La seu de la UA a Torrevella organitza un nou curs d'Intel·ligència Artificial aplicada a la música

La Seu de la Universitat d'Alacant a Torrevella i l'Institut Municipal de Cultura “Joaquín Chapaprieta”, organitzen el curs “Informàtica Musical”, una nova formació que pretén oferir una nova vessant laboral, ja sigui investigadora o industrial. El curs consta de 15 hores distribuïdes en cinc sessions, impartides al Centre Cultural Verge del Carme, els dies 15, 22 i 29 de novembre, 13 i 20 de desembre, en horari de 17:00 a 20:00 hores. Inscripcions a: https://web.ua.es/es/seus/torrevieja/

Els organitzadors afirmen que, avui dia, la música juga un paper molt rellevant a la societat, ja sigui com a consumidor de música en plataformes de streaming o com a aficionat o professional d'un instrument. Actualment trobem gran quantitat de desenvolupaments tecnològics que treballen amb dades musicals, amb l'objectiu de millorar l'experiència de l'usuari final. Així, el curs abordarà aspectes conceptuals, tècnics i tasques com la classificació de música, la transcripció musical per ordinador o la composició automàtica, integrant de manera natural les eines utilitzades, la intel·ligència artificial i el processament de senyal.

Professorat

Jorge Calvo Zaragoza: Enginyer en Informàtica i Doctor per la Universitat d'Alacant. Investigador postdoctoral a McGill University (Montreal, Canadà) ia la Universitat Politècnica de València. Des del 2022, és Professor Titular a la Universitat d'Alacant. La seva línia de recerca consisteix en desenvolupar tècniques d'intel·ligència artificial especialment enfocades a l'àmbit musical. Dins aquesta temàtica, ha publicat més de 60 articles a revistes d'alt impacte i congressos internacionals de prestigi. Ha participat com a investigador en 8 projectes nacionals i 2 projectes a nivell europeu. Actualment és l'investigador principal del projecte “MultiScore: Transcripció Multimodal de Partitures Musicals”. Per la seva trajectòria investigadora, va rebre el 2018 el premi nacional Joves Investigadors en Informàtica concedit per la Societat Científica Informàtica d'Espanya i la Fundació BBVA. Actualment dirigeix 5 tesis doctorals, totes relacionades amb la informàtica musical.

José Javier Valero Mas: Enginyer de Telecomunicació per la Universitat Miguel Hernández d'Elx (2012) i Doctor en Informàtica per la Universitat d'Alacant (2017), també compta amb un màster en Tecnologies del So i la Música per la Universitat Pompeu Fabra de Barcelona (2013). Investigador postdoctoral a la Universitat d'Alacant i la Universitat Pompeu Fabra. Els seus interessos i línies de recerca se centren en el processament de senyal, l'aprenentatge automàtic i l'aplicació a tasques d'extracció i recuperació d'informació musical. En termes de docència, la seva experiència se centra principalment en assignatures relacionades amb la síntesi digital de so i l'aprenentatge automàtic. Ha estat membre d'alguns de centres de rellevància mundial al camp de la Informàtica Musical: el Digital Audio Research Group del Dublin Institute of Technology (Dublín, Irlanda); el Music Technology Group de la Universitat Pompeu Fabra (Barcelona) i el Centre for Digital Music de la Universitat de London Queen Mary (Londres, Regne Unit). Així mateix, ha participat activament en conferències científiques d'aquest camp (International Society of Music Information Retrieval, Sound and Music Computing conference, International Workshop on Music and Machine Learning, etc.).

José Manuel Iñesta Quereda: Llicenciat i doctor en Ciències Físiques per la Universitat de València. Va treballar a l'empresa privada desenvolupant aplicacions informàtiques per a medicina i psicologia. Es va incorporar com a professor a la universitat Jaume I de Castelló el 1991 i després a la d'Alacant (des del 1998 fins a l'actualitat) on és catedràtic d'universitat del departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics. És autor o editor de 12 llibres, al voltant de 50 articles a revistes nacionals i internacionals, uns 50 capítols de llibre i més de 100 ponències presentades en conferències científiques. Ha participat en el desenvolupament o direcció d'uns 30 projectes de recerca d'àmbit tant nacional com internacional en diversos camps, com les aplicacions informàtiques en medicina i psicologia, l'anàlisi d'imatges mèdiques, l'ús de tècniques de reconeixement de patrons i aprenentatge automàtic a música, medicina, robòtica o biblioteques digitals, entre d'altres línies de treball. Actualment és coordinador del grup de recerca en Reconeixement de Formes i Intel·ligència Artificial de la Universitat d'Alacant. Les seves línies d'investigació actuals principals són els algoritmes de classificació i aprenentatge automàtic aplicats als senyals en general ia la música en particular, així com tots els àmbits relacionats amb el disseny sonor i la música per ordinador.