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VRAIN

Valencian Research Institute for Artificial Intelligence

contacto
Aída Gil / Ana Cidad
dirección
Camino de Vera S/N
Provincia
Valencia

QUIÉNES SOMOS

VRAIN es un Instituto Universitario de referencia de Inteligencia Artificial en España. Formado por 112 investigadores de 7 grupos de investigación, miembros del DSIC y del Centro PROS de la Universitat Politècnica de València, con más de 30 años de experiencia en diferentes áreas de investigación de IA y referentes por su producción científica a nivel internacional.

Capacidades en habilitadores tecnológicos

Biotecnologías / Tecnologías de Ciencias de la Vida

Omics technologies
Sistemas de Información Genómicos y bioinformática (Especificación de modelos conceptuales y ontologías bioinformáticas, Desarrollo de software para la gestión y análisis de la información genómica, Análisis y optimización de bases de datos con información genómica) IA en la bioinformática y en las ciencias biomédicas: Diseño, ajuste y evaluación de modelos computacionales para la resolución de problemas en el ámbito de la genómica y de la biología de sistemas. Fundamentalmente, trabajamos con modelos discretos basados en computación natural y en la teoría de lenguajes formales cuyo ajuste, en algunos casos, se realiza mediante técnicas de aprendizaje automático que permiten una gran adaptabilidad al dominio del problema. Esos modelos los utilizamos para nuevos sistemas de predicción y anotación de información de naturaleza genómica. Además, usamos modelos de computación natural (especialmente de computación con membranas) para el diseño, implementación y calibración de simuladores de sistemas complejos biológicos con incidencia en las ciencias de la salud.

Sectores

  • Salud

Ciber Conectividad

Cyber-Physical Systems
Computación autónoma, Auto-adaptación y “Human in the loop” (Diseño y testeo de Internet de las cosas (IoT) en entornos empresariales: Integración de objetos del mundo real con los sistemas de información, Diseño y desarrollo de sistemas ubicuos y de inteligencia ambiental aplicados a Hogares inteligentes, Edificios y Ciudades Diseño de sistemas autónomos y auto-adaptativos)

Sectores

  • Hábitat
  • Turismo
Advanced Human-Machine Interfaces
Interacción Persona-Ordenador, interacción no intrusiva y usabilidad (Análisis de la usabilidad de sistemas de información en entornos DSDM, Desarrollo de interfaces de usuario multi-plataforma/dispositivo) Interfaces de usuario sensibles al contexto/adaptativas. Interacciones ubicuas en la IoT.

Sectores

  • Hábitat
  • Turismo

Ciber Seguridad

Data security and privacy technologies
Especificación y verificación de software. Seguridad demostrable. Análisis, modelado, verificación, síntesis, aprendizaje, depuración y optimización automatizada de sistemas, modelos y datos complejos. Análisis de protocolos crotográficos.

Sectores

  • Otros

Inteligencia Artificial y Computación

Machine learning technologies
- Testeo automatizado de software (Asesoría en la automatización de pruebas, Testing automatizado a nivel de interfaz de usario www.TESTAR.org, Testing de seguridad, Evaluación y mejora de procesos de desarrollo de software y pruebas siguiendo los estándares TMAP, CMMI, IEC, etc.) - Metamodels for Adversarial Machine Learning. - Inductive programming. - Model adaptation. - Hierarchical and Multiclass classification. - Machine Intelligence Evaluation

Sectores

  • Otros
  • Salud
Natural language processing and text mining
* Reconocimiento automático del habla (ASR) * Traducción automática (MT) * Síntesis del habla. * Diseño de modelos acústicos y de lenguaje, del reconocimiento de entidades, del etiquetado morfosintáctico para la recuperación de información, de la búsqueda por voz y búsqueda de respuestas, el resumen automático y el análisis de contenido en redes sociales (análisis de emociones, polaridad, análisis de reputación). * Minería de textos: Análisis de contenido en redes sociales (análisis de sentimientos, emociones, reputación, tendencias y posicionamiento entre otros), en el resumen automático de documentos (texto y audio) y en problemas que requieren de una representación semántica como los relacionados con la búsqueda de respuestas, la detección del doble sentido, clasificación de tópicos, etc

Sectores

  • Otros
  • Turismo
Responsible AI
Inteligencia Artificial Responsable (Responsable AI -RAI-; AI Safety/Security y Explainable AI -XAI) A partir de la premisa de que la inteligencia artificial ha de ser responsable, confiable, basada en valores éticos y sociales, enfocada al ser humano, segura (safe and secure) e interpretable/explicable, trabajamos en varias direcciones. Por un lado, en relación con el aprendizaje trabajamos en técnicas de explicación de modelos de caja negra (modelos miméticos), en el análisis de ataques adversarios según la familia de aprendizaje usado y, más recientemente, en cómo se relacionan diferentes paradigmas de IA y su efecto en su seguridad y robustez. Por otro lado, en relación con métodos simbólicos, trabajamos en seguridad demostrable, análisis de protocolos criptográficos, computación reversible y métodos formales para el análisis, modelado, verificación, síntesis, depuración, certificación, transformación, y optimización de sistemas críticos e inteligentes. Aplicamos la teoría de sistemas normativos para dotar de valores éticos a los sistemas de IA.

Sectores

  • Otros
  • Salud
Effective data processing infrastructures and platforms
AI Readiness and Automation (AutoDS, AutoAI y Technological Readiness).

Sectores

  • Hábitat
  • Otros
Affective computing
Agentes Inteligentes Afectivos. Ser capaz de reproducir el comportamiento social humano en dominios complejos (por ejemplo, modelar el miedo a las pérdidas y el comportamiento de los vendedores en los mercados de vivienda, predecir la asunción de riesgos en experimentos de subasta, marcos de simulación de gestión de crisis), es de gran interés en muchas áreas de investigación, como gestión de emergencias, flujos migratorios, educación personalizada, atención sanitaria, videojuegos o marketing.

Sectores

  • Hábitat
  • Salud
Multiagent Systems and Agreement technologies
Redes complejas y sistemas inteligentes. En el contexto de MAS y redes complejas: Análisis de la influencia de diferentes tipos de estructuras de red en la gestión de recursos distribuidos en sociedades de agentes; Mecanismos de autoadaptación en redes para mejorar la navegación en red; Influencia de la estructura de red en la emergencia de la cooperación en sociedades de agentes; Desarrollo de acuerdos no supervisados entre entidades autónomas inteligentes utilizando procesos de consenso en redes; Análisis de la evolución de las propiedades estructurales en las redes sociales. Social Simulation. Las Tecnologías del Acuerdo (AT) tratan sobre sistemas informáticos distribuidos abiertos de gran escala en los que los agentes software autónomos negocian entre sí, normalmente en nombre de seres humanos, con el fin de llegar a acuerdos mutuamente aceptables que deben ser coherentes con el contexto normativo en el que están establecidos y que permitirán, una vez aceptados, que los agentes soliciten servicios mutuos y los respeten. En estas tecnologías se incluyen las organizaciones virtuales, la negociación automática, los sistemas normativos, los modelos de confianza y reputación, la argumentación automática, etc.

Sectores

  • Salud
  • Turismo
Planning, scheduling and recommander systems
Sistemas de planificación y asesoramiento. Los problemas de planificación están relacionados con problemas de toma de decisiones y acciones que deberían tener lugar en entornos determinados para lograr objetivos específicos. Las decisiones se determinarán según el contexto del problema, el modelo de acción, el momento en que se llevarán a cabo las acciones y los recursos requeridos. El punto de vista multiagente requiere una planificación cooperativa para combinar y complementar las acciones que los diferentes agentes deberían llevar a cabo. Se aplican técnicas demográficas, de filtrado o técnicas de análisis de contexto social y de comportamiento. Sistemas de recomendación Un sistema de recomendación es una herramienta de personalización que intenta proporcionar a las personas una lista de elementos de información que mejor se adapte a sus gustos individuales. Incide en las preferencias del usuario analizando los datos del usuario disponibles, la información sobre otros usuarios y la información sobre el entorno, y selecciona los elementos que mejor se adaptan a estas preferencias. En resumen, un sistema de recomendación ofrece la posibilidad de personalizar el filtrado de la información para que sólo se muestre la información adaptada a las necesidades y preferencias del usuario. Tenemos una larga experiencia en el desarrollo de sistemas de recomendación turística, tanto para individuos como para grupos, basados en diferentes tipos de información, como preferencias explícitas/implícitas, psicología del usuario, etc. - Vehículos autónomos. Los sistemas autónomos en robótica están diseñados para realizar tareas sin la supervisión de controladores humanos. Hay varias ventajas: minimizar la fatiga del controlador, minimizar los riesgos, minimizar los costos operativos y mejorar los productos y el control de calidad de las operaciones..

Sectores

  • Otros
  • Transporte, almacenamiento y logística
Multiagent Systems and Agreement technologies
- Tecnologías de Persuasión. Las tecnologías de la persuasión son un campo interdisciplinario de investigación que se centra en el diseño y desarrollo de tecnologías interactivas que pueden crear, mantener o cambiar el pensamiento y el comportamiento humano utilizando técnicas de persuasión. Estas tecnologías son todavía un campo científico emergente que se enfrenta a múltiples desafíos, tales como: la aceptación y el uso real de la tecnología por parte del usuario; adaptación y personalización del sistema para el usuario; utilidad percibida y satisfacción del usuario; detección de eventos en el momento correcto; la continuidad del nuevo comportamiento a lo largo del tiempo; y asuntos éticos..

Sectores

  • Manufactura
  • Transporte, almacenamiento y logística
Multiagent Systems and Agreement technologies
´- Sistemas multiagente. El paradigma de sistemas multi-agente es un área de interés creciente en la IA. Esto es debido a su aplicación a la resolución de problemas complejos, donde las técnicas clásicas fallan en la obtención de una solución satisfactoria. Los sistemas multi-agente (MAS) hacen frente a la necesidad de comunicación y colaboración entre los agentes autónomos (entidades cuyo comportamiento es autónomo).- Virtual markets

Sectores

  • Otros
  • Suministro de energía eléctrica, gas, agua
Responsible AI
IA Explicable en las Ciencias de la Vida Entender y manipular el genoma implica entender y manipular la vida tal y como la percibimos en nuestro planeta. Este desafío de primera magnitud tiene implicaciones en todo lo relacionado con el ámbito de la salud. Esta línea de trabajo tiene como objetivo desarrollar plataformas que sean capaces de buscar, identificar, recuperar e interpretar la información genómica relevante. Esta información debe ser obtenida de repositorios en constante crecimiento, con volúmenes de datos inmensos en los que las técnicas de aprendizaje automático son indispensables para seleccionar la información de valor en un contexto de diagnóstico clínico y tratamiento preventivo que integre el conocimiento genómico en la práctica médica tal y como la entendemos. Integrar información clínica convencional con información genómica en un ámbito IA es esencial para desarrollar una medicina de precisión viable y confiable. La aplicación de técnicas de IA es indispensable para interpretar el caos de datos genómico que se están generando con el fin de poder determinar qué datos son relevantes desde el punto de vista clínico.

Sectores

  • Agri-food
  • Salud
Big data analytics technologies
Tecnologías educativas y Big Data Por big data (datos masivos) nos referimos a una colección de conjuntos de datos masivos y complejos que son difíciles de procesar utilizando herramientas y aplicaciones de gestión de datos convencionales. Las tecnologías educativas son un área en la que el big data están ganando impulso a gran velocidad. La investigación se dedica al estudio e implantación de soluciones innovadoras para el procesamiento de datos masivos en el área de las tecnologías educativas. En particular, se hace hincapié en el desarrollo y la integración de herramientas, soluciones y servicios digitales innovadores para el aprendizaje y la enseñanza. Métodos de producción de software para el desarrollo de aplicaciones Big Data Gestión de datos Genómicos

Sectores

  • Otros
  • Salud

Otras tecnologías habilitadoras no reflejadas

Tecnología 1
Desarrollo Dirigido por Modelos (DSDM) y Modelos en tiempo de ejecución (Modelado, Diseño y Desarrollo de Sistemas de Información basados en Modelos Conceptuales, Diseño e implantación de fábricas de software y líneas de producto software (SPL), Diseño y desarrollo de lenguajes específicos de dominio (DSL), Asesoramiento en la Generación Automática de Código) Ingeniería de Métodos (Diseño y construcción de métodos y herramientas de desarrollo de software, Construcción de herramientas CASE para dar soporte a la ejecución de métodos de producción definidos usando MOSKitt4Me)

Sectores

  • Manufactura
  • Otros

Tecnologías Industriales Avanzadas

Smart manufacturing and processes
• Computación autónoma, Auto-adaptación y “Human in the loop” en entornos industriales (Diseño y testeo de Internet de las cosas (IoT) en entornos empresariales: Integración de objetos del mundo real con los sistemas de información, Diseño y desarrollo de sistemas ubicuos y de inteligencia ambiental aplicados a Hogares inteligentes, Edificios y Ciudades Diseño de sistemas autónomos y auto-adaptativos) • Modelado Organizacional e Ingeniería de requisitos (De los requisitos al código, Gestión de requisitos en el ámbito del modelado organizacional, Soporte para la evolución de Sistemas de Información, Interoperabilidad de los Sistemas de Información dirigida por modelos y ontologías, Procesos de negocios Ubicuos y gestión de la variabilidad en los procesos de negocio) • IA e industria: sostenibilidad y fabricación inteligente La fabricación sostenible se define como "la creación de productos manufacturados que utilicen procesos que minimicen los impactos ambientales negativos, conserven la energía y los recursos naturales, sean seguros para los empleados, las comunidades y los consumidores y sean económicamente asequibles". Las nociones de manufactura limpia y ecológica (por nombrar algunas) se utilizan a menudo para describir estrategias o filosofías que son más o menos similares en el contexto de la sostenibilidad industrial. En esta línea de investigación nos centramos en la aplicación de técnicas de inteligencia artificial para conseguir soluciones optimizadas para sistemas de fabricación en los que se combinan objetivos sostenibles con objetivos económicos, temporales y otros. Los sistemas inteligentes de fabricación son una de las líneas de investigación de Factories of the Future and Industry 4.0, se concibe como un sistema inteligente distribuido en el que cada componente, elemento y/o recurso de fabricación es modelado y controlado mediante "agentes" de software que pueden cooperar para resolver problemas complejos. Se sabe que los sistemas inteligentes de control de fabricación satisfacen la necesidad de reactividad y adaptabilidad de los futuros sistemas de fabricación sostenibles. La cooperación entre agentes permite una asignación equitativa de recursos (como la asignación de energía) que puede conducir a un "bienestar social". Además, Cyber Pyshical Systems, Systems of Systems, Industrial IoT y Digital Twins son sublíneas relacionadas en las que el grupo está trabajando.

Sectores

  • Manufactura
  • Transporte, almacenamiento y logística