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2020

Katherine Vergara obtuvo un reconocimiento quecelebra a mujeres que buscan reducir la brecha de género.

Investigadora de HAPLAB obtiene reconocimiento por su aporte a la reducción de la brecha de género en STEM 

Katherine Vergara, alumna de Doctorado en Ciencias de la Ingeniería y parte del HAPLAB (Human and Process Research Lab) del Departamento de Ciencia de la Computación, fue seleccionada como la ganadora 2020 en la categoría Game Changer de los Globant Awards, Women that Built. Esta premiación, realizada a nivel global, celebra a mujeres que desde diversas aristas buscan cambiar las reglas del juego, rompiendo estereotipos y acercando más mujeres hacia la tecnología, reconociendo a quienes están liderando un cambio positivo en la industria TI.  El proceso, que involucra una nominación externa para luego ser seleccionada por el comité de expertas de cada país, reconoció el aporte que Katherine, a través del proyecto Ingeniosas, donde actúa como Directora de Contenidos Educativos, en que busca incentivar más vocaciones en STEM en niñas de Latinoamérica. Para Vergara, Ingeniosas es “donde creo que puedo generar más impacto, ayudando a las niñas a descubrir la tecnología y cómo esta puede ser una herramienta de desarrollo, especialmente generando apropiación tecnológica en ellas, que no sean sólo usuarias, sino que sean creadoras de la tecnología y puedan aportar a la innovación global”.  Vergara, cuyas líneas de investigación giran en torno a Tecnología Educativa con mirada de género, imagina una mayor participación de mujeres considerando toda la amplitud que implica la palabra “más mujeres de regiones, distintos niveles socioeconómicos, distintas etnias, trans, indígenas. Mujeres diversas, en todo lo maravilloso que significa la diversidad, encontrando voces distintas y conformando equipos mucho más creativos e innovadores.  Sobre el futuro, Vergara agradeció el apoyo del comité de Globant y a todos quienes apoyaron su postulación, siendo una inspiración para seguir aportando en una mayor participación femenina en STEM, señalando “cuando hablo con niñas y jóvenes, les cuento que no tengo ningún talento en especial, pero trabajo mucho, arduamente y no me detengo cuando me equivoco o fracaso y eso es lo que las va a ayudar a tener una carrera en tecnología, no importa si son las únicas en la mesa de trabajo o sala de clases, lo que importa es que ellas crean en sí mismas, continúen y se digan que eso es algo que quieren y salgan a conseguirlo”. 

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Sistema de IA ayuda a médicos a filtrar el diluvio de información científica sobre COVID19  

Artículo original – Instituto Milenio Fundamento de los Datos   Un clasificador de texto basado en redes neuronales profundas que permite ayudar a categorizar automáticamente diferentes tipos de artículos médicos, y a gran escala: del orden de miles a cientos de miles. En esto trabajó Andrés Carvallo, alumno de doctorado del Departamento de Ciencia de la Computación (DCC) de la U. Católica, financiado por el Instituto Milenio Fundamentos de los Datos (IMFD), y bajo la supervisión de su tutor Denis Parra, profesor asociado del DCC UC e investigador adjunto del IMFD.   Este desarrollo, que consiste en un sistema de inteligencia artificial (IA), será incorporado a la plataforma de Fundación Epistemonikos, organización que trabaja en medicina basada en evidencia. “Esta tarea es vital para el trabajo que hace la fundación, especialmente en el contexto actual de la pandemia por COVID-19. Con este sistema podrán revisar con mayor rapidez y efectividad qué dice la ciencia en relación a formas de contagio, síntomas, tratamientos y diferentes aspectos de la enfermedad”, explica Denis Parra.   El investigador explica que esta tarea “se ha vuelto muy agobiante debido al diluvio de artículos científicos durante los últimos meses, que reportan investigaciones en esta área”. De hecho, un reciente artículo de la revista Science (Scientists are drowning in COVID-19 papers. Can new tools keep them afloat?) indica que se trata de un problema a nivel mundial y que se espera que las herramientas de IA ayuden en este desafío.  El trabajo colaborativo también ha sido clave, añade Parra: “La participación del equipo de Epistemonikos, encabezado por el doctor Gabriel Rada, junto a los ingenieros Daniel Pérez, Juan Ignacio Vásquez y Camilo Vergara, ha sido fundamental en este resultado”.  La siguiente imagen muestra el resultado del sistema de clasificación automática de documentos. “Este es capaz de separar automáticamente los diferentes tipos de documentos -estudios primarios, revisiones sistemáticas y otros, según colores- con gran precisión y mejorando por un importante margen el rendimiento del modelo actual”, señala el profesor del DCC UC.  El arte de la clasificación de documentos  El método de clasificación desarrollado por Andrés Carvallo y Denis Parra tiene como entrada un artículo médico, y como salida “la probabilidad del tipo de documento médico”, dice Parra, quien ejemplifica con algunos tipos de salida como “revisión sistemática, estudio primario aleatorizado, síntesis amplia, estudio primario no aleatorizado, y excluido”. El sistema creado “representa el texto de entrada, es decir, título y resumen de los artículos médicos, usando un modelo reciente de representación de texto llamado XLNet. La representación de XLNet es usada luego como entrada a un modelo de clasificación tradicional”, detalla Andrés Carvallo.  Parra destaca que este modelo ha funcionado mejor que otros modelos de estado del arte recientes, como BERT. La razón, explica, es que “XLNet es capaz de procesar textos mucho más largos de entrada, mientras que BERT obliga a limitar la cantidad de palabras de entrada del modelo”. Estos insights, señala el académico, “provienen de la colaboración con otros investigadores del IMFD como Jorge Pérez, Álvaro Soto, Hans Lobel y Marcelo Mendoza, con quienes nos juntamos semanalmente para revisar y discutir los últimos artículos del área, así como nuestra propia investigación”. Estos investigadores son parte del proyecto emblemático Inteligencia artificial con explicación, del IMFD.  La colaboración de los investigadores con Fundación Epistemonikos data de 2017. Inicialmente desarrollaron investigación conjunta en un sistema que permite encontrar automáticamente artículos con respuestas a preguntas médicas, utilizando de la forma más eficiente posible la expertise de médicos para etiquetar documentos, con técnicas de aprendizaje automático (ML en inglés) como relevance feedback y posteriormente active learning. A diferencia del aprendizaje supervisado tradicional en ML que requiere una gran base de datos con preguntas y documentos ya etiquetada, tanto relevance feedback como active learning son técnicas que utilizan de forma incremental e interactiva el conocimiento de expertos -médicos especialistas- de forma de “ahorrarles trabajo” para alimentar y entrenar estos sistemas de IA/ML.  Andrés Carvallo es estudiante de Doctorado en Ingeniería, con mención en Ciencia de la Computación en la U. Católica. Sus áreas de interés son la recuperación de información, minería de texto, sistemas recomendadores y desarrollo de algoritmos de aprendizaje de máquina, con explicaciones visuales.   Su proyecto de tesis se relaciona con la revisión automática y explicable de papers médicos para mejorar la eficiencia en la práctica de medicina basada en la evidencia. En la actualidad forma parte de laboratorios de investigación IALab UC -el laboratorio de IA del DCC de la U. Católica-, y SocVis -Social Computing & Visualization Group– de la misma universidad.  Si quieres conocer más sobre el trabajo de Parra y Carvallo en Active Learning, revisa este enlace:   Enlace: Automatic document screening of medical literature using word and text embeddings in an active learning setting 

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