Líneas de Investigación 

I. Lineas de Investigación

La Ingeniería Informática es una disciplina en constante evolución, impulsada por el avance acelerado de las tecnologías digitales, la transformación digital de las organizaciones y la creciente demanda de soluciones basadas en datos e inteligencia artificial.

A continuación, se citan las líneas de investigación aprobadas por Resolución C.D. N° 022/2026 para la Carrera de Ingeniería Informática.

1. Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial Aplicada.

2. Visión por Computadora.

3. Optimización e Investigación de Operaciones.

4. Computación en la Nube y Sistemas Distribuidos.

5. Ciberseguridad.

6. Innovación Educativa.

7. Ingeniería de Software.

8. Tecnologías Emergentes e Impacto Social.

9. Innovación y Tecnología Aplicada a la Agricultura y Ganadería.

Las publicaciones pueden ser visualizadas en la sección "II. Artículos y Publicaciones".

1. Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial Aplicada

Es un campo interdisciplinario que integra estadística, programación y conocimiento del dominio para recolectar, procesar y analizar datos con el objetivo de extraer información útil y automatizar la toma de decisiones en contextos reales.

Docentes investigadores: Aldo Alvarez, Juan Carlos Miranda, Andrés Zorrilla

2. Visión por Computadora

Es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas interpretar y comprender imágenes y videos, simulando la capacidad visual humana para analizar el entorno. Dentro de este campo se incluyen subtemas como el reconocimiento de patrones,  la identificación de objetos, la segmentación; enfocados a la aplicación en salud y agricultura.

Docentes investigadores: María Nieves Florentín, Juan Carlos Miranda, Fernando Fukuchi, Andrés Zorrilla

3. Optimización e Investigación de Operaciones

Es un campo que utiliza modelos matemáticos, algoritmos y técnicas analíticas para mejorar la toma de decisiones y el uso eficiente de recursos en problemas complejos como logística, producción o asignación de tareas. Dentro de este ámbito se destacan las metaheurísticas, la simulación y los sistemas de decisión para seleccionar las mejores alternativas posible en contextos de incertidumbre.

Docentes investigadores: Arnaldo Ocampos, Néstor Tapia

4. Computación en la Nube y Sistemas Distribuidos

Es un enfoque tecnológico que permite almacenar, procesar y gestionar información a través de múltiples sistemas interconectados, en lugar de depender de un solo equipo, facilitando la escalabilidad, disponibilidad y acceso remoto a los recursos. Dentro de este campo se incluyen subtemas como el Cloud Computing, los microservicios, y DevOps.

Docentes investigadores: Aldo Medina, Dario Kurilowich, Pedro Gonzalez

5. Ciberseguridad

Es el conjunto de prácticas, tecnologías y procesos orientados a proteger sistemas informáticos, redes, aplicaciones y datos frente a accesos no autorizados, ataques y daños, garantizando la confidencialidad, integridad y disponibilidad de la información. Se abarcan subtemas como la seguridad en redes, la criptografía y la seguridad web.

Docentes investigadores: Raúl Benítez

6. Innovación Educativa

Es el proceso de diseñar e implementar nuevas estrategias, metodologías, tecnologías y enfoques pedagógicos con el objetivo de mejorar la calidad del aprendizaje, hacerlo más significativo y adaptado a las necesidades actuales de los estudiantes. La propia innovación educativa abarca la incorporación de metodologías activas, el uso de herramientas digitales y de inteligencia artificial en el aula, y la transformación de los modelos tradicionales hacia entornos más colaborativos, flexibles y centrados en el estudiante.

Docentes investigadores: María Nieves Florentín.

7. Ingeniería de Software

Es la disciplina que aplica principios, métodos y herramientas para diseñar, desarrollar, mantener y gestionar sistemas de software de manera eficiente y de alta calidad, asegurando que cumplan con los requisitos y sean sostenibles en el tiempo. Se destacan subtemas como la arquitectura de software, el testing y los sistemas inteligentes para automatizar decisiones, aprender de los datos y mejorar la interacción con los usuarios.

Docentes investigadores: Mirtha Arámbulo, Arnaldo Ocampos, Christian Samaniego

8. Tecnologías Emergentes e Impacto Social

Se refieren al estudio y aplicación de nuevas tecnologías que están transformando la sociedad, analizando tanto sus beneficios como sus desafíos para promover un desarrollo sostenible y equitativo. Se busca integrar tecnologías para optimizar la gestión urbana promoviendo oportunidades para todos los sectores de la población.

Docentes investigadores: Arnaldo Ocampos, Dario Kurilowich, Pedro González

9. Innovación y Tecnología Aplicada a la Agricultura y Ganadería

Se centra en la incorporación de herramientas digitales, inteligencia artificial y sistemas automatizados para mejorar la eficiencia, productividad y sostenibilidad del sector agropecuario, optimizando la toma de decisiones y el uso de recursos.

Docentes investigadores: Juan Carlos Miranda

II. Artículos y Publicaciones

• Álvarez López, A. A. (2022). Recopilación de corpus paralelo español-guaraní y experimentos iniciales con traductor automático estadístico. Revista sobre estudios e investigaciones del saber académico, (17), e2023003. https://doi.org/10.70833/rseisa17item342

• Duarte Paiva, D. P. (2021). Módulos de reautenticación para el servidor de autenticaciones Keycloak. Revista sobre estudios e investigaciones del saber académico, (15), e2021001. https://doi.org/10.70833/rseisa15item289

• Florentín Núñez, M. N. (2010). Aprendizaje colaborativo 2.0 en la Educación Superior. Revista sobre estudios e investigaciones del saber académico, (4), 38-41. https://doi.org/10.70833/rseisa4item32

• Florentín-Núñez, M. N., López-Rubio, E., & López-Rubio, F. J. (2011). Reduction of JPEG Compression Artifacts by Kernel Regression and Probabilistic Self-Organizing Maps. En J. Cabestany, I. Rojas, & G. Joya (Eds.), Advances in Computational Intelligence (Vol. 6692, pp. 34-41). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-21498-1_5

• Florentín-Núñez, M. N., López-Rubio, E., & López-Rubio, F. J. (2013). Adaptive kernel regression and probabilistic self-organizing maps for JPEG image deblocking. Neurocomputing, 121, 32-39. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.10.029

• Fukuchi Matthías, Fernando Esteban, Kuna, Horacio Daniel, Sosa, Ramón, & Florentín Nuñez, María Nieves. (2013). Detección del huanglongbing (HBL) de los cítricos por medio del análisis de imágenes multiespectrales en el espectro visible e infrarrojo cercano capturadas desde un drone [Web de proyecto]. https://datos.conacyt.gov.py/proyectos/pdf/145

• González Villalba, P. D. (2025). DESARROLLO E IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA INTEGRADO DE GESTIÓN BIBLIOTECARIA PARA LA UNIVERSIDAD NACIONAL DE ITAPÚA. Tecnología, Diseño e Innovación, 8(1), 13-24.

• González Villalba, P. D., & Ortega Domínguez, H. D. (2024). Diseño e implementación de mejoras aplicando la norma ISO/IEC 25000 para la calidad de software en un sistema de gestión bibliotecario. Investigaciones y estudios - UNA, 15(2), 5-23. https://doi.org/10.57201/ieuna2423466

• Kuna, H., Pautsch, G., Rambo, A., Rey, M., Cortes, J., & Rolón, S. (2014). Procedimiento de Explotación de información para la Identificación de Campos anómalos en Base de Datos alfanuméricas. Revista Latinoamericana de Ingenieria de Software, 1(3), 102. https://doi.org/10.18294/relais.2013.102-106

• López-Rubio, E., & Florentín-Núñez, M. N. (2011). Kernel regression based feature extraction for 3D MR image denoising. Medical Image Analysis, 15(4), 498-513. https://doi.org/10.1016/j.media.2011.02.006

• Ocampo, A., Tapia, N., & Pinto-Roa, D. P. (2022). Virtual network function chaining placement based on dynamic multi-objective optimization and multi-criteria decision making. Proceedings of the 2022 Latin America Networking Conference, 2-9. https://doi.org/10.1145/3545250.3560844

• Pinto-Roa, D. P., Torres Sánchez, María Elena, Maldonado Velázquez, Claudia, & Florentín Nuñez, María Nieves. (s. f.). Libro de resúmenes del II congreso paraguayo de Informática 2024 Innovación y progreso en la IA desde Itapúa. Universidad Nacional de Itapúa. Recuperado https://isbn.bibliotecanacional.gov.py/catalogo.php?mode=detalle&nt=17997 (Obra original publicada en 2025)