Este pasado viernes, 9 de mayo, se celebró la decimoséptima edición de los ValgrAI Matinales de Investigación, consolidándose como un espacio clave para el intercambio de conocimientos en inteligencia artificial (IA) en la Comunitat Valenciana. Este evento mensual, organizado por la Fundación ValgrAI, reunió a investigadores, estudiantes y profesionales para explorar los avances más recientes en IA y fomentar la colaboración interdisciplinaria.
Control de robots basado en aprendizaje por refuerzo profundo
El primer ponente fue liderada por Álvaro Belmonte, quien ofreció una introducción clara y didáctica sobre el potencial del aprendizaje por refuerzo profundo (Deep Reinforcement Learning, DRL) en el ámbito de la robótica.
Tras repasar los métodos clásicos de control y sus limitaciones para enfrentarse a tareas complejas o entornos cambiantes, Belmonte explicó cómo el aprendizaje por refuerzo permite a los robots aprender a través de la experiencia, maximizando recompensas sin necesidad de modelar explícitamente el entorno. Al incorporar redes neuronales profundas, este enfoque permite que los robots desarrollen comportamientos sofisticados y adaptables.
La charla incluyó varios ejemplos de aplicación práctica en manipulación robótica, locomoción y coordinación de múltiples brazos robóticos. Especial mención mereció el ámbito de la robótica orbital, donde el DRL está abriendo nuevas posibilidades para el control autónomo en escenarios espaciales.
La importancia de considerar aspectos realistas para la validación de estrategias de reubicación de ambulancias
A continuación, Yulia Karpova presentó una interesante investigación centrada en la mejora de los tiempos de respuesta en los Servicios de Emergencias Sanitarias. En concreto, abordó la problemática de la reubicación dinámica de ambulancias como alternativa a la ampliación de flota, una solución que plantea importantes ventajas operativas y económicas.
Sin embargo, tal como explicó la investigadora, muchas de las estrategias desarrolladas en los últimos treinta años no han llegado a implementarse en contextos reales debido a su escasa consideración de factores prácticos como la tasa real de llamadas, la distribución geográfica, los turnos del personal o las restricciones de tráfico.
La ponencia presentó un algoritmo avanzado que incorpora estos elementos realistas en la toma de decisiones para la reubicación de ambulancias. Para demostrar su viabilidad, Karpova analizó el caso de estudio de la ciudad de Valencia, mostrando cómo el enfoque propuesto permite mejorar la eficiencia del servicio y aumentar la cobertura sin necesidad de añadir más vehículos. La investigación refuerza la idea de que la utilidad práctica de los modelos de IA depende, en gran medida, de su conexión con la realidad operativa.
Invitación a la Próxima Edición
El evento no solo proporcionó una plataforma para la presentación de investigaciones impactantes, sino que también ofreció una oportunidad para que los participantes interactuaran con los investigadores durante la ronda de preguntas y respuestas, profundizando en los temas discutidos y explorando futuras colaboraciones.
La próxima edición del ValgrAI Matinal de Investigación está programada para el primer viernes del próximo mes. Invitamos a todos los interesados a unirse a nosotros para otra sesión enriquecedora que promete más discusiones estimulantes y descubrimientos en el área de la inteligencia artificial. ¡Marquen sus calendarios y prepárense para inspirarse en las infinitas posibilidades que la IA puede ofrecer!
