Us convidem a participar en el 27è Congrés Internacional de l’Associació Catalana d’Intel·ligència Artificial (CCIA 2025) que tindrà lloc el 15, 16 i 17 d'octubre de 2025 a l'Hotel Fèlix de Valls.
9 d’abril
Data límit per a l’enviament del resum i les paraules clau
6 de maig
Data límit per a la recepció d’articles
15 de juny
Data límit per a la comunicació d’acceptació dels articles
5 de juliol
Data límit per a la inscripció al congrés
5 de juliol
Data límit per a l’enviament de la versió final
15, 16 i 17 d’octubre
Dates de celebració del congrés
Us convidem a enviar articles que reflecteixin tant treballs acabats com treballs en progrés, amb idees originals i prometedores. S'accepten els següents tipus d'enviaments:
Els articles llargs seran revisats per parells basant-se en la seva qualitat tècnica, relació amb els temes de la conferència, originalitat, rellevància, significació i claredat. Els articles curts seran avaluats per la seva significació com a descripcions de treballs en curs. Els resums han de reflectir idees inicials i/o disruptives que generin debat. Tingueu en compte que tots els enviaments han de ser originals. Els articles curts i els resums acceptats es presentaran en sessions breus i de pòsters. Els resums no es publicaran al llibre d'actes, sinó que es trobaran disponibles a la web del congrés.
• AI Applications
• AI Problem Solving
• Agents and Multi-agent Systems / Hybrid systems
• Artificial Neural Networks and Evolutionary Systems
• Artificial Vision and Image Processing / Perception
• Cognitive Modelling and Cognitive Systems
• Data Mining and Knowledge Discovery from Databases
• Ethical, Legal, Social, Economic and Cultural aspects of AI (ELSEC-AI)
• Explainable and Interpretable AI
• Fusion / Aggregation of Information
• Human-Machine Communication
• Human-Robot Interaction
• Knowledge Representation and Ontologies
• Logic and Reasoning
• Machine Learning
• Natural Language Processing
• Planning, Optimization, Satisfiability and Constraints
• Recommender Systems
• Robotics
• Virtual Agents
Pujarem els detalls de la publicació aviat.
Pujarem els detalls del registre aviat.
En aquesta sessió es presentarà la comunitat EIT AI, una iniciativa impulsada per l’Institut Europeu d’Innovació i Tecnologia (EIT) per fomentar la innovació en intel·ligència artificial a Europa. S’explicarà com l’EIT dona suport a empreses, universitats i entitats de diferents sectors per impulsar projectes d’IA amb impacte social i econòmic. Es destacaran els seus programes clau, com ara l’AI Challenge, l’AI Founders Club, l’AI Conformity Tool o SkillSync, una eina creada per identificar de manera personalitzada les habilitats que les empreses necessiten desenvolupar en l’àmbit de la IA per ser més competitives. També es presentaran els resultats més rellevants d’una anàlisi de les competències en IA feta a més de 30 treballadors de 7.000 empreses d’arreu d’Europa.
Les funcions d’agregació han demostrat la seva utilitat en una àmplia gamma de disciplines en els darrers anys. Entre aquestes, les funcions de mitjana destaquen per la seva gran aplicabilitat. Normalment definides sobre l’interval tancat [0,1], aquestes funcions han tingut molt d’èxit en la lògica difusa. No obstant això, també són fonamentals en estadística descriptiva, on les dades poden ser qualsevol nombre real. Això suggereix naturalment la importància d’estudiar aquestes mesures en el context de dades reals generals. A més, en els darrers anys han sorgit diversos camps on les dades que es processen no són nombres, sinó intervals. Tot i que es podrien representar mitjançant marques de classe, té més sentit conservar tota la informació continguda dins dels intervals sense reduir-los a un únic valor. Això porta a la idea de definir funcions de mitjana per a dades d’interval, centrant-se específicament en intervals tancats de nombres reals. Atès que no hi ha un ordre total clàssic sobre intervals, aquest estudi explora com diferents esquemes d’ordenació —com les estructures de reticle (lattice) i els ordres admissibles— afecten el comportament d’aquestes funcions de mitjana. Aquestes estructures d’ordre s’adapten per treballar sobre intervals amb extrems reals arbitraris, d’acord amb la naturalesa de les dades. Aquest tema també s’utilitza com una oportunitat per explorar aspectes relacionats, com ara la seva aplicació potencial en intel·ligència artificial i la convergència de factors que poden influir en un estudi d’investigació.
Pujarem més informació aviat.
Karla Trejo (i2Cat)
Jordi Pascual (URV)