RL1 /

Aprendizaje Profundo para Visión y Lenguaje

Nuevas teorías y métodos para continuar desentrañando el potencial del Aprendizaje Profundo para crear sistemas cognitivos avanzados con un enfoque en la visión y el lenguaje.

Líderes / Álvaro  Soto - Denis Parra - Domingo Mery

RL2 /

IA neuro-simbólica

Integración de la IA lógica-probabilística y la basada en el aprendizaje profundo, invocando mutuamente las soluciones de cada parte, inyectando y utilizando la semántica en el aprendizaje profundo

Líderes / Leopoldo Bertossi - Pablo Barceló

RL3 /

IA inspirada en el cerebro

Reunir a científicos de la neurociencia, la psicología cognitiva y la IA para explotar los conocimientos de las operaciones anatómicas y cognitivas de los cerebros biológicos para iluminar a los investigadores de la IA.

Líderes / Marcela Peña - Pedro Maldonado

RL4 /

Aprendizaje automático basado en la física

Reunir a matemáticos, físicos y científicos de la IA para explotar los conocimientos de las ciencias físicas para desarrollar modelos de aprendizaje de máquina basados en relaciones causales.

Líderes / Paula Aguirre - Eduardo Cerpa

RL5 /

IA centrada en el ser humano

Nuevas tecnologías para un uso justo, seguro y transparente de la IA en la sociedad, así como metodologías para evaluar su impacto en la misma. Promover nuevas herramientas para una IA interpretable y explicable.

Líderes / Barbara Poblete - Marcelo Mendoza