Simposio internacional mostró el presente y futuro en el innovador campo del aprendizaje automático
- Expertos internacionales expusieron los temas de alcance del aprendizaje automático ante unos 300 estudiantes y 50 participantes de la empresa privada
- Actividad fue organizada por el grupo Parma, conformado por investigadores de varias áreas del TEC
El Dr. Peter Peer, de la Facultad de Informática y Ciencias de la Información, de laUniversidad de Ljubljana, Eslovenia, ahonda en el tema de la relación entre el aprendizaje automático y la biometría. Foto: OCM.
Desde establecer los conceptos básicos del Aprendizaje Automático o Machine Learning, hasta discusiones filosóficas sobre el efecto en la sociedad del avance de la inteligencia artificial. Todos estos fueron temas abordados en el Simposio Internacional sobre Aplicaciones del Aprendizaje Automático.
Esta actividad, organizada por el grupo de investigadores Parma (PAttern Recognition and MAchine Learning Group), tuvo lugar en el Tecnológico de Costa Rica el 7 de abril y contó con la participación de especialistas internacionales, miembros de la academia y la empresa privada del sector tecnológico.
“Lo más importante es introducir qué es Aprendizaje Automático a los estudiantes, porque la gente no sabe a ciencia cierta qué es este concepto. Es una de esas palabras nuevas que todo mundo escucha pero pocos profundizan.
“Se vio todo lo que son las tendencias en investigación, las áreas de aplicación, qué estamos desarrollando acá en el TEC y los nexos con centros de investigación europeos”, explicó el máster Saúl Calderón, coordinador del Simposio.
En palabras de Calderón, el Aprendizaje Automático es una rama de la inteligencia artificial, que se enfoca en construir modelos o algoritmos, a través de un conjunto grande de datos y le permite a la computadora ir aprendiendo a categorizar y seleccionar información.
Cerca de 300 estudiantes participaron en el Simposio. Foto: OCM.
Grupo Parma
Este Simposio también sirvió para fortalecer la presencia de Parma, un grupo de investigadores interdisciplinarios que se enfoca en promover el desarrollo de tecnologías de aprendizaje automático, tanto para la academia como para la empresa privada y la sociedad, en general.
En ese sentido, fue muy importante la participación de alrededor de 10 empresas privadas en la actividad, seis de ellas con puestos para mostrar sus servicios y reclutamiento de talento.
“El sector tecnológico de Costa Rica está muy interesado en el tema, me parece que están incursionando en forma incipiente y necesitan del apoyo que les pueda dar la academia, porque tienen recursos limitados para hacer investigaciones. Hablamos de sinergias con la empresa privada para investigaciones o prácticas.
“También nos interesa empezar a incluir esos temas en los currículos de las carreras involucradas, como Computación, Mecatrónica y Computadores, con la finalidad de que nuestros egresados estén mejor preparados para el desarrollo de tecnologías que en el futuro serán fundamentales”, detalló Calderón.
El grupo Parma está conformado por los profesores-investigadores:
Mecatrónica:
- Dr. Juan Luis Crespo.
Computación:
- Dr. Erick Mata.
- Dr. Pablo Alvarado.
- Dr. Antonio González.
- Mtr. Saúl Calderón.
- Mtr. José Carranza.
- Mtr. Luis Alexander Calvo.
- Ing. Esteban Arias.
Matemática:
- Mtr. Geovanni Figueroa.
Computadores:
- Dr. Antonio González.
UCR:
- Fabián Fallas.
Saúl Calderón explica los conceptos básicos del Aprendizaje Automático. Foto: OCM.
Expositores Internacionales:
Estos son los invitados profesionales que se presentaron en el Simposio Internacional sobre Aplicaciones del Aprendizaje Automático:
| Dr. Hervé Goëau |
Informático que trabaja en el Centro Francés de Investigación Agrícola para el Desarrollo Internacional (CIRAD). Sus temas de interés incluyen recuperación de información multimedia, gestión de datos científicos, crowdsourcing y ciencias ciudadanas y clasificación a gran escala aplicada a identificación de las especies vivas mediante análisis de contenido visual y sonoro. Actualmente está enfocado en técnicas de deep learning para identificación de organismos. |
| Dr. Peter Peer |
Profesor asociado en la Facultad de Informática y Ciencias de la Información, Universidad de Ljubljana, Eslovenia, Unión Europea. Sus intereses de investigación incluyen biometría, segmentación de imágenes, detección, reconocimiento y visión por computadora. Ha sido autor de más de 50 trabajos de investigación para revistas y conferencias internacionales. Es miembro del IAPR y de IEEE. |
| Dr. Carlos M. Travieso-González | Recibió el título de M.Sc. en Ingeniería de Telecomunicación en la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC), en 1997; y Ph.D. en el 2002 en la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC-España). Es profesor asociado desde el 2001 en la ULPGC. Sus líneas de investigación van desde la biometría, el procesamiento de señales biomédicas, minería de datos, sistema de clasificación, procesamiento de señales e imágenes e inteligencia ambiental. Ha realizado investigaciones en más de 46 proyectos de internacionales y españoles, algunos de ellos como investigador jefe. Es coautor de 3 libros, co-editor de 10 libros de procedimientos, editor invitado para cinco revistas internacionales JCR-ISI y hasta 14 capítulos de libros. Tiene más de 340 artículos publicados en revistas y conferencias internacionales. |
| Dr. Francisco Bellas |
Ha trabajado como profesor asociado en el departamento de Informática de la Universidad de Coruña (España). Es miembro del Grupo Integrado de Investigación en Ingeniería, donde trabaja en dos líneas de investigación principales: robótica cognitiva y sistemas evolutivos multi-robots. Es autor de más de 100 artículos en revistas y conferencias internacionales, y ha participado en más de 50 proyectos de investigación. |
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