Encuentro de Inteligencia Artificial muestra diversas investigaciones que están desarrollando académicos UANDES en esta materia

La Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de nuestra casa de estudios organizó el Primer Encuentro de Inteligencia Artificial UANDES, donde se mostraron diversas investigaciones que están desarrollando nuestros académicos con esta tecnología.

El académico de la Facultad José Manuel Saavedra, comentó la relevancia del reconocimiento visual con deep learning, que desarrolla el modelo computacional para interpretar el ambiente a través de imágenes. “Por ejemplo, actualmente se está desarrollando una app para que los bancos puedan leer los documentos manuscritos, como los cheques y papeles de depósitos hechos a mano, donde los números no son claros. Con esta aplicación se aumentará de un 80 a un 96% la legibilidad de los números. Debemos tener una representación eficiente y efectiva que se llama extracción de características de aprendizaje, que es multimodal, ya que aprendemos de diversos y variados estímulos. Chat GPT, Metabam y Dal-E, por ejemplo, necesitan mucha data para funcionar y sirven para mejorar muchas tareas específicas”, explicó Saavedra.

Miguel Carrasco, docente de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de nuestra casa de estudios, detalló que la IA se utiliza como herramienta de apoyo a la toma de decisiones para el diagnóstico de cáncer de próstata. El profesor Claudio Pérez se refirió al uso de la IA para la detección precoz de la diabetes gestacional, donde “la tecnología se utiliza para hacer un diagnóstico temprano y más exacto que el que se hace actualmente”.

Por otra parte, la investigadora de la Facultad Carla Vairetti, expuso sobre la aplicación de la IA en temas de seguridad pública, proyecto que fue recientemente presentado a la Fiscalía, “que es aplicable en los casos delictuales donde hay mucha información de la PDI, Carabineros, SOSAFE y Fiscalía, donde se juntan las bases de dato y con el apoyo de la IA se pueden encontrar patrones de comportamiento criminal y facilitar su persecución”, precisó Vairetti.

También se expuso sobre la integración del conocimiento de expertos con los modelos matemáticos como soporte para la toma de decisiones, tema tratado por el académico Héctor López; el análisis de movimiento en video: con y sin aprendizaje profundo, ponencia del profesor José Delpiano; predicción del gen EGFR en pacientes con cáncer pulmonar usando características radiómicas extraídas desde imágenes de PET-CT, con el docente Héctor Henríquez y ciencia de datos y prescriptive analytics: desde los datos hasta la toma de decisión, con el investigador Juan Pérez.