Valencià:
La Universitat Jaume I (UJI) de Castelló ha acollit aquest dissabte 19 de febrer el DemoDay per a clausurar la primera edició del curs formatiu Saturdays AI Castelló, una iniciativa que ha comptat amb el suport de la Càtedra Cuatroochenta d'Intel·ligència Artificial Benestar i Salut de l'UJI i en la qual l'alumnat ha presentat set projectes d'intel·ligència artificial amb impacte social desenvolupats durant el curs. LactIA, un chatbot de suport a la lactància, i Machine Orange, un sistema de detecció precoç de malalties en taronges, han sigut els guanyadors d'aquesta primera edició.

Gràcies a l'ajuda de mentors voluntaris, l'estudiantat participant ha aprés, durant 14 dissabtes entre octubre i febrer, com aplicar intel·ligència artificial a solucions tecnològiques destinades a millorar el dia a dia de les persones. Tots els projectes desenvolupats tenen impacte social, s'alineen amb almenys un dels Objectius de Desenvolupament Sostenible (ODS) i estan publicats en el repositori de codi obert Github. Durant quasi quatre mesos, la trentena d'alumnes participants han adquirit els coneixements necessaris en machine learning per a, posteriorment, col·laborar en grup i inventar una solució tecnològica que permeta millorar un problema social.

L'esdeveniment de clausura del curs ha tingut lloc en la sala d'actes de la Fundació Universitat-Empresa de l'UJI i ha comptat amb la presència dels directors de la Càtedra Cuatroochenta, que van participar en una de les sessions inicials del curs i han acudit per a conéixer els projectes. A l'esdeveniment també han assistit representants dels partners locals Cuatroochenta, Associació de Big Data i Analytics (ANBAN), IOTSENS i Xarxatec.

Des de l'organització s'espera poder llançar una segona edició de Saturdays AI a Castelló per a acostar la IA a més persones i poder abordar tècniques de deep learning. El programa Saturdays AI va nàixer en 2018 i ha format a més de 3.000 persones en 30 ciutats d'Europa, Llatinoamèrica, els EUA, el Canadà i Àfrica.

LactAI: Chatbot de suport a la lactància
Aquest projecte ha sigut el premi guanyador del jurat en aquesta primera edició i les seues quatre integrants han obtingut un descompte en el Màster Saturdays AI en línia de deep learning. Han desenvolupat un chatbot que inclou tècniques de processament del llenguatge natural (PNL), una de les tecnologies d'intel·ligència artificial amb major projecció i algorismes transformers que efectuen processos semàntics. Respon de manera àgil a dubtes sobre lactància materna i, a més, ho fa en qualsevol moment, facilitant l'accés a la informació. «En internet hi ha molta informació sobre lactància, però a vegades és difícil trobar la correcta. Ens va semblar interessant crear un chatbot perquè les mares lactants pogueren tindre accés a resoldre les seues preguntes de manera contínua i quan ho necessitaren», explica Pilar Espinosa, integrant del grup LactAI.

Machine Orange: Detecció de malalties en taronges
Aquest prototip ha rebut el premi del públic amb el 32% dels vots. És un sistema de detecció semiautomàtic que permet determinar si una taronja està o no malalta quan encara està en l'arbre. Està pensada perquè els agricultors facen una foto i a partir d'eixa imatge el sistema detecte si pateix algun tipus de plaga, com ara el cotonet, els trips o el poll roig, algunes de les malalties més habituals en cítrics. «En un futur un dron podria integrar aquesta solució per a detectar malalties en cultius i no sols de taronges, sinó de qualsevol hortalissa», assenyala Antonio Rubio, integrant del grup Machine Orange.

NutridAlet: recomanador de menjars
App que té en compte els valors nutricionals i les preferències de la persona usuària per a recomanar receptes sanes i apetibles. A través d'una enquesta inicial l'algorisme aprén quines són les preferències de l'usuari o usuària. A més, es basa en els ingredients que la persona té disponibles en la seua nevera, ja que té la funció d'escanejar el tiquet de la compra i elaborar un rebost en línia amb els aliments que hi ha a casa.

Line brAIk: detecció i càlcul de la velocitat de lectura
Eina que permet estimar la velocitat de la lectura mitjançant el seguiment de la mirada amb l'objectiu de detectar els moments de major concentració i optimitzar el temps d'estudi. El sistema estima la productivitat de l'estudiant detectant el nombre de línies llegides correctament durant un temps determinat.

AIntiscam: detecció d'estafes en RRSS
El seu objectiu és identificar mètodes fraudulents en els comentaris en xarxes socials. L'algorisme que ha creat l'alumnat analitza els textos dels comentaris en YouTube i localitza els possibles patrons fraudulents per a predir si existeixen signes d'estafa. Es tracta d'un model supervisat de machine learning per a localitzar els patrons emprats pels estafadors a través de bots.

AIsolation: detecció de la soledat
Motivat per l'augment de l'aïllament social provocat per la pandèmia, l'alumnat ha desenvolupat un model per a poder determinar l'estat de soledat d'una persona. Aquest prototip ha aprofitat la base de dades de la Càtedra Cuatroochenta que investiga la fragilitat i la soledat no desitjada en persones majors. A través de diverses preguntes i informació personal, el sistema és capaç de determinar el grau de soledat d'una persona.

VolcanAI: anticipació i prevenció d'erupcions volcàniques
Disseny d'un model seqüencial, basat en una xarxa neuronal personalitzada, que busca anticipar-se a les erupcions dels volcans, tal com fan els sistemes de predicció de pluges o d'onades de calor.
Vídeo del DemoDay

Español:
La Universitat Jaume I (UJI) de Castelló ha acogido este sábado 19 de febrero el DemoDay para clausurar la primera edición del curso formativo Saturdays AI Castellón, una iniciativa que ha contado con el apoyo de Cátedra Cuatroochenta de Inteligencia Artificial Bienestar y Salud de la UJI y en la que el alumnado ha presentado siete proyectos de inteligencia artificial con impacto social desarrollados durante el curso. LactIA, un chatbot de apoyo a la lactancia, y Machine Orange, un sistema de detección temprana de enfermedades en naranjas han sido los ganadores de esta primera edición.
Gracias a la ayuda de mentores voluntarios, el estudiantado participante ha aprendido, durante 14 sábados entre octubre y febrero, cómo aplicar inteligencia artificial a soluciones tecnológicas destinadas a mejorar el día a día de las personas. Todos los proyectos desarrollados tienen impacto social, se alinean con al menos uno de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) y están publicados en el repositorio de código abierto Github. Durante casi cuatro meses, la treintena de alumnos y alumnas participantes han adquirido los conocimientos necesarios en machine learning para, posteriormente, colaborar en grupo e inventar una solución tecnológica que permita mejorar un problema social. 
El evento de clausura del curso ha tenido lugar en el salón de actos de la Fundación Universidad-Empresa de la UJI y ha contado con la presencia de los directores de la Cátedra Cuatroochenta, que participaron en una de las sesiones iniciales del curso y han acudido para conocer los proyectos. Al evento también han asistido representantes de los partners locales Cuatroochenta, Asociación de Big Data y Analytics (ANBAN), IOTSENS y Xarxatec.
Desde la organización se espera poder lanzar una segunda edición de Saturdays AI en Castelló para acercar la IA a más personas y poder abordar técnicas de deep learning. El programa Saturdays AI nació en 2018 y ha formado a más de 3.000 personas en 30 ciudades de Europa, Latinoamérica, EEUU, Canadá y África. 
LactAI: Chatbot de apoyo a la lactancia
Este proyecto ha sido el premio ganador del jurado en esta primera edición y sus cuatro integrantes han obtenido un descuento en el Máster Saturdays AI online de deep learning. Han desarrollado un chatbot que incluye técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PNL), una de las tecnologías de inteligencia artificial con mayor proyección y algoritmos transformers que efectúan procesos semánticos. Responde de forma ágil a dudas sobre lactancia materna y, además, lo hace en cualquier momento, facilitando el acceso a la información. «En internet hay mucha información sobre lactancia, pero a veces es difícil encontrar la correcta. Nos pareció interesante crear un chatbot para que las madres lactantes pudieran tener acceso a resolver sus preguntas de manera continua y cuando lo necesitaran», explica Pilar Espinosa, integrante del grupo LactAI.
Machine Orange: Detección de enfermedades en naranjas
Este prototipo ha recibido el premio del público con el 32% de los votos. Es un sistema de detección semi-automático que permite determinar si una naranja está o no enferma cuando aún está en el árbol. Está pensada para que los agricultores hagan una foto y a partir de esa imagen el sistema detecte si padece algún tipo de plaga, como el algodón del naranjo, el thrips o el piojo rojo, algunas de las enfermedades más habituales en cítricos. «En un futuro un dron podría integrar esta solución para detectar enfermedades en cultivos y no solo de naranjas, sino de cualquier hortaliza», señala Antonio Rubio, integrante del grupo Machine Orange.
NutridAlet: recomendador de comidas
App que tiene en cuenta los valores nutricionales y las preferencias de la persona usuaria para recomendar recetas sanas y apetecibles. A través de una encuesta inicial el algoritmo aprende cuáles son las preferencias del usuario o usuaria. Además, se basa en los ingredientes que la persona tiene disponible en su nevera, ya que tiene la función de escanear el ticket de la compra y elaborar una despensa on-line con los alimentos que hay en casa.
Line brAIk: detección y cálculo de la velocidad de lectura
Herramienta que permite estimar la velocidad de la lectura mediante el seguimiento de la mirada con el objetivo de detectar los momentos de mayor concentración y optimizar el tiempo de estudio. El sistema estima la productividad del estudiante detectando el número de líneas leídas correctamente durante un tiempo determinado. 
AIntiscam: detección de estafas en RRSS
Su objetivo es identificar métodos fraudulentos en los comentarios en redes sociales. El algoritmo que ha creado el alumnado analiza los textos de los comentarios en Youtube y localiza los posibles patrones fraudulentos para predecir si existen signos de estafa. Se trata de un modelo supervisado de machine learning para localizar los patrones empleados por los estafadores a través de bots. 
AIsolation: detección de la soledad
Motivado por el aumento del aislamiento social provocado por la pandemia, el alumnado ha desarrollado un modelo para poder determinar el estado de soledad de una persona. Este prototipo ha aprovechado la base de datos de la Cátedra Cuatroochenta que investiga la fragilidad y la soledad no deseada en personas mayores. A través de diversas preguntas e información personal, el sistema es capaz de determinar el grado de soledad de una persona.  
VolcanAI: anticipación y prevención de erupciones volcánicas
Diseño de un modelo secuencial, basado en una red neuronal personalizada, que busca anticiparse a las erupciones de los volcanes, tal como hacen los sistemas de predicción de lluvias o de olas de calor. 
Vídeo del DemoDay