La computación natural es un paradigma de computación donde el objetivo fundamental es la imitación de la naturaleza, fundamentalmente de los sistemas biológicos, para la resolución de problemas complejos. Durante el período de prácticas se trabajará con modelos de computación natural de naturaleza biomolecular (computación con ADN) y también de naturaleza biocelular (computación con membranas).  Se plantearán diversos trabajos en relación con los proyectos de investigación que nuestro grupo de investigación está poniendo en marcha, o en pleno desarrollo, junto con el IIS La Fe, con el Centro de Investigación Príncipe Felipe, y con el Laboratorio de Simulación Computacional de la Pontificia Universidad Javeriana de Bogotá. 

En concreto, se abordarán trabajos relacionados con las siguientes líneas de investigación: Desarrollo de modelos de lenguaje biomoleculares para la detección de mutaciones patogénicas en enfermedades raras, diseño de sistemas neuronales para el modelado de enfermedades neurodegenerativas, diseño de gemelos digitales para la modelización de trastornos metabólicos, diseño de gemelos digitales para la modelización de procesos de entosis, también conocida como canibalismo celular, en cáncer.

Incorporar a un/a investigador/a junior con experiencia demostrable en PLN a un equipo de investigación aplicada que desarrolle y ponga en producción modelos de lenguaje avanzados para el valenciano, facilitando su integración en agentes conversacionales y robots de interacción humano‑máquina.

Diseñar y validar una arquitectura modular de agentes que gestiono conjuntamente la conversación de un robot social, desde la comprensión de la petición del usuario hasta la ejecución de acciones y la justificación de las decisiones tomadas.

La práctica propone investigar y desarrollar agentes interactivos de código abierto orientados a la comunicación aumentativa y alternativa, dirigidos especialmente a personas con movilidad muy reducida o con necesidades complejas de comunicación y acceso. El trabajo se integrará en las líneas del grupo de investigación sobre inteligencia artificial e interacción persona-ordenador y está directamente relacionado con los contenidos del Máster Universitario en Inteligencia Artificial, Reconocimiento de Formas e Imagen Digital, MUIARFID, que incluye sistemas inteligentes y multiagente, interfaces inteligentes persona-máquina, aprendizaje automático, reconocimiento del habla y procesamiento del lenguaje natural. El estudiante analizará y comparará plataformas de agentes abiertos como OpenClaw, Hermes Agent y alternativas similares, estudiando sus mecanismos de uso de herramientas, memoria persistente, continuidad entre sesiones, aprendizaje de preferencias y ejecución local. 

A partir de este análisis se desarrollará un prototipo de comunicador inteligente capaz de mantener un modelo evolutivo del usuario, anticipar vocabulario o acciones frecuentes y generar dinámicamente interfaces adaptadas a sus capacidades. El sistema explorará formas naturales y multimodales de interacción (voz, gestos, mirada, pulsadores, señales fisiológicas o EEG) y combinará estas entradas según el contexto y las posibilidades de cada persona. Como resultado se espera obtener una arquitectura modular y un demostrador funcional que permita evaluar distintos modelos, modalidades de entrada y estrategias de adaptación, prestando especial atención a la privacidad, la latencia, la robustez y la accesibilidad. 

La evaluación combinará pruebas técnicas con escenarios de uso y metodologías de diseño centrado en las personas, incluyendo, cuando sea posible, la colaboración con profesionales, asociaciones o usuarios finales. La práctica permitirá al estudiante adquirir experiencia en ingeniería de agentes, modelos de lenguaje, interacción multimodal, tecnologías asistivas y evaluación experimental, y podrá servir como punto de partida para un Trabajo Fin de Máster, una publicación científica o futuros proyectos de transferencia.