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Participación de la AIA en RIIAA

Integrantes de la Alianza en Inteligencia Artificial (AIA) de CONACyT participaron en el evento International Meeting on Artificial Intelligence and its Applications (RIIAA), que se celebró de manera virtual los días 27 y 28 de agosto en CDMX. El objetivo del evento fue fomentar la interacción entre los diversos actores del ecosistema de Inteligencia Artificial (IA) en México y en el exterior. El evento contó con la participación de integrantes de los principales centros públicos de IA del país, del Grupo Financiero Banorte, Google DeepMind, Microsoft, Facebook, las Universidades Harvard y Berkeley, entre otros. En particular, Enrique Sucar, Monica Tentori y Pilar Gomez Gil, tres destacados integrantes de la AIA, formaron parte del panel AI in Science and Eng (Latam spotlights) donde compartieron los resultados de sus más recientes investigaciones.


Enrique Sucar, investigador del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE) y presidente de la Academia Mexicana de Computación, habló sobre su trabajo en Modelos Gráficos Probabilísticos y sus aplicaciones. Este tipo de modelos tienen la ventaja de requerir menos datos y de ser más transparentes y explicables que modelos construidos utilizando redes neuronales. Algunas de las aplicaciones de los modelos generados por Enrique incluyen: el diagnóstico de turbinas de viento, la predicción de viento en diversas localidades de México y la creación de un simulador de mercado para la compra y venta de acciones en el sector energético, donde varios agentes compiten para maximizar sus ganancias.


Monica Tentori, investigadora del Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada (CICESE) y especialista en el área de interacción humano/computadora, habló sobre posibles aplicaciones de IA para mejorar los sistemas de salud en Latinoamérica (LATAM). En particular, Mónica está trabajando en crear sistemas de IA que mediante la interacción con el usuario ayuden a detectar autismo. Actualmente, no hay marcadores biológicos que sirvan para la detección de autismo y su diagnóstico depende de observaciones e interpretaciones médicas. Nuevas tecnologías ofrecen la alternativa de utilizar marcadores digitales, que consisten en cuantificaciones de fenómenos fisiológicos y del comportamiento, para hacer diagnósticos médicos. En particular, la IA podría proveer métodos para la detección de autismo y ayudaría a incrementar el acceso a métodos de detección de autismo en LATAM.


Pilar Gomez Gil, investigadora del INAOE y especialista en interfaces cerebro/computadora, habló sobre avances en la clasificación de señales encefalográficas (EEG) utilizando IA. Por lo general, el trabajo relacionado con EEG involucra la inserción de sensores en el córtex cerebral, sin embargo nuevas tecnologías abren la posibilidad de utilizar dispositivos no invasivos y de bajo costo para crear interfaces cerebro/computadora. Además de trabajar en la clasificación de señales EEG, Pilar está buscando mecanismos para poder ajustar modelos de IA de manera que estos puedan operar en distintos pacientes.


Finalmente, la AIA contó con la representación de Mariano Rivera, investigador del Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT), en el panel de Centros de IA en México, donde se presentaron proyectos en IA que están siendo desarrollados en algunos de los principales centros de IA a nivel nacional. Durante su presentación Mariano compartió los proyectos de IA impulsados por el CIMAT, dentro de los que destacan la AIA y los diversos eventos de IA que han tenido sede en el dicha institución. Estos eventos han abarcado temas como la detección de plagio y la protección de los derechos de autor y los fundamentos del aprendizaje de máquina. Además de esto, Mariano resaltó las principales líneas de investigación en IA desarrolladas en el CIMAT, que son: análisis de datos y procesamiento de imágenes, métodos numéricos y optimización, robótica, redes neuronales y aprendizaje de máquina. Algunos de los más recientes trabajos de IA producidos por investigadores del CIMAT incluyen: la colorización automática de imágenes, la transferencia de estilos entre imágenes, el análisis de imágenes médicas, la detección de COVID en rayos X y la estimación de poses en 3D utilizando imágenes en 2D.


Si quieres conocer más sobre el trabajo de los investigadores de la AIA que participaron en RIIAA visita sus páginas personales:


Enrique Sucar


Monica Tentori


Pilar Gomez Gil


Mariano Rivera

Nota por: Sofía Trejo

Trabaja en proyectos enfocados en Ética de la IA y en promover el entendimiento crítico de la tecnología. Egresada del a Facultad de Ciencias de la UNAM y Dra. en Matemáticas por la Universidad de Warwick, Reino Unido. Ha trabajado como investigadora en la Universidad de São Paulo, Brasil, y en Imperial College London, Reino Unido. Actualmente, funge como Responsable de proyectos educativos y de divulgación en la Alianza en IA de CONACyT

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