L’ús de la tecnologia per a millorar la qualitat de vida i l’educació és un dels grans reptes del segle XXI. En aquest context, el projecte liderat per Rafael Berlanga, catedràtic del Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics, i per Lledó Museros Cabedo, professora titular del Departament de Ciència i Enginyeria dels Computadors de la Universitat Jaume I, investiga com aplicar la intel·ligència artificial explicable (XAI) per a promoure hàbits saludables, potenciar les capacitats cognitives i fomentar la inclusió social.
Aquesta recerca, recollida en el projecte XAI4SOC-UJI, i finançada pel Pla Estatal d’Investigació Científica 2021, respon a la crida de la Dècada de l’Envelliment Saludable (2021-2030) de l’Assemblea General de les Nacions Unides, que promou l’apoderament de les persones majors per a continuar sent ciutadanes actives, i alhora educar des de la joventut en valors i hàbits que milloren el benestar. En aquest context, XAI4SOC-UJI combina tecnologies avançades, com videojocs cognitius i sistemes conversacionals, per a ajudar especialment els adolescents a desenvolupar habilitats de raonament espacial i a reconèixer i gestionar emocions.
Entre els avanços aconseguits fins ara, el projecte ha desenvolupat noves metodologies que permeten als sistemes basats en IA explicar les seues decisions de forma transparent i adaptada a cada persona. En concret, això inclou tècniques de raonament de sentit comú, l’ús d’ontologies —estructures que ajuden la IA a organitzar i relacionar conceptes dins d’un tema concret— per a comprendre millor el context i generar explicacions clares, així com interfícies multimodals que ofereixen explicacions accessibles en diversos formats (text, àudio, imatge). A més, ja s’han realitzat proves pilot amb estudiants i persones majors que han demostrat la utilitat d’aquestes tecnologies per a millorar les capacitats cognitives i fomentar el benestar. D'altra banda, el projecte també compta amb la col·laboració de centres d’educació secundària i de la spin-off SemanticBots per al desenvolupament dels sistemes conversacionals, i ja ha implementat prototips com XAI4SOC-cogGames i XAI4SOC-emoBook.
Tot i això, els reptes pendents inclouen la validació d’aquestes tecnologies en entorns reals i l’adaptació a les noves regulacions europees sobre IA, com l’AI Act i les directrius Z-Inspection® per a garantir sistemes d'IA dignes de confiança. A més a més, es treballa per a ampliar la biblioteca de codi obert que integra tots els algorismes desenvolupats, així com en l’evolució de les plataformes XAI4SOC-emoBook i XAI4SOC-cogGames.
Rafael Berlanga és catedràtic de la Universitat Jaume I i coordina el grup de recerca TKBG - Bases de Coneixement Temporal, fundat el 1997, format per investigadors amb àmplia experiència en intel·ligència artificial, mineria de textos i dades, i anàlisi de xarxes socials. Al seu costat, Lledó Museros Cabedo, professora titular del Departament de Ciència i Enginyeria dels Computadors, experta en raonament qualitatiu, robòtica i processos cognitius, participa com a coinvestigadora principal del projecte. Actualment, el grup treballa en línies com IA explicable, grans models de llenguatge (LLM) i sistemes cognitius aplicats a la sostenibilitat i el benestar, i ofereix serveis de consultoria en sistemes conversacionals i modelització cognitiva. Tota la trajectòria i les línies de treball del grup es poden consultar en: https://krono.act.uji.es/.
Amb aquesta recerca, la Universitat Jaume I reafirma el seu compromís amb la investigació aplicada i la transferència de coneixement, contribuint a desenvolupar eines digitals que milloren el benestar i fomenten una societat més inclusiva i preparada per als reptes del futur.
Aquesta investigació forma part del projecte PID2021-123152OB-C22, finançat per MICIU/AEI/10.13039/501100011033 i FEDER/UE.