Juan D. Gutiérrez | i3 lab

MetrikaBox: An open framework for experimenting with audio classification

Thu, 28 Aug 2025 00:00:00 +0000

Prompt Once, Segment Everything: Leveraging SAM 2 Potential for Infinite Medical Image Segmentation with a Single Prompt

Mon, 14 Apr 2025 00:00:00 +0000

Beyond Spectrograms: Rethinking Audio Classification from EnCodec's Latent Space

Sun, 16 Feb 2025 00:00:00 +0000

Advancing precision in medical image segmentation: A performance analysis of loss functions for COVID-19 lung infection segmentation in computed tomography images

Fri, 01 Nov 2024 00:00:00 +0000

Analysis of ChatGPT Performance in Computer Engineering Exams

Mon, 25 Mar 2024 00:00:00 +0000

No More Training: SAM's Zero-Shot Transfer Capabilities for Cost-Efficient Medical Image Segmentation

Mon, 15 Jan 2024 00:00:00 +0000

JENUI 2023: mejor trabajo

Thu, 06 Jul 2023 00:00:00 +0000

El 30 de noviembre de 2022 OpenAI presentó ChatGPT. Como a la mayoría, nos pilló por sorpresa 🤯 con sus increíbles capacidades. Desde el primero momento nos planteamos qué impacto tendría en las diferentes facetas de nuestro día a día: en la Ingeniería Informática, en la investigación y en la docencia. A partir de una idea de nuestro compañero Roberto decidimos centrarnos en esta última.

El resultado de varios meses de esfuerzo es nuestro trabajo “Impacto de ChatGPT en los métodos de evaluación de un grado de Ingeniería Informática”, que presentamos a las JENUI de 2023 y por el que nos han concedido el premio a mejor trabajo de las jornadas. En esta edición, dominada por ChatGPT (algo que ha quitado el sueño a alguna que otra conferenciante), el trabajo “Rivalizar o no: análisis del modo competición de Wooclap basado en rendimiento y procesamiento de audio”, de nuestros compañeros de la Universidad de Murcia, también fue premiado.

Aquí puedes ver a Roberto presentando nuestra experiencia ante el resto de asistentes a las jornadas (unos 10 minutos más el turno de preguntas):

En cuanto se publiquen las actas las compartiremos para que puedas leer el trabajo y darnos tu opinión. Mientras tanto, éste es el resumen:

Las Inteligencias Artificiales Generativas han experimentado una importante evolución durante los últimos años y, en especial, en el 2022. Una de las inteligencias que más revuelo ha causado en el mundo académico es ChatGPT, que proporciona una interfaz que simplifica enormemente el uso productivo de un modelo de lenguaje de gran tamaño. Estos modelos de lenguaje son capaces de analizar y generar textos con gran rapidez y calidad. Estas capacidades podrían tener un impacto relevante en las metodologías de enseñanza-aprendizaje y también en los métodos de evaluación. Con el fin de analizar el posible impacto de ChatGPT en los métodos de evaluación, en este trabajo, se ha puesto a prueba la capacidad de ChatGPT para resolver los exámenes de 15 asignaturas de Ingeniería del Software de un grado de Ingeniería Informática. Los resultados muestran que ChatGPT podría tener un impacto evidente en los métodos de evaluación; ya que, es capaz de superar una cantidad significativa de preguntas y problemas de diferente naturaleza en múltiples asignaturas. Como contribución fundamental, se proporciona un estudio detallado de los resultados por tipología de preguntas y problemas, que permite establecer unas recomendaciones a tener en cuenta en el diseño de los métodos de evaluación.

¿Te interesa el tema? ¿Quieres que colaboremos? Ponte en contacto con nosotros y hablamos.

Actualización: Puedes leer el trabajo citado justo aquí.

Impacto de ChatGPT en los métodos de evaluación de un grado de Ingeniería Informática

Wed, 05 Jul 2023 00:00:00 +0000

ADAPIMMA

Tue, 04 Jul 2023 11:31:59 +0200

La gestión de derechos de autor en España es una cuestión que siempre ha estado en el ojo del huracán y que ha suscitado gran controversia. Mención especial merece la gestión de derechos de autor de piezas musicales. Para gestionar estos derechos existe la SGAE (Sociedad General de Autores y Editores) que mantiene un cierto monopolio. La gestión de derechos de autor se rige por la Ley de Propiedad Intelectual, que en su redacción del año 1996 es un tanto vaga en cuanto a los criterios de reparto. Tan vaga es la redacción que no está claro cómo la SGAE tarifica a las entidades emisoras, como, por ejemplo, la radio. En algunos casos se hace por volumen de facturación de la entidad emisora, aplicando un porcentaje. Es decir, es independiente de la música utilizada por la emisora y, siendo así, no hay forma de hacer un reparto justo entre los autores que aportan esa música. En otros casos, se hacen estimaciones de uso de la música y en función de eso la sociedad gestora factura. Esto puede producir situaciones en las que autores jóvenes con talento pero con trayectorias cortas y poco consolidadas no estén recibiendo una recompensa adecuada por su trabajo y les haga desistir de continuar su carrera en este ámbito.

Precisamente el objetivo de este proyecto es investigar las técnicas que permitirían desarrollar un sistema capaz de i) discriminar el uso que se hace de la música en medios radiofónicos atendiendo a su catalogación en la nueva Ley de Propiedad Intelectual (solución al primer problema) y ii) asociar el uso exacto que se hace de la pieza musical a su autor original para poder hacer un reparto equitativo de derechos de autor (solución al segundo problema). El desarrollo de esta propuesta supondría una innovación significativa en el mundo musical que podría ser una fuente importante, no solo de potenciales clientes a nivel mundial, sino también de inversiones internacionales que permitan la internacionalización del modelo TIC extremeño, ambas líneas fundamentales del eje Empleo, Emprendimiento e Innovación de la Estrategia Regional de Economía Verde y Circular, Extremadura 2030. No en vano, por su evolución y su potencial recorrido en Extremadura, el sector TIC es un polo activo de producción de tecnología transversal y un motor de la implantación de empresas de desarrollo software, que se pueden considerar empresas verdes al no generar residuos.

Resultados

El artículo “A Hybrid Multidimensional Recommender System for Radio Programs”, publicado en la revista “Expert Systems with Applications” de Elsevier, es un resultado directo de este proyecto.

Su código fuente está disponible a través de dos proyectos de GitHub:

También está disponible una demo.

SAM para la segmentación de imagen médica

Tue, 23 May 2023 15:00:53 +0200

El código fuente de este proyecto se encuentra en este repositorio.

MusicGenia

Fri, 12 May 2023 13:17:36 +0200

El objetivo principal de MusicGenia consiste en construir una plataforma basada en la nube para ofrecer música de producción generada por IA como servicio para creadores de contenidos y medios de comunicación, que puede consumirse en línea (generación de música en directo) o fuera de línea (generación de música grabada). Los beneficios directos de esa plataforma son: (1) música libre de derechos de autor; (2) música original; (3) facilidad para encontrar música que se adapte a tu contenido; y (4) música en streaming (consume toda la que necesites, paga por segundos no por canción).

A Model-Driven Approach for Systematic Reproducibility and Replicability of Data Science Projects

Tue, 28 Jun 2022 00:00:00 +0000

CompareML: A Novel Approach to Supporting Preliminary Data Analysis Decision Making

Wed, 01 Jun 2022 00:00:00 +0000

A Hybrid Multidimensional Recommender System for Radio Programs

Sat, 20 Feb 2021 00:00:00 +0000

Towards a Conceptual Framework for the Specification of Reproducible and Replicable Data Analysis Projects

Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 +0000