Un proyecto de la Universitat Jaume I (UJI) investiga el uso de la inteligencia artificial explicable (XAI) para mejorar la educación y el bienestar social. Liderado por Rafael Berlanga y Lledó Museros Cabedo, este estudio busca promover hábitos saludables y potenciar las capacidades cognitivas, especialmente en adolescentes. Financiado por el Plan Estatal de Investigación Científica 2021, el proyecto XAI4SOC-UJI se alinea con la Década del Envejecimiento Saludable de la ONU. Se han desarrollado metodologías que permiten a los sistemas de IA explicar sus decisiones de manera transparente y accesible. Además, se están realizando pruebas piloto con estudiantes y personas mayores para validar estas tecnologías en entornos reales. La investigación también incluye colaboraciones con centros educativos y el desarrollo de prototipos como XAI4SOC-cogGames y XAI4SOC-emoBook.
La integración de la tecnología en la mejora de la calidad de vida y la educación se ha convertido en uno de los desafíos más significativos del siglo XXI. En este contexto, un innovador proyecto liderado por Rafael Berlanga, catedrático del Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos, junto a Lledó Museros Cabedo, profesora titular del Departamento de Ciencia e Ingeniería de Computadores en la Universitat Jaume I, investiga el uso de la inteligencia artificial explicable (XAI) para fomentar hábitos saludables, potenciar capacidades cognitivas y promover la inclusión social.
Este esfuerzo investigativo se encuentra bajo el paraguas del proyecto XAI4SOC-UJI, financiado por el Plan Estatal de Investigación Científica 2021. La iniciativa responde a la llamada de la Dècada de l’Envelliment Saludable (2021-2030) de las Naciones Unidas, que busca empoderar a las personas mayores para que sigan siendo ciudadanos activos. Además, se enfoca en educar a los jóvenes en valores y hábitos que mejoren su bienestar. En este sentido, XAI4SOC-UJI combina tecnologías avanzadas como videojuegos cognitivos y sistemas conversacionales para ayudar a los adolescentes a desarrollar habilidades de razonamiento espacial y gestionar sus emociones.
Entre los logros alcanzados hasta ahora, el proyecto ha creado nuevas metodologías que permiten a los sistemas basados en inteligencia artificial ofrecer explicaciones transparentes y adaptadas a cada individuo. Esto incluye técnicas de razonamiento de sentido común y el uso de ontologías —estructuras que ayudan a organizar conceptos dentro de un tema específico— para mejorar la comprensión del contexto y generar explicaciones claras. Asimismo, se han desarrollado interfaces multimodales que proporcionan explicaciones accesibles en diferentes formatos como texto, audio e imagen.
Las pruebas piloto realizadas con estudiantes y personas mayores han demostrado la efectividad de estas tecnologías en la mejora de capacidades cognitivas y el fomento del bienestar. El proyecto cuenta también con la colaboración de centros educativos secundarios y con la spin-off SemanticBots para el desarrollo de sistemas conversacionales. Entre los prototipos implementados se encuentran XAI4SOC-cogGames y XAI4SOC-emoBook.
A pesar de los avances logrados, persisten desafíos como la validación de estas tecnologías en entornos reales y su adaptación a las nuevas regulaciones europeas sobre inteligencia artificial, tales como el AI Act y las directrices Z-Inspection®, que buscan garantizar sistemas confiables. Además, se trabaja en ampliar una biblioteca de código abierto que integre todos los algoritmos desarrollados, así como en evolucionar las plataformas XAI4SOC-emoBook y XAI4SOC-cogGames.
Berlanga coordina el grupo de investigación TKBG – Bases de Conocimiento Temporal desde 1997, compuesto por expertos en inteligencia artificial, minería de textos y datos, así como análisis de redes sociales. Por su parte, Lledó Museros Cabedo aporta su experiencia en razonamiento cualitativo, robótica y procesos cognitivos como coinvestigadora principal del proyecto. Actualmente, el grupo se centra en áreas como IA explicable, grandes modelos de lenguaje (LLM) y sistemas cognitivos aplicados a la sostenibilidad.
A través de esta investigación, la Universitat Jaume I reafirma su compromiso con la investigación aplicada y la transferencia del conocimiento al contribuir al desarrollo de herramientas digitales que mejoren el bienestar social e impulsen una sociedad más inclusiva ante los retos futuros.
Esta investigación forma parte del proyecto PID2021-123152OB-C22, financiado por MICIU/AEI/10.13039/501100011033 y FEDER/UE.
El projecte XAI4SOC-UJI, liderat per Rafael Berlanga i Lledó Museros Cabedo, investiga com aplicar la intel·ligència artificial explicable (XAI) per a promoure hàbits saludables, potenciar les capacitats cognitives i fomentar la inclusió social.
Els objectius inclouen millorar la qualitat de vida i l'educació, apoderar les persones majors per a ser ciutadanes actives, i educar els joves en valors que milloren el benestar.
El projecte combina videojocs cognitius i sistemes conversacionals per ajudar adolescents a desenvolupar habilitats de raonament espacial i gestionar emocions.
S'han desenvolupat noves metodologies que permeten als sistemes basats en IA explicar les seues decisions de forma transparent i adaptada a cada persona, així com prototips com XAI4SOC-cogGames i XAI4SOC-emoBook.
Els reptes inclouen la validació de les tecnologies en entorns reals i l'adaptació a les noves regulacions europees sobre IA.
Rafael Berlanga coordina el grup de recerca TKBG – Bases de Coneixement Temporal, amb experiència en intel·ligència artificial, mineria de textos i anàlisi de xarxes socials.
Aquesta recerca busca desenvolupar eines digitals que milloren el benestar i fomentin una societat més inclusiva, contribuint així a afrontar els reptes del futur.