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Impulsando la Formación Contínua en Inteligencia Artificial

Somos un grupo de investigación y desarrollo multidisciplinario del Departamento de Computación de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires (UBA). Buscamos la transferencia del conocimiento avanzado en Ciencias de la Computación y Datos mediante la activa participación de investigadores, docentes y estudiantes en proyectos de investigación y desarrollo que tengan alto impacto para la ciencia, la sociedad y la industria.

Grupo de Sistemas Inteligentes

El Grupo de Sistemas Inteligentes se dedica a la vanguardia de la investigación y el desarrollo en Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos y Visión por Computadora. Nos especializamos en la creación de modelos computacionales avanzados para:

Robotic hand typing on keyboard
  • Reconocimiento de Patrones: Desarrollo de algoritmos robustos para reconocimiento facial, análisis de gestos corporales y seguimiento de entidades en entornos complejos.
  • Minería de Datos: Aplicamos metodologías avanzadas para el análisis y la explotación de grandes volúmenes de datos, incluyendo el análisis de datos de consumo y habitacionales, etc.
  • Procesamiento de Imágenes y Video: Soluciones innovadoras para la detección, reconocimiento y análisis de objetos en tiempo real.
  • Análisis del Lenguaje Natural (NLP): Construcción de sistemas inteligentes capaces de comprender, interpretar y generar lenguaje humano.


Novedades


Base de Datos-SIMPLE-G-AR

NeuralCalamar
Integrando datos satelitales y modelos agricolas

En el video se explica como se está construyendo una base de datos imprescindible para el desarrollo de un modelo SIMPLE-G Argentina.

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Regla de Hebb y Plasticidad

NeuralCalamar
Que tiene en común un calamar y ChatGPT?

El video nos cuenta la historia del descubrimiento sobre el aprendizaje de las neuronas.

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Conteo de Levaduras

ProportionalRF
Proceso de detección e identificación de levaduras vivas para fermentación de cerveza

El video presenta la metodología utilizada para el conteo automático de levaduras de cerveza.

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Reconocimiento Facial

ProportionalRF
El uso proporcional del reconocimiento facial en la vía pública es un tema controversial.

Mostramos en este video una propuesta de un tablero de control que auxilie en la toma de decisión.

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ECI2025

ECI2025
El GSI en las Escuelas de Ciencia de la Informática 2025

Fuimos hosts del Dr. Francesco Strada que dió un curso en ECI. Además, presentamos los proyectos del grupo en la muestra de posteres de trabajos de investigación del Instituto de Ciencias de la Computación.

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Video

Fake Face
Detección de Imágenes Sintéticas

Este video analiza trabajos del estado del arte en Detección de Imágenes generadas por IA.

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Proyectos


Microscopio de levaduras
Proyecto Levaduras

Optimización del proceso cervecero con visión por computadora para el recuento y clasificación de levaduras.

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Mapa de análisis de red eléctrica en Jamaica
Proyecto Usuarios de la Red Eléctrica de Jamaica

Mapeo inteligente de usuarios de la red eléctrica mediante procesamiento de cadenas de Markov y análisis de datos de consumo.

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Documento histórico digitalizado
Proyecto Digitalización Documentos Abuelas de Plaza de Mayo

Herramienta de segmentación semántica de imágenes para digitalizar y crear un índice accesible del archivo de diarios y revistas.

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Procesamiento de Lenguaje Natural
Proyecto NLP para Banco Mundial

Detección automática de intenciones de inversión extranjera directa (FDI) a partir de transcripciones con modelos BERT optimizados.

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Esquema de proceso de prueba de vida RENAPER
Proyecto RENAPER Prueba de Vida

Desarrollo de modelos biométricos para detección facial, reconocimiento de gestos y dinámica gestual para verificación de identidad.

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Diagrama del sistema de reconocimiento facial SIFACE
Proyecto Reconocimiento Facial (SIFACE)

Sistema de reconocimiento facial para comparar personas extraviadas con individuos no identificados usando DCNN.

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Visualización de detección de expresiones faciales
Proyecto Detección Automática de Expresiones Faciales

Detección de gestos faciales y generación de embeddings de identidad individual utilizando Redes Generativas Antagánicas (GANs).

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