Panel: Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

El 12 de noviembre de 2020 se realizó un panel por medio de Zoom, sobre el tema general «Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial»

La grabación del panel se puede ver en este enlace. Nota: Por un error técnico no se grabó la introducción del panel; la grabación se inicia directamente con la presentación de la Acad. Ing. Dra. Dina Wonsever.

Participaron como panelistas los siguientes investigadores (se incluyen enlaces a las slides de cada presentación, cuando quedaron disponibles):

Dina Wonsever:  Procesamiento de lenguaje natural
Gustavo Vázquez:  Aplicación de Procesamiento de Lenguaje Natural en la ciencia
Gastón Milano:  Un nuevo mundo de interacciones
Federico Lecumberry:  Proceso de imágenes y aprendizaje automático en aplicaciones biomédicas
Lucas Baldezzari:  Interfaz cerebro computadora: decodificación de trayectorias 3D
Máximo Gurmendez:  Big data aplicado en apuestas en tiempo real para avisos publicitarios
Alejandro Bianchi:  Relevancia de la Ingeniería de Software en el desarrollo de la Inteligencia Artificial

A continuación se presenta un resumen de cada intervención y un breve párrafo biográfico de cada participante.

Participante Título / Resumen Bio
Dina Wonsever Procesamiento de lenguaje natural

 

Resumen: En los últimos años se asiste a un desarrollo importante de aplicaciones informáticas basadas en interactuar con las personas en su propio lenguaje. Asistentes personales como Siri y Alexa, traductores automáticos cada vez más performantes, sistemas de análisis de opiniones de consumidores, de detección de discurso de odio, de adjudicación de autoría, entre otros, participan cada vez más en el ecosistema informatico que rodea a los individuos y a las organizaciones.

El grupo PLN del InCo, Facultad de Ingeniería, UDELAR, desarrolla su actividad desde hace más 20 años. Ha trabajado en fundamentos, métodos y aplicaciones vinculadas al análisis de textos, entre las que destacan el análisis de la temporalidad, de la citación y de la factividad y la extracción de información.

En esta charla se expondrán las principales líneas actuales del grupo y se presentará de modo resumido un proyecto reciente desarrollado por el grupo PLN.

Dina Wonsever es Dra. en Informática por l´Université Paris IV, Magíster en Informática Pedeciba-UdelaR e Ingeniera de Sistemas en Computación, Facultad de Ingeniería UdelaR. Es Profesora Titular en el Instituto de Computación, Facultad de Ingeniería, UdelaR, Investigadora grado 4 del Pedeciba Informática, integra el Sistema Nacional de Investigadores y la Academia Nacional de Ingeniería.

Dirigió el grupo de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) durante más de 20 años, promoviendo actividades de procesamiento simbólico y estadístico del Lenguaje Natural. Sus áreas de trabajo incluyen análisis en textos de la temporalidad, la citación y la factividad, extracción de información en textos en español y en inglés, análisis sintáctico y segmentación en cláusulas. Ha participado en proyectos referidos a distintos dominios de aplicación, en particular al dominio legal, al dominio periodístico y al de publicaciones científicas en el área de biología molecular.

Federico Lecumberry Proceso de imágenes y aprendizaje automático en aplicaciones biomédicas.

 

Resumen: El Departamento de Procesamiento de Señales del Instituto de Ingeniería Eléctrica de la Facultad de Ingeniería en la Universidad de la República tiene más de dos décadas de trabajo en fundamentos, métodos y aplicaciones en el área del procesamiento de señales

(audio, imágenes, video, datos) y el reconocimiento de patrones (aprendizaje automático).

En esta presentación haré un breve resumen de algunas de estas líneas con especial énfasis en la combinación del procesamiento de imágenes y el aprendizaje automático en aplicaciones biomédicas, detección de anomalías y métodos modernos de aprendizaje profundo.

Federico Lecumberry es Ingeniero Electricista, Magíster y Doctor en Ingeniería Eléctrica de la Universidad de la República. Actualmente es Profesor Agregado con Dedicación Total en el Departamento de Procesamiento de Señales del Instituto de Ingeniería Eléctrica de la Facultad de Ingeniería en la Universidad de la República. También es colaborador del Institut Pasteur de Montevideo, donde fue responsable e Investigador Principal del Laboratorio de Procesamiento de Señales (2014-2018).

Sus áreas de investigación son el Procesamiento de Señales e Imágenes y el Aprendizaje Automático con variadas aplicaciones académicas e industriales con especial interés en la Biomedicina. Sus líneas de investigación de interés incluyen Procesamiento de Señales e Imágenes, Visión Artificial, Aprendizaje Automático y Microscopía.

El Dr. Lecumberry es miembro del IEEE Signal Processing Society, miembro (Nivel 2) del Sistema Nacional de Investigadores en Uruguay y miembro de la Sociedad Uruguaya de Biociencias y la Sociedad Uruguaya de Microscopía e Imagenología. También es Investigador Grado 3 del Programa de Desarrollo de las Ciencias Básicas (PEDECIBA) Área Matemática.

Gastón Milano Un nuevo mundo de interacciones

 

Resumen: El contexto de pandemia global, provocado por la Covid-19, genera grandes desafíos para utilizar datos, IOT e inteligencia artificial para ayudar a combatir dicha pandemia. Investigaciones en este sentido se han desarrollado en todo el mundo. Se presentarán desafíos y oportunidades en este contexto.

Gastón Milano es Ingeniero en Computación por Universidad de la República, CTO de GeneXus y miembro de la Academia Nacional de Ingeniería. Tutor de Proyectos de Grado en Facultad de Ingeniería, Universidad de la Empresa.
Alejandro Bianchi Relevancia de la Ingeniería de Software en el desarrollo de la Inteligencia Artificial Fundador y presidente de Liveware, empresa líder en ingeniería de software en Argentina. Tiene una trayectoria de más de treinta años de trabajo y docencia en el área. A lo largo de este tiempo ha adquirido experiencia en el desarrollo de software y la gestión de tecnologías de la información en diversos roles técnicos y de gestión en diferentes dominios industriales como tecnologías de la información, banca, salud y sector público.  Alejandro es Software Architecture Professional y Evaluator por el Software Engineering Institute de Carnegie Mellon University, Estados Unidos. Es docente del Máster en Big Data de Universidad ORT Uruguay.
Lucas Baldezzari Interfaz cerebro computadora: decodificación de trayectorias 3D

 

Resumen: Las Interfaces Cerebro Computadora (del inglés Brain Computer Interfaces – BCI) son dispositivos capaces de monitorear, procesar e interpretar las señales Electroencefalográficas (EEG) de una persona con el fin de traducir sus intenciones y así llevar a cabo órdenes y comandos que pueden ser utilizados en el control de sillas de ruedas, deletreadores o dispositivos robóticos, sin usar las vías periféricas musculares y nerviosas habituales. La tecnología actual permite el registro y procesamiento en tiempo real de señales de EEG y junto a algoritmos de Machine Learning (ML) sería posible, por ejemplo, determinar a qué carácter ubicado en un monitor, una persona está enfocando su mirada y así implementar un deletreador mediante BCI. En esta charla veremos de que se trata una BCI y sus aplicaciones, como por ejemplo un deletreador para personas en estado de Enclaustramiento y hablaremos sobre la futura línea de investigación y desarrollo a llevarse a cabo en la Universidad Tecnológica del Uruguay.

Lucas Baldezzari es Bioingeniero y docente encargado del laboratorio de bioinformática de UTEC
Máximo Gurmendez Big data aplicado en apuestas en tiempo real para avisos publicitarios

 

Resumen: Hoy en día existen varias oportunidades para incluir avisos publicitarios en distintos medios. Estos van desde banners en páginas webs hasta video comerciales entre episodios de plataformas streaming. Muchos de estos espacios se subastan en remates que ocurren en tiempo real entre servidores que compiten representando a distintos anunciantes y productos. En esta instancia presentaremos el ecosistema y los desafíos en Big Data que aparecen en esta industria. Asimismo, mencionaremos algunos proyectos realizados por la Universidad de Montevideo con relación al tema.

Máximo es Ingeniero en Computación por la Universidad de la República. A través de Fulbright, cursó sus estudios de postgrado en Boston, Massachusetts, obteniendo una Maestría en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. Actualmente se desempeña como ingeniero en jefe para la consultora Montevideo Labs que brinda servicios de software y data science a empresas en USA donde, en particular, se utilizan técnicas de aprendizaje automático y detección de patrones para optimizar la colocación de avisos en tiempo real.

 

Forma parte del staff docente de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Montevideo y es director académico de la Licenciatura en Ciencia de Datos para Negocios.

Gustavo Vázquez Aplicación de Procesamiento de Lenguaje Natural en la ciencia Gustavo Vazquez es director del Departamento de Informática y Ciencias de la Computación de la Universidad Católica del Uruguay (Facultad de Ingeniería y Tecnologías). Ha recibido su Doctorado en Ciencias de la Computación de la Universidad Nacional del Sur (Argentina). Es miembro del SNI (nivel II) y su área de investigación es el desarrollo de modelos para la predicción de propiedades físicoquímicas en polímeros y química medicinal.