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02 - 07 - 25, Castellón

Un proyecto de la UJI estudia el uso de la inteligencia artificial para potenciar la educación y el bienestar social

 Un proyecto de la UJI estudia el uso de la inteligencia artificial para potenciar la educación y el bienestar social
El uso de la tecnología para mejorar la calidad de vida y la educación es uno de los grandes retos del siglo XXI. En este contexto, el proyecto liderado por Rafael Berlanga, catedrático del Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos, y por Lledó Museros Cabedo, profesora titular del Departamento de Ciencia e Ingeniería de los Computadores de la Universitat Jaume I, investiga cómo aplicar la inteligencia artificial explicable (XAI) para promover hábitos saludables, potenciar las capacidades cognitivas y fomentar la inclusión social.

Esta investigación, recogida en el proyecto XAI4SOC-UJI, y financiada por el Plan Estatal de Investigación Científica 2021, responde al llamamiento de la Década del Envejecimiento Saludable (2021-2030) de la Asamblea General de las Naciones Unidas, que promueve el apoderamiento de las personas mayores para continuar siendo ciudadanas activas, y a la vez educar desde la juventud en valores y hábitos que mejoran el bienestar. En este contexto, XAI4SOC-UJI combina tecnologías avanzadas, como videojuegos cognitivos y sistemas conversacionales, para ayudar especialmente los adolescentes a desarrollar habilidades de razonamiento espacial y a reconocer y gestionar emociones.

Entre los adelantos conseguidos hasta ahora, el proyecto ha desarrollado nuevas metodologías que permiten a los sistemas basados en IA explicar sus decisiones de forma transparente y adaptada a cada persona. En concreto, esto incluye técnicas de razonamiento de sentido común, el uso de ontologías —estructuras que ayudan la IA a organizar y relacionar conceptos dentro de un tema concreto— para comprender mejor el contexto y generar explicaciones claras, así como interfaces multimodales que ofrecen explicaciones accesibles en varios formatos (texto, audio, imagen). Además, ya se han realizado pruebas piloto con estudiantes y personas mayores que han demostrado la utilidad de estas tecnologías para mejorar las capacidades cognitivas y fomentar el bienestar. Por otro lado, el proyecto también cuenta con la colaboración de centros de educación secundaria y de la spin-off SemanticBots para el desarrollo de los sistemas conversacionales, y ya ha implementado prototipos como XAI4SOC-cogGames y XAI4SOC-emoBook.

Aun así, los retos pendientes incluyen la validación de estas tecnologías en entornos reales y la adaptación a las nuevas regulaciones europeas sobre IA, como la AI Act y las directrices Z-Inspection® para garantizar sistemas de IA dignos de confianza. Además, se trabaja en ampliar la biblioteca de código abierto que integra todos los algoritmos desarrollados, así como en la evolución de las plataformas XAI4SOC-emoBook y XAI4SOC-cogGames.

Rafael Berlanga es catedrático de la Universitat Jaume I y coordina el grupo de investigación TKBG - Bases de Conocimiento Temporal, fundado en 1997, formado por investigadores con amplia experiencia en inteligencia artificial, minería de textos y datos, y análisis de redes sociales. A su lado, Lledó Museros Cabedo, profesora titular del Departamento de Ciencia e Ingeniería de los Computadores, experta en razonamiento cualitativo, robótica y procesos cognitivos, participa como coinvestigadora principal del proyecto. Actualmente, el grupo trabaja en líneas como IA explicable, grandes modelos de lenguaje (LLM) y sistemas cognitivos aplicados a la sostenibilidad y el bienestar, y ofrece servicios de consultoría en sistemas conversacionales y modelización cognitiva. Toda la trayectoria y las líneas de trabajo del grupo se pueden consultar en: https://krono.act.uji.es/.

Con esta investigación, la Universitat Jaume I reafirma su compromiso con la investigación aplicada y la transferencia de conocimiento, contribuyendo a desarrollar herramientas digitales que mejoran el bienestar y fomentan una sociedad más inclusiva y preparada para los retos del futuro.

Esta investigación forma parte del proyecto PID2021-123152OB-C22, financiado por MICIU/AEI/10.13039/501100011033 y FEDER/UE.

Fuente: Universidad Jaime I

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