Esta cuarta sesión temática está integrada por las siguientes mesas:

1. Radares de tráfico inteligentes: de la seguridad vial al Gran hermano. José Alberto España (Dpto. Derecho Público).

La inteligencia artificial está llegando a las carreteras. En aras de mejorar la seguridad vial, los países se dotan de nuevos sistemas inteligentes que son capaces de detectar cualquier infracción que se cometa. Y aunque esto tiene muchas ventajas, encierra potenciales riesgos para los derechos y libertades de los ciudadanos que conoceremos más a fondo en este encuentro.

2. ¿Sueñan las máquinas con seres humanos? La representación de la Inteligencia Artificial en la literatura anglófona contemporánea. Carmen Lara-Rallo (Dpto. Filología Inglesa, Francesa y Alemana).

Esta charla explora la representación literaria de la Inteligencia Artificial en la literatura contemporánea en lengua inglesa, desde el punto de vista de la visión de la literatura como agente activo de reflexión en el ensamblaje socio-cultural y humanístico tecnológico del que la Inteligencia Artificial forma parte.

3. IA para prevención de delitos en entorno urbano. Eduardo Guzmán de los Riscos (Dpto. Lenguajes y Ciencias de la Computación).

En la actualidad diversos investigadores de la UMA colaboran con la Policía Nacional, a través de un proyecto del plan nacional de I+D, en lo que se denomina policía predictiva que es un conjunto de estrategias que se basa en técnicas de ingeniería y ciencia de datos, y de inteligencia artificial para ayudar a la policía a predecir dónde y cuándo es más probable que tengan lugar los delitos, así como identificar patrones y tendencias delictivas. En el marco de este proyecto nos hemos centrado en los delitos que tienen lugar en el entorno urbano de la ciudad de Málaga y, como parte de este proyecto, hemos desarrollado un modelo digital de la ciudad que recoge información sobre delitos, movilidad, climatología, características socio-económicas, etc.

4. Enseñando a una máquina a que aprenda por sí misma a analizar vídeos de tráfico. Ezequiel López Rubio (Dpto. Lenguajes y Ciencias de la Computación).

Conoceremos algunas técnicas que se pueden usar para que un sistema de inteligencia artificial basado en aprendizaje profundo mejore su rendimiento analizando vídeos de tráfico, aprendiendo de vídeos recolectados previamente. Este nuevo procedimiento automático para la detección de objetos pequeños en vídeos de tráfico consta de una primera fase en la que se generan automáticamente mediante técnicas de super-resolución etiquetas correspondientes a vehículos; posteriormente, la red convolucional profunda es reentrenada utilizando estas etiquetas generadas automáticamente. Finalmente, la red reentrenada se emplea para detectar en tiempo real los vehículos en el vídeo grabado por la cámara.