Sistemas inteligentes en el uso de aplicaciones de bioinformática y sistemas embebidos

Autores
Hasperué, Waldo; Estrebou, César Armando; Camele, Genaro; Rucci, Enzo; Ronchetti, Franco; Castillo, David; Reyes Zambrano, Gary; Lanzarini, Laura Cristina; Fernández Bariviera, Aurelio
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes para la resolución de problemas de Big Data y Minería de Datos utilizando técnicas de Aprendizaje Automático. Los sistemas desarrollados se aplican particularmente al procesamiento de grandes volúmenes de información y al procesamiento de flujo de datos. Las investigaciones correspondientes al procesamiento de datos masivos están enfocadas en el estudio y desarrollo de técnicas de selección de características, donde el foco está puesto en la reducción de los tiempos de cómputo. La optimización puede realizarse tanto en la mejora de la ejecución en un entorno distribuido, como en la propuesta de técnicas metaheurísticas que permitan obtener un subconjunto óptimo de atributos. Por otro lado, y desde el punto de vista de la salud, se está trabajando con investigadores del CENEXA (CONICET-UNLP-CIC) en la obtención de modelos de predicción de diabetes y prediabetes. Las investigaciones relacionadas con el análisis de flujos de datos se centran en la construcción de modelos dinámicos descriptivos. En particular el énfasis está puesto en la resolución de dos problemas de sumo interés en distintas áreas: el análisis de trayectorias GPS a fin de identificar congestiones en el tránsito y la identificación temprana de patrones de movimiento en pacientes con Alzheimer.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Instituto de Investigación en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Big Data
Minería de Datos
Diabetes
Reducción de características
Análisis de flujos de datos
Tiny ML
GPS
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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