Charlas científicas «CITIC-Coffee»

08 abril 2019 | 10:00 - 11:30 h

  • CITIC-UGR

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El evento CITIC-Coffee combina charlas breves de jóvenes investigadores en formación con un frugal desayuno. Contará con las siguientes ponencias (cada una de ellas de unos 12 minutos + preguntas):

  • Santiago López Tapia
    Afiliación/Departamento: CCIA / UGR
    Título de ponencia: Superresolución de vídeo usando redes generativas adversarias
    Abstract: Debido al incremento en pantallas de alta y ultra alta definición, la demanda de contenidos de vídeo en altas resoluciones ha crecido por encima de la capacidad de producción de los mismos. Esto ha llevado al incremento en la demanda de técnicas que puedan incrementar significativamente la resolución de contenidos actuales disponibles en resoluciones mucho más bajas. Sin embargo, estas técnicas actuales de superresolución de vídeo producen resultados excesivamente borrosos, resultando en imágenes con una calidad perceptual inferior. Para solventar este problema, proponemos realizar una pseudo-inversión con regularización del modelo de formación de imágenes utilizando GANs y pérdidas perceptivas. Dicho modelo, que no requiere el uso de la compensación de movimiento, utiliza explícitamente el modelo de formación de imágenes de baja resolución y, además, introduce dos pérdidas que se utilizan para obtener imágenes de alta resolución mejoradas perceptualmente. La validación experimental muestra que nuestro enfoque supera a los actuales modelos de aprendizaje basados en súper resolución de vídeo.
  • Eva M. Almansa
    Afiliación/Departamento: CCIA / UGR
    Título: A Multiagent-based Aproach for Smart Grid Balancing
    Abstract: Las redes eléctricas de la próxima generación van a tener una arquitectura
    smart-grid impulsada por una demanda creciente de mayor eficiencia energética, menores emisiones de gases de efecto invernadero y una mejor calidad y confiabilidad de la energía. Esta evolución es posible gracias a las innovaciones y los desarrollos continuos en generación distribuida y almacenamiento de energía, electrónica de potencia avanzada y tecnologías de comunicación modernas. Para administrar y operar una infraestructura tan crítica y compleja de manera eficiente y confiable surge el concepto conocido como micro-red (micro-grid). La micro-red se ha convertido en una plataforma prometedora para que una red inteligente integre y coordine un potencial enorme número de recursos energéticos distribuidos de forma descentralizada. De esta forma, nuestra propuesta está basada en un enfoque de sistema multiagente. Para la gestión y control de la energía del micro-red se ha diseñado una estructura donde varios agentes autónomos, independientes y dentro de un entorno, interactúan entre sí. Esta estructura se compone por distintos prosumers (consumidores y productores de energía), contadores o transformadores y brokers. Para demostrar su capacidad, a cada agente que tiene habilidad de gestor se le ha otorgado una inteligencia con distintos intereses o políticas pero con un único objetivo común: rentabilizar el uso de la energía eléctrica. De este modo, como primer caso de uso, presentamos un balance de la energía consumida y generada.
  • Juan Manuel Martín Doñas
    Afiliación/Departamento: TSTC / UGR
    Título: A Deep Learning Loss function based on the Perceptual Evaluation of the Speech Quality
    Abstract: Las técnicas de realce de voz permiten reducir el ruido que contamina la señal de voz, mejorando la calidad perceptual y/o la inteligibilidad de la misma. En los últimos años, se ha extendido el uso de las redes neuronales profundas en este ámbito, permitiendo el desarrollo de algoritmos de realce que mejoran las técnicas clásicas de procesado de señal. Sin embargo, el entrenamiento de estos algoritmos no tiene en cuenta ningún criterio perceptual como el que tendría un oyente. En este trabajo se ha adoptado una métrica de evaluación de la calidad de voz como es el Perceptual Evaluation of the Speech Quality (PESQ) y se ha integrado en la función de coste para permitir el entrenamiento del algoritmo con criterios perceptuales. Los resultados obtenidos demuestran que no solamente esto mejora los resultados obtenidos en términos de métricas de calidad de voz y reducción de ruido, sino que además permite que la red neuronal se adapte mejor a condiciones de ruido no vistas durante el entrenamiento. Los resultados además son validados con test subjetivos con oyentes reales.

La inscripción es gratuita a través de https://forms.gle/5jKfSGSVZmtMhaH19. Los participantes inscritos que sean estudiantes de doctorado recibirán un certificado de asistencia. El aforo es limitado por lo que las solicitudes se atenderán por orden de llegada.

Charlas científicas «CITIC-Coffee»
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Fechas y horarios
08 abril 2019 | 10:00 - 11:30 h
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Calle Periodista Rafael Gómez Montero, nº 2
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