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Complex systems are characterized by their emergent behavior as a non-trivial result of the evolution of a considerable number of microscopic units that interact with each other. Expressed in other words: the study of complex systems seeks to understand the behavior and properties of the whole system that can not be derived directly from the study of the properties of its parts in isolation.
This is the essence of the research of complex systems, where the nature of the units is irrelevant. Associated strategies to address the study of a specific phenomenon, then, may be widely shared by a large number of phenomena characteristic of various disciplines. Even we can say that the complexity of the science itself is the result of the fusion of different disciplines and approaches on the same challenge. Therefore, the study of complex systems integrates problems and merges methodologies that can have very different origins.
The creation of the UBICS will join efforts of several groups of related research that will:
online 01/03/2021
CALL FOR PARTICIPATION on the DETOXIS Task
The aim of the task is the detection of toxicity in comments posted in Spanish in response to different online news articles related to immigration.
The DETOXIS task is divided into two related classification subtasks:
- Subtask 1: Toxicity detection task is a binary classification task that consists of classifying the content of a comment as toxic (toxic=yes) or not toxic (toxic=no).
- Subtask 2: Toxicity level detection task is a more fine grained classification task in which the aim is to identify the level of toxicity of a comment (0= not toxic; 1= mildly toxic; 2= toxic and 3: very toxic).
Although we recommend to participate in both subtasks, participants are allowed to participate just in one of them (e.g., subtask 1).
Teams will be allowed (and encouraged) to submit multiple runs (max. 5).
A comment is toxic when it attacks, threatens, insults, offends, denigrates or disqualifies a person or group of people on the basis of characteristics such as race, ethnicity, nationality, political ideology, religion, gender and sexual orientation, among others. This attack can be expressed in different ways –explicitly (through insult, mockery and inappropriate humor) or implicitly (for instance through sarcasm)– and at different levels of intensity, that is at different levels of toxicity (from impolite and offensive comments to the most aggressive, the latter being those comments that incite hate or even physical violence). We use toxicity as an umbrella term under which we include different definitions used in the literature to describe hate speech and abusive, aggressive, toxic or offensive language. In fact, these different terms address different aspects of toxic language.
The detection of toxicity, and especially its classification in different levels, is a difficult task because the identification of toxic comments can be determined not only by the proper linguistic content (what is being said and the way in which it is conveyed), but also by the contextual information (i.e., conversational thread) and the extralinguistic context, which is related to real-world knowledge.
The presence of toxic messages on social media and the need to identify and mitigate them leads to the development of systems for their automatic detection. The automatic detection of toxic language, especially in tweets and comments, is a task that has attracted growing interest from the NLP community in recent years.
DETOXIS is the first task that focuses on the detection of different levels of toxicity in comments posted in response to news articles written in Spanish.
· Important dates:
Training dataset release: March 1, 2021
Test dataset release: April 22, 2021
Systems results: May 10, 2021
Results notification: May 17, 2021
Working papers submission: June 2, 2021
Working papers (peer-)reviewed: June 15, 2021
Camera-ready versions: July 5, 2021
· Task organisers:
- Mariona Taulé, Montserrat Nofre, Alejandro Ariza (Universitat de Barcelona, UB)
- Enrique Amigó (Universidad Nacional de Educación a Distancia, UNED)
- Paolo Rosso (Universitat Politècnica de València, UPV)
· Contact:
Contact the organizers by writing to: detoxis.iberlef@gmail.com
Web page: https://detoxisiberlef.wixsite.com/website
We invite participants to join the Google group in order to be kept up to date with the latest news related to the task: detoxis-iberlef2021@googlegroups.com
https://www.ub.edu/web/ub/ca/menu_eines/noticies/2 people 22/02/2021
El programa ICREA Acadèmia 2020 ha distingit cinc membres de la comunitat UB (entre ells un és membre del UBICS) en una convocatòria que ha seleccionat una trentena de persones expertes de diferents àmbits del coneixement en el marc del sistema universitari català. Aquests ajuts, que han arribat a la dotzena edició, són una iniciativa que contribueix a retenir el talent investigador de Catalunya. Concedits per la Institució Catalana de Recerca i Estudis Avançats (ICREA), distingeixen la trajectòria investigadora del professorat que desenvolupa la seva activitat en alguna de les universitats públiques catalanes. Les trenta persones seleccionades en aquesta convocatòria —18 homes i 12 dones— rebran 40.000 euros anuals cadascun durant un període de cinc anys. Aquesta línia de suport està destinada exclusivament al professorat universitari que està impartint docència i que es troba en fase plenament activa i d’expansió de la seva activitat investigadora. D’ençà de la seva creació, el programa ICREA Acadèmia ha atorgat ajuts a un total de 274 investigadors del sistema universitari català. Persones de la UB reconegudes en aquesta edició: Sergi Munné-Bosch, catedràtic del Departament de Biologia Evolutiva, Ecologia i Ciències Ambientals de la Facultat de Biologia i membre de l’Institut de Recerca de la Biodiversitat de la UB (IRBio). Marián Boguñá, catedràtic del Departament de Física de la Matèria Condensada de la Facultat de Física i membre de l’Institut de Sistemes Complexos de la UB (UBICS). Núria Fagella, catedràtica del Departament de Matemàtiques i Informàtica de la Facultat de Matemàtiques i Informàtica i membre de l’Institut de Matemàtica de la UB (IMUB). Iñigo González, professor agregat del Departament de Filosofia de la Facultat de Filosofia de la UB i membre de l’Institut de Filosofia Analítica de Barcelona (BIAP). Carles Escera, catedràtic del Departament de Psicologia Clínica i Psicobiologia de la Facultat de Psicologia i membre de l’Institut de Neurociències (UBNeuro) de la UB.
UB projects 19/02/2021
El projecte Neu-ChiP vol construir microxips de circuits neuronals biològics fent servir cèl·lules mare induïdes humanes. A la UB està liderat pels investigadors Jordi Soriano, membre de l’Institut de Sistemes Complexos (UBICS), i Daniel Tornero, de l’Institut de Neurociències (UBNeuro) i membre de l’IDIBAPS. En aquest xip, les neurones es connectaran entre elles seguint dissenys especials que els permetran dur a terme tasques d’intel·ligència artificial i d’aprenentatge profund —actualment executades en circuits electrònics— amb un cost energètic molt baix i fent ús de la computació neuronal natural que tan bé funciona en el cervell humà. Aquests neuroxips tenen avantatges únics, com ara una gran flexibilitat respecte a la informació canviant, així com les capacitats d’adaptació i d’autoreparació. La idea dels investigadors és explorar els beneficis de la computació neuronal biològica i fer-la accessible per desenvolupar noves tecnologies per a la societat. En el projecte, coordinat per la Universitat d’Aston (Regne Unit) i amb un finançament total de 3,5 milions d’euros, també hi participen investigadors de la Universitat de Loughborough (Regne Unit), el Centre Nacional de Recerca Científica de França (CNRS), l’Institut de Tecnologia Technion d’Israel i l’empresa 3Brain AG (Suïssa).
projects 17/02/2021
La Universidad de Barcelona participa en el proyecto Neu-ChiP que quiere comprobar si es posible introducir una 'parte humana' en las computadoras. El nombre del proyecto lo dice todo: Neu-Chip es decir, neuronas en un chip. El objetivo no es otro que mejorar el desarrollo de la inteligencia artificial contando con las ventajas de adaptabilidad y eficiencia energética del propio cerebro humano. ¿Cómo? Uniendo un circuito neuronal, desarrollado en laboratorio, a un circuito electrónico. Toda una revolución que puede ampliar los límites de la inteligencia artificial. Suena extraordinario y lo es. El debate ético está servido. Neuronas para mejorar la inteligencia artificial. Esa es la idea, ese es el objetivo. De momento se trata tan sólo de un estudio. Pero tan ambicioso que puede "romper las limitaciones actuales de la potencia de procesamiento y el consumo de energía para lograr un cambio de paradigma en la tecnología de aprendizaje automático", señalan desde la Universidad de Aston, en Birmingham que coordina la investigación. Un trabajo que une a físicos, biólogos e ingenieros de 5 países. Se trata de una investigación financiada con 3,5 millones de euros por la Comisión Europea, en el que un consorcio formados por 3 Universidades, dos institutos tecnológicos y una empresa suiza quieren comprobar "si se puede hacer inteligencia artificial en un circuito biológico" diseñado a partir de células madre. "Es un proyecto muy ambicioso", comenta a D+I Jordi Soriano, investigador de nuestro Instituto de Sistemas Complejos de la Universidad de Barcelona (UBICS). "Se trata de un Proof of Concept, una prueba de concepto, un estudio sobre la viabilidad de una determinada idea". "Los ordenadores, los móviles, funcionan con circuitos eléctricos que sólo son capaces de hacer aquellas tareas para las que han sido preparados, que sólo responden a unas órdenes prefijadas", nos cuenta Daniel Tornero, investigador del Instituto de Neurociencias y del Centro de Terapias Avanzadas Creatio de la Universidad de Barcelona. El objetivo es mostrar cómo las neuronas, los procesadores de información del cerebro, pueden aprovecharse para mejorar la capacidad de los ordenadores para aprender al tiempo que se reduce el uso de energía. "Si llega a funcionar bien tendrá un sinfín de aplicaciones. Por ejemplo, serviría para conectar las retinas artificiales, que son un microchip, con el cerebro. Si pudieras conectar el circuito electrónico (que es la retina artificial) con un circuito biológico inteligente podrías convertir señales electrónicas en señales cerebrales". "De este proyecto podemos aprender mucho sobre cómo actúa el cerebro humano. Por ejemplo, en las terapias de Deep Brain Stimulation, en las que se aplican corrientes a través de un electrodo en una determinada zona del cerebro para reparar un daño del cerebro. Con este proyecto podemos observar cómo responden esos circuitos neuronales ante determinados estímulos para saber cómo lo haría el cerebro humano", añade Daniel Tornero. El proyecto Neu-Chip está liderado por Investigadores de la Universidad de Aston, en Birmingham (Reino Unido) y en él participan investigadores de la Universidad de Loughborough (Reino Unido), la Universidad de Barcelona, el Centre National de la Recherche Scientifique (Francia), el Instituto Tecnológico Technion (Israel) y la empresa 3Brain AG (Suiza). En estos momentos los equipos trabajan en la planificación y captación de personal. Está previsto que se inicie en junio y que tenga una duración de 3 años. "La CE tiene mucho interés en desarrollar tecnología europea propia, nueva", comentan. "Nosotros iniciamos un camino con la prueba de concepto. Si sale bien habrá spin-off que lo desarrollará".l Para saber más lee el artículo completo aquí: https://www.elespanol.com/invertia/disruptores-innovadores/autonomias/cataluna/20210214/no-ciencia-ficcion-inteligencia-artificial-futuro-neuronas/557944462_0.htm
