Profesor: Diego Fernández Slezak
Estudiante: Facundo Carrillo
Universidad de Buenos Aires, Argentina
Diagnóstico en una caja: Caracterización computacional de estados mentales
El objetivo de este proyecto es desarrollar una herramienta para ayudar a la práctica psiquiátrica, mediante la captura de marcadores de enfermedades psiquiátricas y neurológicas para integrarlos en un sistema de computación cognitiva.
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Profesor: Jorge Arigony-Neto
Estudiante: Guilherme Tomaschewski Netto
Universidade Federal do Rio Grande, Brasil
Estaciones autónomas de bajo costo para medir el impacto del cambio climático en los glaciares
Este proyecto propone nuevos métodos para el monitoreo de glaciares a través de una red de equipos de código abierto de bajo costo para la medición de parámetros meteorológicos y fusión del glaciar directamente en la superficie de los glaciares con transferencia remota de datos.
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Profesor: Rodrigo Coelho Barros
Estudiante: Jônatas Wehrmann
Pontificia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Brasil
Generación automática de vídeo resúmenes con redes neuronales convolucionales y recurrentes
Esta propuesta define las directrices iniciales para resolver el problema de la generación automática de resúmenes a partir de vídeos.
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Profesor: Felipe Meneguzzi
Estudiante: João Paulo Aires
Pontificia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Brasil
Razonamiento automático sobre cláusulas contractuales
Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un enfoque para razonar acerca de normas complejas en documentos en lenguaje natural (por lo general contratos) y la detección de conflictos de normas e inconsistencias en el contrato.
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Profesor: Teodiano Freire Bastos-Filho
Estudiante: Alexandre Bissoli
Universidade Federal do Espírito Santo, Brasil
Domótica de asistencia multimodal incluyendo comunicación aumentativa y alternativa
Este proyecto busca desarrollar un nuevo sistema de asistencia que pueda ser utilizado por personas con discapacidades motoras severas permitiéndoles controlar dispositivos domésticos y comunicarse por medio de señales biológicas capturadas de los músculos o los ojos.
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Profesor: Marcos Augusto dos Santos
Estudiante: Rita Silvério-Machado
Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil
Usando una idea de motor de búsqueda para reutilizar medicamentos aprobados como antibióticos
El proyecto desarrollará un modelo para la identificación de fármacos antibióticos potenciales utilizando un enfoque de reutilización.
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Profesor: Pedro Olmo Stancioli Vaz de Melo
Estudiante: Túlio Corrêa Loures
Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil
Representación de entidad basada en discusión
Este proyecto busca desarrollar un método para el aprendizaje de representaciones de entidades a partir de discusiones en línea que puedan generar un resumen automático de esa entidad, incluso cuando no se sabe nada de forma explícita al respecto.
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Profesor: Wagner.Meira Júnior
Estudiante: Roberto C.S.N.P. Souza
Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil
Minería de puntos de interés a partir de trayectorias de caso-control
Este proyecto se centra en la detección de zonas o regiones espaciales localizadas donde la probabilidad de que ocurra un evento dirigido es mayor que en el resto del mapa.
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Profesor: Ricardo Matsumura de Araujo
Estudiante: Glauco Roberto Munsberg
Universidade Federal de Pelotas, Brasil
Mapeo de graffiti a partir de datos de Google Street View
El objetivo del proyecto es mapear graffitis de manera automática, permitiendo a un algoritmo de aprendizaje no supervisado agrupar los estilos de graffiti y proporcionar información sociológica útil sobre el mapa resultante.
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Profesor: Marcelo de Almeida Maia
Estudiante: Adriano Mendonça Rocha
Universidade Federal de Uberlândia, Brasil
Generación automatizada de tutoriales a partir de sitios de preguntas y respuestas
La propuesta del equipo se dirige a aprovechar los sitios de preguntas y respuestas para producir de forma automática documentación adicional estructurada para desarrolladores de software a partir del conocimiento público desplegado en los sitios de preguntas y respuestas.
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Profesor: Anderson Rocha
Estudiante: José Ramón Trindade Pires
Universidade Estadual de Campinas, Brasil
Detección automatizada con base en datos de retinopatía diabética
Este proyecto tiene como objetivo reunir suficiente información directamente de datos disponibles con el fin de diseñar un sistema de clasificación más eficaz, unificado y menos centrado en el humano para la detección temprana de la retinopatía diabética.
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Profesor: Eduardo Alves do Valle Junior
Estudiante: Michel Silva Fornacial
Universidade Estadual de Campinas, Brasil
Detección automatizada y confiable de melanoma para el mundo real
El objetivo de este proyecto es abordar la detección de melanoma mediante la aplicación de enfoques de vanguardia para la clasificación de imágenes, avanzando en la cooperación con dermatólogos y la recolección de nuevas imágenes que pueden ser utilizadas por la comunidad para la investigación adicional.
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Profesor: Anarosa Alves Franco Brandão
Estudiante: Leandro Luque
Universidade de São Paulo, Brasil
Derribando las barreras: Incluyendo la gente invidente en el modelado cooperativo
En este proyecto, el objetivo de los investigadores es proponer y poner a prueba un método para la inclusión de las personas invidentes en las actividades de modelado cooperativo.
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Profesor: Maria da Graça Campos Pimentel
Estudiante: Raiza TS Hanada
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo, Brasil
Mejorando las técnicas de escritura ocular libres de permanencia mediante el uso de un enfoque basado en modelos de ruido
En esta propuesta, el equipo tiene la intención de mejorar los sistemas de entrada de texto basados en la mirada mediante la adopción de un enfoque de canal ruidoso, sobre la base de los modelos de error, para lograr una tasa de entrada del usuario más rápida y reducir la fatiga ocular debido a errores de escritura.
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Profesor: Gonzalo Navarro
Estudiante: Joshimar Córdova
Universidad de Chile, Chile
Ingeniería de memorias de acceso aleatorio comprimidas
En este proyecto, el equipo tiene como objetivo explorar algoritmos eficientes para implementar computadoras con memoria de acceso aleatorio comprimida (CRAM). Con esto, los datos siempre se mantienen y se opera con ellos de forma comprimida en lugar de comprimir los datos durante la entrada y salida de la memoria, lo que implica procesamiento adicional.
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Profesor: Edgar Emmanuel Vallejo Clemente
Estudiante: Héctor Manuel Sánchez Castellanos
Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, México
Predicción de epidemias de Zika usando redes sociales y de contacto vectorial
El objetivo de este proyecto es ampliar un modelo informático para predecir las estimaciones del riesgo de infección de Zika en pequeñas poblaciones para incluir redes sociales y epidemiológicas. Esto permitirá la predicción temprana de brotes de Zika, lo que permite la implementación oportuna de las intervenciones de control de enfermedades.
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Profesor: Mirko Zimic
Estudiante: Jorge Coronel
Universidad Peruana Cayetano Heredia, Perú
Facilitar el diagnóstico de la tuberculosis en lugares de bajos recursos mediante el uso de tecnologías móviles e Inteligencia artificial
Los investigadores proponen aprovechar las tecnologías adecuadas (pruebas no comerciales para diagnosticar tuberculosis) en regiones de bajos ingresos, y usar un microscopio creado por impresión en 3D, inteligencia artificial, dispositivos móviles, computación en la nube e Internet, para mejorar la interpretación de las pruebas en lugares remotos.
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Profesor: Marcos André Gonçalves
Estudiante: Clebson C.A. de Sá
Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil
Optimización de conjuntos de empaquetados aditivos impulsados para el aprendizaje de clasificación [EXTENSIÓN]
En 2015, esta investigación se centró en resolver el problema de la recuperación de información conocido como "Aprendizaje de clasificación (L2R)", cuyo objetivo principal era aprender cómo combinar predictores para aprovechar el rendimiento de los modelos de clasificación, mediante la combinación efectiva de dos estrategias de aprendizaje automático (ML) basado en conjuntos: Impulso y empaquetado. Este año, se centrará en cubrir mucho terreno en relación con los enfoques de aprendizaje automático.
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Profesor: Anna Helena Reali Costa
Estudiante: Ruben Glatt
Universidade de São Paulo, Brasil
Mejora del aprendizaje por refuerzo profundo a través de la transferencia de conocimiento [EXTENSIÓN]
El objetivo de este proyecto es el desarrollo de agentes inteligentes de aprendizaje por refuerzo (RL), que son capaces de resolver diferentes tareas de manera más eficiente con el uso de enfoques de aprendizaje por transferencia (TL). Una cuestión fundamental que queda por abordar este año es cómo determinar la similitud entre las tareas de forma automática, sin más conocimiento del dominio.
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Profesor: Jussara Marques de Almeida
Estudiante: Fabiano Muniz Belém
Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil
Más allá de la relevancia: Abordando la novedad, diversidad y personalización en el reconocimiento de etiquetas [EXTENSIÓN]
En 2015, este proyecto se centró en el desarrollo de nuevas soluciones de recomendación de etiqueta nueva que abordan eficazmente múltiples aspectos relacionados con el problema, sobre todo, la relevancia, novedad, diversidad y personalización de los intereses del usuario. Para el proyecto de este año, el objetivo es extender la investigación para explorar nuevas oportunidades de los métodos propuestos originalmente.
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Profesor: Diego de Freitas Aranha
Estudiante: Hilder Vitor Lima Pereira
Universidade Estadual de Campinas, Brasil
Cifrado homomórfico eficiente para la computación privada en la nube [EXTENSIÓN]
El objetivo del proyecto es desarrollar versiones que preserven la privacidad de dos algoritmos de aprendizaje automático conocidos: el clasificador k-NN y el Análisis de Componentes Principales. La nueva propuesta de investigación tiene como objetivo mejorar los sistemas de cifrado homomórfico actuales tanto de forma cuantitativa como cualitativa, mediante la mejora del desempeño de las construcciones y las implementaciones de los esquemas SHE/FHE con base en entramado y ampliando las construcciones actuales para obtener un mejor rendimiento en entornos multiusuario.
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Profesor: Éric Tánter
Estudiante: Raimil Cruz
Universidad de Chile, Chile
Escritura de seguridad gradual para la web [EXTENSIÓN]
En la primera etapa de su investigación, el equipo desarrolló un sistema de escritura de seguridad gradual para ayudar a los programadores a escribir aplicaciones que evitan las fugas de privacidad de información confidencial Para este segundo año, planean extender su implementación para dar soporte a objetos, explorar políticas de desclasificación y la forma de integrarlos en un idioma de seguridad gradual, así como desarrollar casos de estudio y experimentos.
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Profesor: Pablo Arbeláez
Estudiante: Andrés Felipe Romero
Universidad de los Andes, Colombia
Unidades de aprendizaje de acción dinámica para el reconocimiento de expresión facial tridimensional. [EXTENSIÓN]
Este proyecto busca mejorar la interacción humano-computadora mediante el análisis de la expresión facial humana automatizada con técnicas de aprendizaje profundo y haciendo uso del color, la profundidad y la información temporal. En la segunda fase del proyecto, la investigación utilizará el reconocedor de emoción general como representación de alto nivel, y como la base de una arquitectura de aprendizaje profundo para la detección de unidades de acción con un conjunto de metadatos que pueden combinar las tres principales bases de datos para el reconocimiento de emoción que se encuentran disponibles públicamente.
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Profesor: Catalina Elizabeth Stern Forgach
Estudiante: Jehú López Aparicio
Universidad Nacional Autónoma de México, México
Biosensor dual interconectado para la Diabetes Mellitus tipo II [EXTENSIÓN]
El objetivo de este proyecto es desarrollar un sensor dual para diagnosticar, prevenir y monitorear la evolución de la Diabetes Mellitus tipo II. En el último año, el equipo de investigación ha hecho enormes progresos: en primer lugar, se ha reducido el error asociado que tienen otros glucómetros comerciales durante la medición de la glucosa múltiple; en segundo lugar, la medición de la insulina se hará con alta sensibilidad y especificidad mediante una técnica novedosa desarrollada este año, que utiliza saliva en vez de sangre.
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