Nuevo Libro Blanco del CSIC sobre los desafíos en inteligencia artificial en la próxima década

Nuevo Libro Blanco del CSIC sobre los desafíos en inteligencia artificial

El Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) ha lanzado cuatro nuevos Libros Blancos que recogen los desafíos científicos en la próxima década para ampliar las fronteras del conocimiento en el campo de la inteligencia artificial (IA), entre otros. Los volúmenes, publicados en inglés por Editorial CSIC, están disponibles en acceso abierto.

El CSIC ha publicado en abierto un Libro Blanco con los desafíos de la década en inteligencia artificial.

El CSIC ha publicado 4 nuevas entregas de sus 14 Libros Blancos, que recogen las temáticas estratégicas del organismo para enfocar la investigación hacia los grandes retos de la próxima década. En este caso, abarcan la IA, el cambio global, la energía y los océanos.

Los 5 primeros volúmenes se han lanzado a lo largo de este año y el resto de títulos de la colección, coordinada por Jesús Marco, vicepresidente de Investigación Científica y Técnica, y Victoria Moreno-Arribas, vicepresidenta adjunta de Áreas Científico-Técnicas, se publicarán en los próximos meses.

Inteligencia artificial, robótica y ciencia de datos

El Libro Blanco ‘Artificial Intelligence, Robotics & Data Science’, coordinado por Sara Degli Esposti y Carles Sierra, resume los últimos avances en IA, robótica y ciencia de datos, así como los desafíos que implica el uso de máquinas automatizadas y autónomas, un área considerada de gran importancia estratégica tanto por el sector público como por el privado.

Este volumen recoge conceptos clave para integrar el conocimiento, el razonamiento y el aprendizaje en el diseño de entidades artificiales, y muestra cómo se han impulsado diversas teorías para para modelar el comportamiento de los agentes autónomos.

Los autores realizan un análisis de la variedad de aplicaciones de la ciencia basada en datos que se utilizan actualmente en todos los campos del conocimiento, especialmente las técnicas de machine learning y diferentes áreas de la robótica en desarrollo. También describen los retos asociados con los modelos cognitivos computacionales, y los desafíos éticos, legales, económicos, sociales y de sostenibilidad y seguridad de los sistemas inteligentes.

 
 
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