Deep learning para aplicaciones astronómicas, visión por computadora y sistemas médicos

• Autores: Ronchetti, Franco; Quiroga, Facundo Manuel; Ríos, Gastón Gustavo; Dal Bianco, Pedro Alejandro; Mindlin, Iván; Lanzarini, Laura Cristina; Rosete, A.; Gamen, Roberto Claudio; Aidelman, Yael Judith; Escudero, Carlos Gabriel; Pereyra, Nehén; Rucci, Enzo
• Año de publicación: 2022
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Ciencias Informáticas; Redes neuronales; Redes convolucionales; Redes recurrentes; Visión por computadoras; Lengua de señas; Redes generativas adversarias; Invarianza; Equivarianza; Imágenes astronómicas
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes para la resolución de problemas de reconocimiento de patrones en imágenes, video y datos médicos, utilizando técnicas de Aprendizaje Automático clásicas, junto con Redes Neuronales Convolucionales y Aprendizaje profundo. El trabajo presentado describe diferentes casos de aplicación en visión por computadora, Astronomía y predicción de diabetes. Una de las líneas de investigación principales que se continúa desarrollando es el reconocimiento de lengua de señas. Este es un problema complejo y multidisciplinar, que presenta diversos subproblemas a resolver como el reconocimiento del intérprete, la segmentación de manos, la clasificación de diferentes configuraciones y de un gesto dinámico, entre otros. En esta área se está estudiando la forma de reconocer formas de mano de la Lengua de Señas con conjuntos de datos de tamaño reducido, dada la falta de datos de entrenamiento para este dominio. Además, se están utilizando Redes Recurrentes para reconocer señas dinámicas, utilizando la base de datos LSA64 de Lengua de Señas Argentina [2]. Por último, se están utilizando Redes Generativas Adversarias (GANs) para aumentar bases de datos de formas de mano, con el objetivo de complementar desde otro enfoque el entrenamiento de modelos para su clasificación. Por otro lado, se está estudiando la forma en que las redes neuronales codifican la invarianza a las transformaciones y otras propiedades transformacionales, con el objetivo de poder analizar y comparar estos modelos. De esta forma se espera poder mejorar los modelos de clasificación de objetos transformados, en particular, de formas de mano. Siguiendo con la línea de reconocimiento de patrones en imágenes, se está llevando a cabo una colaboración con investigadores de la Facultad de Astronomía y Geofísica de la UNLP para crear modelos de clasificación de imágenes de objetos celestes. Además, se está desarrollando un sistema para recuperar la información de placas. Por último, se estudiaron modelos de Aprendizaje Automático para la predicción temprana de la enfermedad de diabetes.
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