Este proyecto forma parte de la red iberoamericana CYTED y busca la cooperación de diferentes instituciones en pos de impactar positivamente en el desarrollo de las ciudades inteligentes.

Iniciado en Enero 2018 con fecha de término el año 2022

Conformada por representantes de 19 países de Iberoamérica

Investigador Representante Chile: Luis GARCÍA SANTANDER

Desarrollo de nuevos algoritmos de aprendizaje profundo para el análisis de flujos de datos astronómicos. Estos algoritmos forman parte del sistema de detección automático de objetos astronómicos ALeRCE (http://alerce.science/). I.R. Guillermo Cabrera-Vives.

FONDECYT Iniciación 11191130

En el análisis de imágenes de radiografía (Rx) y tomografía computarizada (TC) de tórax los modelos de Inteligencia Artificial (IA) han demostrado rendimientos similares a radiólogos especialistas. Sin embargo, su confiabilidad en la práctica clínica requiere validación externa para el beneficio del manejo clínico de pacientes COVID-19 a nivel nacional. IA-TRad apunta a proveer soluciones de I.A. validadas para optimizar la gestión de la presión asistencial a través del apoyo automatizado de reportes radiológicos, y la predicción de eventos clínicos adversos mediante el análisis híbrido de hallazgos imagenológicos con datos clínicos multidimensionales. Co-I.R. Guillermo Cabrera-Vives.

ANID COVID-19 COVID0733

Desarrollo de nuevos métodos de navegación multi agente, utilizando herramientas de machine learning basadas en ideas de Deep Reinforcement Learning y Curriculum Learning. I.R.: Julio Godoy.

Proyecto Fondecyt Iniciación 11191197