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Presentacion |
En las últimas décadas, la convergencia de distintos elementos como las técnicas avanzadas en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automatizado (machine learning, ML), datos masivos (Big Data), y los avances en hardware en computación moderna, han permitido que la IA juegue un papel importante en la cuarta revolución industrial, conocida como la revolución de las máquinas inteligentes y de la digitalización de todos los procesos para proveer bienes y servicios.
El GRUpo de Procesamiento, Análisis y Reconocimiento de datos (GRUPAR) es un grupo de expertos en ciencia de datos, aprendizaje automático, visual artificial, y Big Data de la Universidad Nacional de Colombia sede de La Paz. GRUPAR tiene como objetivo fomentar la investigación y formación de talento humano en tecnologías emergentes como la inteligencia artificial, ciencia de datos y visión artificial, con el fin de generar las herramientas y capacidades que nos permitan adaptarnos a las oportunidades y retos de la cuarta revolución industrial. Igualmente, el grupo tiene como finalidad mejorar la competitividad y productividad de la región a través de la generación de valor y de propiedad intelectual, fomentar el desarrollo verde, y la formación de talento humano calificado. |
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Líder |
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Sedes |
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Dependencias |
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Planes de estudio |
- INGENIERIA MECATRONICA
- BIOLOGÍA
- GEOGRAFÍA
- ESTADISTICA
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Agendas de conocimiento |
Tecnologías de la Información y Comunicaciones |
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Áreas OCDE |
Ingeniería y tecnología - Ingenierías eléctrica, electrónica e informática |
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Lineas de investigación |
- OPTIMIZACIÓN
- INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- APRENDIZAJE DE MAQUINAS
- ANÁLISIS Y PROCESAMIENTO DE SEÑALES
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Enfoque estratégico |
El grupo se fortalece a través del modelamiento estadístico y matemático (aplicable a diversas áreas), la visión artificial, y la computación científica para desarrollar herramientas basadas en inteligencia artificial para apoyar la toma de decisiones informadas. Específicamente se dedica a fomentar sinergias multidisciplinarias en Matemáticas, Estadística, Ingeniería Mecatrónica, Biología, Sistemas de Información Geográfica y Ciencias Humanas para proporcionar soluciones innovadoras y de vanguardia a problemas reales con datos masivos. |
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Prioridades de investigación |
El grupo buscará el desarrollo de nuevo conocimiento que priorice la solución a problematicas regionales y nacionales. |
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Perspectiva interdisciplinaria |
El grupo propendera el trabajo multidisciplinar en las areas de Matemáticas, Estadística, Ingeniería Mecatrónica, Biología, Sistemas de Información Geográfica y Ciencias Humanas para la construcción de redes de conocimiento nacionales e internacionales. |
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Integrantes |
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Proyectos |
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Productos |
- Algoritmo de gradiente 2D para la reducción del ruido en imágenes radiológicas (Artículo publicado en revista indexada que presente resultados originales de la investigación)
- Short-term forecasting of global solar irradiance in tropical environments with incomplete data (Artículo publicado en revista indexada que presente resultados originales de la investigación)
- Machine Learning From Quantitative Coronary Computed Tomography Angiography Predicts Fractional Flow Reserve¿Defined Ischemia and Impaired Myocardial Blood Flow (Artículo publicado en revista indexada que presente resultados originales de la investigación)
- Diseño del algoritmo 2D-ARg para la reducción en imágenes radiológicas (Artículo publicado en revista indexada que presente resultados originales de la investigación)
- Handling missing values in machine learning to predict patient-specific risk of adverse cardiac events: Insights from REFINE SPECT registry (Artículo publicado en revista indexada que presente resultados originales de la investigación)
- Quality Aware Features for Performance Prediction and Time Reduction in Video Object Tracking (Artículo publicado en revista indexada que presente resultados originales de la investigación)
- Predicting no-show appointments in a pediatric hospital in Chile using machine learning (Artículos sometidos a revisión en revista indexada.)
- Impulsando el Crecimiento Agropecuario: Priorización de Estrategias para Optimizar la Cadena de Suministro en la Ciénaga de la ZapatosaCesar, Colombia (Presentación de ponencia en evento cientifico o tecnológico nacional o internacional)
- Estrategia para el registro estandarizado de las actividades productivas agropecuarias en generadores, transportadores y receptores de carga en la Ciénaga de la Zapatosa (Presentación de ponencia en evento cientifico o tecnológico nacional o internacional)
- Short closed loop supply chain model: Case study Ciénaga de la Zapatosa-Cesar Producción técnica (Presentación de ponencia en evento cientifico o tecnológico nacional o internacional)
- Propuesta metodológica para evaluar el desempeño de la operación logística de cadenas de suministro agropecuarias (Presentación de ponencia en evento cientifico o tecnológico nacional o internacional)
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