La ciencia es omnipresente: la encontramos desde en la famosa manzana que cayó del árbol, hasta en la predicción del tiempo, pasando por el movimiento de los planetas, en el tratamiento de enfermedades, en nuestros móviles, cámaras de fotos y videos, radios, GPS, etc. La ciencia es la herramienta que la humanidad ha desarrollado para comprender y explicar el mundo que la rodea y para aplicar estos conocimientos en su beneficio.

La invención de las máquinas de cálculo ha revolucionado y acelerado el desarrollo de las ciencias gracias a las simulaciones numéricas. Concretamente, la implementación de modelos matemáticos en áreas como física, química, ingeniería, biología, economía y medicina ha posibilitado la reconstrucción y comprensión de eventos conocidos y, más allá, la predicción del futuro o de situaciones no observadas. Así ha surgido la computación científica, una disciplina que respalda las ciencias a través del diseño, la implementación y el uso de modelos matemáticos para analizar y resolver problemas científicos.

El desarrollo tecnológico vertiginoso producido en el siglo XX (alimentado por la computación científica) ha transformado sustancialmente nuestra sociedad y, a su vez, la computación científica. En particular, con el crecimiento de la potencia de cálculo, hemos empezado la revolución de la inteligencia artificial y, por lo tanto, de las máquinas inteligentes.

Este curso está diseñado para ofrecer una introducción al mundo de la inteligencia artificial y su conexión con las ciencias a través de ejemplos de la vida real. Empezaremos por ejemplos sencillos de modelos matemáticos en problemas de física e ingeniería. Mediante estos ejemplos, desarrollaremos algunos conceptos matemáticos básicos fundamentales para la resolución de estos problemas a través de la computación científica. Con estos ejemplos veremos también las limitaciones de las máquinas de cálculo y cómo se pueden abordar estos retos con la inteligencia artificial. Para ello, introduciremos algunos conceptos básicos de inteligencia artificial, así como sus conexiones con las matemáticas y la computación científica. Una vez establecido un lenguaje común para entender la inteligencia artificial y su potencial para la ciencia, profundizaremos en algunos éxitos como, por ejemplo, el tratamiento de imágenes, el reconocimiento de voz, y las redes sociales. Por otro lado, explicaremos algunos retos de la inteligencia artificial en problemas prácticos de producción de energía y salud estructural de edificios y puentes. Concluiremos con algunas ideas sobre nuestro futuro vinculado a la inteligencia artificial y al uso inteligente de grandes candidades de datos—Big Data.

• Lugar: UNED Bizkaia
• Fecha y hora: Del 28 de febrero al 9 de marzo de 2023. De 17:00 a 19:30 h.
• Evento difundido a través de la Plataforma AVIP que recibe el soporte técnico de INTECCA
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