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Inteligencia Artificial

Innovación en la Educación: Una mirada al futuro de las clases en Medicina con Realidad Virtual 

El pasado 21 de abril, en el marco del “Encuentro Educativo Bicentenario“, estudiantes de Cerro Navia tuvieron la oportunidad de vislumbrar el futuro de la educación médica. Gracias a una experiencia inmersiva diseñada por el académico Andrés Neyem en conjunto con sus estudiantes de postgrado Matias Cadile y Sebastian Burgos, estudiantes de enseñanza básica y media pudieron figurar como potenciales estudiantes de medicina y experimentar cómo sería una clase en un pabellón de medicina utilizando la tecnología de realidad virtual.  Los dispositivos de realidad virtual permitieron a los estudiantes explorar el cuerpo humano de una manera revolucionaria y anecdótica. “Nuestro objetivo es mostrar cómo la tecnología puede transformar la educación, haciendo que el aprendizaje sea más interactivo y fascinante“, comentó Andrés Neyem, académico del Departamento de Ciencia de la Computación UC y Coordinador del EVI-Lab (Laboratorio de Experiencias Inmersivas).  Estudiantes de todas las edades se maravillaron al poder explorar sistemas corporales enteros y aprender de una manera experimental, visual y táctil. “Fue increíble“, comentó uno de los participantes. “Me sentí como si realmente estuviera en un aula de medicina, aprendiendo sobre el cuerpo humano de una manera que nunca imaginé” eran algunas de las impresiones.   Esta oportunidad del intercambio de conocimiento y de la tecnología aplicada va de la mano con el ejemplo de cómo la educación está cambiando y cómo la tecnología puede abrir nuevos caminos para el aprendizaje. Es un recordatorio de que la educación del futuro puede ser más emocionante, inmersiva y efectiva que nunca. 

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Licenciatura en Ingeniería en Ciencia de la Computación: Nueva carrera impartida por el Departamento de Ciencia de la Computación UC 

A través de un foco en la interdisciplina, comunicación y ética, el programa permitirá a los estudiantes tener una fuerte formación en los fundamentos de la ciencia de la computación. Como también permitirá a los alumnos complementar su preparación con cursos de otras facultades.  Una formación universitaria de sólo cuatro años en áreas como Inteligencia Artificial, soluciones algorítmicas, software, ciberseguridad, diseño e innovación, entre otras.   El diseño del programa curricular fue propuesto por el Departamento de Ciencia de la Computación, con el apoyo de las facultades de Matemáticas, de Física, de Comunicaciones, de Letras, de Ciencias Biológicas y de Economía y Administración UC. También colaboraron los institutos de Ingeniería Matemática y Computacional de Éticas Aplicadas, recientemente creado.   Para conocer más acerca de esta nueva licenciatura, ingresa al siguiente enlace: https://cienciadelacomputacion.uc.cl/ 

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AAAI-22 PREMIA INVESTIGACIÓN EN SU CATEGORÍA DISTINGUISHED PAPER AWARDS AL ACADÉMICO DCC UC JORGE BAIER 

La Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial (AAAI), una de las organizaciones más reconocidas e importantes en materia de Inteligencia Artificial en el mundo, entregó el premio ‘Distinguished Paper’ al trabajo titulado “Subset Approximation of Pareto Regions with Bi-Objective A*”.   El premio fue compartido junto a otros 5 trabajos que recibieron el mismo reconocimiento durante la edición 2022 de la 36th AAAI Conference on Artificial Intelligence, que para este año, recibió más de nueve mil trabajos enviados, mil trescientos de los cuales fueron aceptados para ser presentados.   Uno de los autores del trabajo es Jorge Baier, profesor Asociado del Departamento de Ciencia de la Computación UC, Director de Educación en Ingeniería de la PUC e investigador IMFD & CENIA en conjunto con dos coautores Carlos Hernández y Nicolás Rivera. Cabe destacar que la investigación contó con el financiamiento del Instituto Milenio Fundamentos de los Datos.   En el documento distinguido, “se presenta un nuevo enfoque para generar aproximaciones de subconjuntos de conjuntos de soluciones óptimas de Pareto. Esto permite obtener un conjunto de soluciones diverso (en promedio) que contiene menos soluciones pero que se puede computar en muchísimo menos tiempo del que se necesita para calcular todo el conjunto de soluciones óptimas de Pareto”. Explica el profesor Jorge Baier.   El trabajo es aplicable a una gran cantidad de problemas de búsqueda o planificación en donde es necesario minimizar más de una métrica. Por ejemplo, cuando al buscar una ruta dentro de la ciudad no solo interesa el tiempo, sino que la distancia, los peajes y las emisiones de contaminantes. Un aspecto importante, recalca el profesor, es que las soluciones obtenidas, a pesar de ser un subconjunto, son diversas. Esto permite entregar un puñado de soluciones útiles a un usuario rápidamente, cosa que antes de este trabajo, no podíamos hacer.   “Creo que es importante que nuestros estudiantes sepan que en el Departamento de Ciencia de la Computación se hace investigación de punta, que comenzamos el año con un premio en Inteligencia Artificial y que este es un espacio que brinda todas las herramientas y conocimientos para que ellos también lo hagan. Este es un excelente lugar para hacer investigación y, a su vez, es una demostración de que la ciencia y la matemática está en todo lo que hacemos y nos ayudan a resolver problemas comunes de la vida”. (Jorge Baier)  Haz clic en el siguiente enlace para conocer más acerca de la investigación publicada en la página oficial de AAA-I2022.   AAA-I 2022 – Distinguished Papers  

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Académico Denis Parra explica sobre Deep Learning, Inteligencia artificial y su impacto de la digitalización

En la edición del 04.08.21 del programa Futuro 360, de CNN Chile, Denis Parra, académico DCC UC e investigador del Instituto Milenio Fundamentos de los Datos fue uno de los invitados para conversar y explicar temas como qué son el deep learning e inteligencia artificial y su impacto en los procesos actuales de digitalización, acentuados por las limitaciones físicas provocadas por el COVID-19.   Enlace: Denis Parra – CNN Chile 04.08.21 

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Académico DCC UC expone sobre creación artística mediante Inteligencia Artificial 

Utilizar la colección pictórica del Museo Nacional de Bellas Artes para producir una pieza audiovisual elaborada con sistemas de inteligencia artificial creados en Chile, fue una de las actividades impulsadas en el marco del “III Seminario Internacional de Desarrollo de Públicos”, organizado por el Ministerio de la Cultura y expuesto por Denis Parra, académico del Departamento de Ciencia de la Computación UC e investigador del Instituto Milenio Fundamentos de los Datos, así como por el alumno de magister del DCC, Manuel Cartagena.  Este es uno de los primeros eventos públicos del CreativAI Lab UC (https://creativai-uc.github.io/), grupo interdisciplinario dirigido por Rodrigo Cádiz, académico de los Institutos de Música e Ingeniería Eléctrica UC y Denis Parra. El CreativAI Lab explora el desarrollo de sistemas de Inteligencia Artificial (IA) y su uso como herramienta para la creatividad, consolidando un proceso de colaboración iniciado hace aproximadamente tres años, a partir de un proyecto interdisciplinario de la Vicerrectoría de Investigación de la UC (programa ArTeCIH) con el propósito de explorar las posibilidades de la inteligencia artificial como herramienta para la creación artística.  Denis Parra, incursiona en este rubro desde hace diez años, desde su investigación en sistemas de recomendación personalizados que utilizan Inteligencia Artificial para filtrar información en diferentes formas de arte musical y visual, mientras que Rodrigo Cádiz tiene una reconocida trayectoria en composición musical, música electrónica y creación de instrumentos. El académico comentó: “El año pasado pude presentar en este mismo seminario y fue una interesante oportunidad para mostrar de manera preliminar algunos proyectos pasados de recomendación y otros en curso sobre generación de música, y en esta última versión ya pudimos presentar obras realizadas recientemente en el marco del proyecto VRI ArTeCiH que nos financia.”  Miembros del CreativAI Lab presentaron una introducción a la IA y a los modelos generativos, avances de las investigaciones de los alumnos Manuel Cartagena y de Agustín Macaya, y finalmente una discusión sobre IA y Creatividad, todas en el contexto del Seminario Internacional de Desarrollo de Públicos. En relación a la tesis de magíster de Manuel Cartagena, “Exploring symbolic music generation techniques using Conditional Generative Adversarial Networks”, su investigación gira en torno a maneras de utilizar redes tipo GAN (Generative Adversarial Networks), usualmente utilizadas para generar imágenes, con el fin de generar archivos MIDI, el cual es un tipo de representación simbólica de música.   Los invitamos a ver una selección de obras generadas. 

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Académico Jorge Baier comenta sobre cómo la Inteligencia Artificial puede ayudar en Educación. 

En la edición del 20.6.21 de El Mercurio, Jorge Baier, académico DCC UC e investigdor del Instituto Milenio Fundamento de los Datos, comenta cómo herramientas tecnológicas como Inteligencia Artificial puede reforzar la formación académica de los estudiantes, fortalecer el rol de los docentes de manera personalizada y levantar alertas tempranas en comportamientos de estudiantes por situaciones de bullying o deserción.  Enlace: El Mercurio 20.6.21 

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Karim Pichara comenta sobre la patente de NotCo en Estados Unidos 

La firma chilena NotCo, recibió a inicios de semana la aprobación en Estados Unidos para la patente de Giuseppe, el algoritmo de inteligencia artificial detrás de los productos de la empresa.  En una entrevista con La Tercera, Karim Pichara, Co Fundador y CTO de la empresa, además de académico del Departamento de Ciencia de la Computación de la Universidad Católica, comentó sobre las implicancias de esta aprobación y cómo impacta los planes en el corto y mediano plazo de la empresa.  Enlace: Karim Pichara, cofundador y CTO de NotCo: “Pronto vamos a poner nuestra tecnología a disposición de otras compañías”  Para más información visita la página de Not Company

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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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