Grupo de Inteligencia Artificial - PUCP
Grupo de Inteligencia Artificial - PUCP
WAIMLAp 2025
30 y 31 de Octubre 2025, Lima-Perú
El evento tendrá el siguiente programa:
Presentaciones Magistrales:
Agentes de Inferencia Causal
Recent Advances in Optical Microscopy Image Analysis – Detecting parasites and Classifying cells of histochemical and immunohistochemical images
¿Cómo obtener modelos representativos de aprendizaje automático en diferentes dominios?
Sesión Oral 1: IA para percepción y lenguaje
Multilingual terms of reference for information and communication technologies adoption: extraction methodology and similarity evaluation
SceneSet: Open-Source Toolbox for Human Figure Segmentation and Background Generation in Portraits
Imitator: Gloss-Free Sign Language Translation via Embedding Alignment with LLaMA
Día 1: Enlace para preguntas.
Sesión Oral 2: IA aplicada a transporte y clima
Detection of hazardous traffic events in the Metropolitano lane
Evaluation of Two Approaches for Rainfall Prediction in the Junín Region: A Balanced Binary Classification Model and a Neural Network Classifier Model
Machine learning model to predict precipitation levels based on climatic conditions in LAMAR - Junín, Peru
Día 2: Enlace para preguntas
Sesión Poster 1:
ID1_01 - Predicting Anemia Levels in Peruvian Children Using Machine Learning
ID1_02 - An AI-Based Model for Predicting the Risk of Diabetic Nephropathy
ID1_03 - Integration of Classification, Survival, and Explainability Approaches for Breast Cancer Recurrence Prediction Using Clinical and Molecular Data
ID1_04 - Benchmarking Deep Learning Methods for Large-Scale Poultry Tracking: Towards Scalable and Non-Invasive Monitoring
ID1_05 - Transformer-based Super-resolution for RGB Satellite Images Using PeruSAT-1 Data
ID1_06 - Detección y clasificación automática de unidades vehiculares en la Carretera Central a partir de imágenes del PeruSAT-1
ID1_07 - Linear and Nonlinear Modeling of SPI in Peru Using Multilayer Neural Networks and ENSO-CHIRPS Predictors
ID1_08 - Quantum Machine Learning as a New Frontier in Credit Default Models
ID1_09 - Adaptive and Interactive Speech Conversational Humanoid Agent: NAO V6 with RAG
ID1_10 - Prompting Analysis for Programming Exercises in Computer Science Courses
ID1_11 - Transfer Learning en Deep Reinforcement Learning: Evaluación Comparativa en Entornos Atari
Sesión Poster 2:
ID2_01 - Comparative Evaluation of Rainfall Prediction Models in Junín: Hybrid Classification–Regression vs. Balanced Binary Classification
ID2_02 - Análisis de imágenes médicas para la clasificación de cáncer de pulmón a partir de tomografías computarizadas basado en técnicas de deep learning
ID2_03 - Pattern Detection in Metabolic Syndrome Using Unsupervised Learning Techniques and Association Rules
ID2_04 - Modelos de aprendizaje automático para estimar la severidad de la lumbalgia con datos clínicos, biomecánicos e imágenes
ID2_05 - Forecasting Poultry Prices with Lagged Sentiment and Multimodal Deep Learning
ID2_06 - Implementation of a semi-supervised framework based on Spatial Transformer Networks for multispectral image registration with affine transformation
ID2_07 - Fusión multimodal de imágenes satelitales y de fachada para la predicción de vulnerabilidad sísmica en Lima Metropolitana
ID2_08 - Hybrid Optimization and Machine Learning Approach for Constrained Problems: A Global Case Study on Soybean Production
ID2_09 - Análisis automatizado de noticias de violencia y crimen en medios peruanos mediante técnicas de inteligencia artificial
ID2_10 - Modelo de aprendizaje automático para la predicción de la ejecución presupuestaria municipal en base a indicadores distritales
ID2_11 - LAVA – Liveness Authentication for Verified Access
ID2_12 - Hybrid Metaheuristics for Dynamic VRPTW in Urban LPG Distribution: Unified Pathfinding, Real-Time Replanning, and Comparative Evaluation
Presentaciones:
Levantamiento del Litoral Peruano por la Dorsal de Nazca
Doctorando: Luis Ayala
Asesores: Dr. Willem Viveen & Dr. Patrice Baby
Reconstrucción 3D de tumores
Doctorando: Danitza Bermejo
Asesor: PhD. Stefano Romero
Segmentación y clasificación de irregularidades ionosféricas ecuatoriales utilizando aprendizaje automático
Doctorando: Susan L. Palacios Salcedo
Asesor: Dr. Marco Milla
Agentes LLM en entornos de bajos recursos
Doctorando: Gerson Vizcarra
Asesor: Dr. Arturo Oncevay & Dr. Edwin Villanueva