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.

• OPTIMIZACIÓN
• ANÁLISIS Y PROCESAMIENTO DE SEÑALES
• INTELIGENCIA ARTIFICIAL
• APRENDIZAJE DE MAQUINAS

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.

El grupo buscará el desarrollo de nuevo conocimiento que priorice la solución a problematicas regionales y nacionales.

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.

Metodos de division proximal para la estimacion de matrices de correlación

Software para la gestión documental

Estrategias Innovadoras de Marketing Emprendedor: Un Caso Aplicado al Laboratorio de Datos de la Universidad Nacional

Ciencia Avanzada: Innovación en Cienciometría y Selección de Artículos

Enfoque de aprendizaje automático para determinar la energía de banda prohibida de óxidos de alta entropía usando espectroscopía UV-Vis

Conflicto y paz en las regiones fronterizas y transfronterizas de Colombia 2016-2022

Sistema de visión artificial para el monitoreo y seguimiento de efectos analgésicos y anestésicos administrados vía neuroaxial epidural en población obstétrica durante labores de parto para el fortalecimiento de servicios de salud materna del Hospital Universitario de Caldas - SES HUC.

CENTRO DE EXCELENCIA EN TECNOLOGÍAS CUÁNTICAS Y SUS APLICACIONES A METROLOGÍA

Sistema de integración de EEG, ECG y SpO2 para seguimiento de neonatos en unidad de cuidados intensivos del Hospital Universitario de Caldas - SES HUC

Identificación y clasificación de microplástico en cuerpos de agua usando lenguas electrónicas e inteligencia artificial

Soluciones tecnológicas basadas en técnicas matemáticas avanzadas de aprendizaje de máquinas para aumentar la eficiencia en la gestión hospitalaria

DESARROLLO DE UN SISTEMA DE SOPORTE DIAGNÓSTICO Y DETECCIÓN TEMPRANA DE LA ENFERMEDAD DE ALZHEIMER BASADO EN MEDIDAS DE CONECTIVIDAD FUNCIONAL A PARTIR DE REGISTROS ELECTROENCEFALOGRÁFICOS EN ESTADO DE REPOSO

• 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)