BIOGRAFÍA
Mikel Galar Idoate (Pamplona, Navarra, 1986) terminó el doctorado en la Universidad Pública de Navarra (UPNA) en 2012, donde posteriormente ha sido profesor ayudante, ayudante doctor y contratado doctor. Desde 2021 es profesor titular de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial en la misma universidad. Además, dirige la Cátedra Tracasa de Inteligencia Artificial y lidera el grupo de investigación Artificial Intelligence and Machine Learning Research. Ha participado en numerosos proyectos de investigación nacionales e internacionales y desde 2018 es asesor científico de Tracasa Instrumental, la empresa pública más grande de Navarra. Es cofundador de Neuraptic AI, una Spin-off de la UPNA.
PROYECTO
Los datos que se emplean para entrenar modelos de inteligencia artificial (IA) pueden contener sesgos demográficos que discriminan a ciertos grupos de población. Pero, ¿hasta qué punto se transfieren a las predicciones que efectúa la IA? Este proyecto tiene por objetivo desarrollar una metodología completa para evaluar esta transferencia de sesgos, estableciendo un marco experimental que permita medirla de manera fiable. Para ello, se empleará una base de datos sin sesgos generada previamente por el equipo investigador, enfocada al problema de reconocimiento de expresiones faciales, con el objetivo de poder aplicar la metodología desarrollada a otros problemas de IA.