INSTITUCIONALES
EL IPCSH PRESENTE EN LAS JORNADAS ARGENTINAS DE INFORMÁTICA
Uno de los trabajos presentados reconocido por Mejor Exposición en el Simposio de Imágenes y Visión.
Integrantes del Grupo de Investigación en Biología Evolutiva Humana (GIBEH-IPCSH) y Nodo Sur del Programa de Referencia y Biobanco de la Población Argentina (PoblAr), participaron de las 53° Jornadas Argentinas de Informática (JAIIO) comunicando avances en sus líneas de trabajo. Además, la becaria doctoral del IPCSH, Cindy Freire-Gómez, recibió un reconocimiento por Mejor Exposición de Trabajo en el Simposio de Imágenes y Visión que transcurrió en el contexto de las JAIIO.
Organizadas por la Sociedad Argentina de Informática (SADIO), este evento internacional se realiza desde 1961. Reúne investigadores, estudiantes y profesionales provenientes de la academia, la industria y el gobierno, buscando promover el conocimiento, enseñanza e investigación en la disciplina informática. Este año, las Jornadas Argentinas de Informática (JAIIO) coincidieron con las 50va Conferencia Latinoamericana de Informática (L CLEI 2024), celebrándose ambas en la Universidad Nacional del Sur (Bahía Blanca, Buenos Aires) entre los días 12 al 16 de agosto.
Los trabajos presentados
- Autoencoders para la extracción de descriptores en imágenes hiperespectrales.
“Utilizamos aprendizaje de máquina (o machine learning) para extraer información a partir imágenes hiperespectrales de la piel (fotografías que recopilan información del espectro UV, infrarrojo, etc) y mostramos cómo se correlaciona con otros datos biológicos como la cantidad de melanina, la presión sanguínea o los niveles de colesterol de cada persona”. Pablo Toledo Margalef, Licenciado en Informática, becario doctoral IPCSH CONICET.
- Software "isonymic" para la aceleración de estudios poblacionales a partir de apellidos
“Presentamos una biblioteca de software liviana para el lenguaje de programación Python. Su función es obtener información demográfica de manera muy sencilla y rápida, pudiendo analizar diferentes periodos de tiempo, a partir de los apellidos del padrón electoral. Estos datos, al estar geo-referenciados (cada persona vota en una escuela de una ciudad, dentro de un municipio, un departamento, una provincia) permiten estudios espaciales muy precisos”. Leonardo Morales, Doctor en Ciencias de la Ingeniería, becario pos-doctoral IPCSH CONICET.
- Segmentación de fetos de rata Wistar: primeros pasos hacia la automatización de mediciones en un modelo experimental de diabetes mellitus.
“Este trabajo es parte del proyecto binacional Cuba-Argentina ‘Herramientas computacionales validadas en un modelo de diabetes mellitus para la optimización de estudios fetales experimentales’. Se usan cepas especiales de roedores para estudiar esta enfermedad humana y buscar la mejor manera de prevenirla y tratarla. Representa un avance en la capacidad de analizar la forma fetal, estudiar la interacción diabetes-gestación y optimizar los estudios de la descendencia en modelos murinos”. Cindy Freire-Gómez, Máster en Desarrollo de Medicamentos de Origen Natural y Licenciada en Biología, becaria doctoral IPCSH CONICET.
- Avances en reconstrucción 3D de cuerpos humanos mediante Deep Learning
“Presentamos una revisión exhaustiva de los avances más recientes en este campo, destacando los modelos y técnicas utilizados por nuestro equipo para la generación y análisis de mallas 3D aplicados a la reconstrucción antropométrica. Utilizamos modelos basados en Deep Learning o aprendizaje profundo, una técnica dentro del campo de la inteligencia artificial que usa redes neuronales para procesar datos en forma similar al cerebro humano”. Alexandra Trujillo-Jimenez, Doctora en Ingeniería, becaria pos-doctoral IPCSH CONICET.