Jornada sobre el premio Nobel de Física 2024
Conferencia: Hopfield y Hinton y dos ideas que cambiaron el mundo.
Jesús Cérquides.
Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial (IIIA - CSIC).
Demostraciones de aplicaciones de la IA al diseño en Microelectrónica.
Gustavo Liñán.
Instituto de Microelectrónica de Sevilla (IMSE-CSIC).
Viernes 22 de noviembre, 12:00, Aula magna de la Facultad de Física.
Resumen de la charla
Este año el premio Nobel de física ha sido otorgado a Hopfield y Hinton, "por descubrimientos e invenciones fundamentales que permiten el aprendizaje automático con redes neuronales artificiales". En esta charla se explicará el funcionamiento básico de los dos modelos que les valieron el premio Nobel: la red de Hopfield y la máquina de Boltzmann desde una perspectiva divulgativa.
Bio de Jesús Cerquides.
Jesús Cerquides es investigador en el Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial (IIIA) del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), donde dirige el departamento de sistemas de aprendizaje. Anteriormente, ha ocupado puestos como profesor asistente en la Universidad de Barcelona y en la Universidad Pablo de Olavide, director de tecnología (CTO) y miembro del consejo de administración en Intelligent Software Components S.A., y director asociado en el Union Bank of Switzerland (UBS AG). Sus intereses de investigación incluyen el aprendizaje automático probabilístico y causal, los sistemas multiagente, y la ciencia ciudadana democrática y mejorada por la IA. Participa regularmente como miembro senior del comité de programas en conferencias importantes de inteligencia artificial como IJCAI y AAAI. Actualmente, es editor asociado del Artificial Intelligence Journal.
Demostraciones de aplicaciones de la IA al diseño en Microelectrónica
En esta breve sesión, de unos 15 minutos de duración, presentaremos un par de aplicaciones que ilustran como la Inteligencia Artificial puede ayudar en distintos aspectos en el diseño microelectrónico.
En primer lugar, presentaremos nuestra herramienta AISAD. Un software que a través de el uso de distintos tipos de redes neuronales y técnicas de Machine Learning es capaz de producir diseños de alto nivel de convertidos analógico a digital del tipo Sigma-Delta partiendo únicamente de las especificaciones proporcionadas por el usuario.
En segundo lugar presentaremos una demo en directo sobre el uso de un tipo especial de redes neuronales conocidas como LSTM (Long-Short Term Memories) que usamos en el contexto de la Radio Cognitiva (CR) para analizar y predecir la ocupación de distintas bandas de radio frecuencia alrededor de dispositivos del Internet de las Cosas (IoT) de manera que esas predicciones informan al dispositivo sobre cual va a ser la mejor banda en la que ubicarse en el futuro cercano.
Bio de Gustavo Liñan
