducido el coste de la previsión y la optimización en condiciones de incertidumbre, abriendo nuevas oportunidades para la ciencia y la empresa. Sin embargo, sigue habiendo dudas sobre el impacto social y el coste energético de estas oportunidades.

de estas oportunidades. En esta charla se argumenta que la IA es una evolución del pensamiento computacional y se sugiere que las aleaciones algorítmicas pueden acelerar los descubrimientos científicos y abordar los acuciantes retos de nuestro tiempo.

Cuarta conferencia. El impacto de la IA en la Física de Partículas y Astropartículas, y su promesa de futuro.

Carlos Delgado Méndez
CIEMAT, Madrid.

La inteligencia artificial y, sobre todo, el aprendizaje automático, se han venido empleando en física de partículas y astropartículas durante más de 20 años. Sin embargo, la revolución que estos métodos están experimentado conlleva la promesa de revolucionar también estos campos de la ciencia. En esta charla se explicará cómo estas tecnologías se están aplicando para mejorar la detección de partículas, el análisis de datos experimentales y la simulación de fenómenos físicos complejos, y se abordarán ejemplos de como la astronomía de rayos gamma con telescopios Cherenkov y la física de neutrinos, donde los algoritmos de aprendizaje profundo han optimizado la selección de partículas y la reconstrucción de parámetros.

Quinta conferencia. La influencia mutua entre neurociencia e inteligencia artificial

Juan Lerma Gómez
Inst. Neurociencia CSIC-UMH, Alicante.

Históricamente, se ha supuesto que existen paralelismos entre la forma de funcionar del cerebro y la inteligencia artificial. Aunque existen algunas evidencias de que la neurociencia ha aportado conocimientos clave para el desarrollo de la inteligencia artificial, hay una corriente de pensamiento que sostiene que realmente esto no es convincente. El hecho es que la neurociencia se esfuerza por encontrar principios que puedan ayudar en inteligencia artificial y los recientes avances en inteligencia artificial están influyendo de manera significativa en la investigación neurocientífica. Un ejemplo excelente es la reciente concesión del Premio Nobel de Física a Hopfield y Hinton, que desarrollaron los fundamentos matemáticos de las redes neuronales artificiales inspirándose en el funcionamiento del cerebro humano. Sus descubrimientos han permitido avances como el reconocimiento de imágenes, la traducción automática, etc.

Discusión y preguntas a los ponentes

Modera

Javier Jiménez  Sendín
Universidad Politécnica de Madrid - Real Academia de Ciencias y Real Academia de Ingeniería.