Artefact Research Center

Acortando la brecha entre la academia y las aplicaciones industriales.

Nuestro ecosistema de investigación en unas pocas cifras

El Artefact y el Research Center en cifras.

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Artículos científicos publicados
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Publicaciones sometidas a revisión por pares: congresos y revistas en los que se publica nuestra investigación.
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Colaboraciones: colaboramos con socios del ámbito académico e industrial que participan como coautores en nuestras investigaciones.

Publicaciones sometidas a revisión por pares: congresos y revistas en los que se publica nuestra investigación.

Colaboraciones: colaboramos con socios del ámbito académico e industrial que participan como coautores en nuestras investigaciones.

La misión del Artefact y el Research Center.

Un ecosistema completo que tiende un puente entre la investigación fundamental y las aplicaciones industriales concretas.

La misión del Artefact Research Center.

Investigación sobre modelos más transparentes y éticos para fomentar la adopción del modelo AI por parte de las empresas.

CENTRO DE INVESTIGACIÓN ARTEFACT

Ejemplos de sesgos AI

  • AppleCard otorga hipotecas basadas en criterios racistas
  • Lensa AI sexualiza los selfies de women
  • Clasificación racista de imágenes de Facebook con afroamericanos como monos
  • El chatbot de Twitter de Microsoft se volvió nazi, sexista y agresivo
  • Los buenos científicos son hombres blancos

Desafío actual

Los modelos AI son precisos y fáciles de implementar en muchos casos de uso, pero siguen siendo incontrolables debido a las «cajas negras» y a cuestiones éticas.

Lee nuestras últimas noticias sobre el Artefact y el Research Center

Campos de investigación transversales

Gracias a nuestro posicionamiento único, nuestro objetivo es abordar los retos generales del programa AI, ya sea en el ámbito de la modelización estadística o de la investigación en gestión.
Esas preguntas son transversales a todas nuestras asignaturas y nutren nuestra investigación.

Control y rendición de cuentas

Control
responsabilidad

  • Modelos controlables con garantías en las predicciones
  • Interactuar con planificadores de demanda
  • Gerentes de categoría
  • Decisión del mejor modelo de entrada: garantizar predicciones fiables incluso fuera del conjunto de entrenamiento
  • Por ejemplo: Forzar monotonía en las variables de entrada
Explicabilidad y transparencia

Explicabilidad
Y transparencia

  • Interpretación de predicciones
  • Interfaz y visualización para usuarios no técnicos
  • Adaptar los módulos y componentes de los modelos a los oficios
  • Visualización sobre entradas comprensibles, antes de la ingeniería de características
Sesgo e incertidumbre

Sesgo y
incertidumbre

  • Enriquecer la predicción para mejores decisiones
  • Incertidumbre no simétrica (vs Gaussiana) necesaria para los clientes
  • Adaptado a la optimización de series temporales y surtido
Obstáculos y factores que impulsan la IA en el ámbito empresarial

Obstáculos y factores que impulsan la iniciativa AI en el ámbito empresarial

  • Estudio de las Organizaciones
  • Entrevistas a los principales accionistas y tomadores de decisiones del CAC 40
  • Repercusiones de AI en materia de ética, equidad e interpretabilidad
  • Gobernanza, normas y reglamentos para las aplicaciones AI

Un ecosistema completo que une la brecha entre la investigación fundamental y las aplicaciones tangibles de la industria.

Un ecosistema completo que une la brecha entre la investigación fundamental y las aplicaciones tangibles de la industria.

Una selección de nuestros artículos revisados por pares, presentados en conferencias de primer nivel sobre inteligencia artificial.

Nuestros investigadores colaboran en retos del mundo real relacionados con la inteligencia artificial.

Artículos de Medium de nuestros expertos en tecnología.

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