Soluciones Innovadoras para Desafíos de Software
Proyectos
Modelos avanzados de volumetría de cerebro mediante algoritmos de Deep Learning
Diagnóstico por imágenes
Aenti
Instituto de Ciencias de la Computación (ICC), Departamento de Computación, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (FCEN) – UBA/CONICET
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Este proyecto se propone avanzar la Neurología y Neurociencia para colaborar con los programas abiertos de investigación de Diagnóstico por imágenes. De esta manera, se facilitará el trabajo de los especialistas en imágenes, segmentando áreas de cerebro de forma similar a los paquetes abiertos, con el agregado de post-procesamiento por Inteligencia Artificial para lograr reportes de volumetría muy detallados. Esto mejorará sustancialmente los diagnósticos vía imágenes que presenten lesiones o hallazgos extraordinarios.
Herramientas bioinformáticas para el desarrollo del Cannabis medicinal
Bioinformática
Canndico
Fundación Instituto Leloir
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El objetivo de esta iniciativa es el diseño de una solución informática innovadora para asistir al desarrollo genético del Cannabis medicinal, acelerando los tiempos del proceso de breeding y reduciendo los costos. Así, será posible construir conocimiento acerca de qué genes seleccionar o modificar para obtener cepas específicas, adaptadas a las regulaciones vigentes, entender los perfiles de cannabinoides y otros metabolitos secundarios y producir de manera estable, compuestos de interés o perfiles novedosos.
Let’s see… Let’s talk: Plataforma de Realidad Mixta de apoyo a la inclusión social para el autismo
Realidad virtual mixta
Centro Casabella
Núcleo de Inteligencia Comportamental Empresarial (NICE), Facultad de Ciencias Exactas, Universidad del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNICEN)
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La meta de este proyecto es la inclusión social de las personas en el espectro autista. Para eso se desarrollará una plataforma de Realidad Mixta, con Inteligencia Artificial, que facilite el afrontamiento social para personas con TEA y otras discapacidades relacionadas, que sirva como herramienta para la psicoeducación de familias, como así también para la capacitación de cuidadores y formación de profesionales de apoyo.
Desarrollo de software de análisis cuantitativo de 18F-FDG PET para el soporte diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer en una cohorte de pacientes latinoamericanos
Desarrollo de Software
Centro para la Investigación de Enfermedades Neuroinmunológicas (CIEN)
Instituto de Neurociencias (INEU) – Fleni/CONICET
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La iniciativa busca avanzar la Neurología y Neurociencia en el diagnóstico por imágenes PET de la Enfermedad de Alzheimer y otras enfermedades relacionadas, como deterioro cognitivo leve y enfermedad de Parkinson. Esto será posible gracias al desarrollo de software específico que permita acelerar y optimizar el diagnóstico a través de imágenes de Tomografía de emisión de positrones de fluoruro 18 de fluorodesoxiglucosa, aplicando Aprendizaje Profundo. Dicho algoritmo será validado con una cohorte latinoamericana en comparación con cohortes internacionales y luego integrado al flujo de trabajo del Centro.
Inteligencia Artificial para predicción de riesgo cardiovascular. Estrategia innovadora para detección temprana y monitoreo de riesgo cardiovascular
Inteligencia Artificial
Eirahealthcare Argentina
Instituto de Investigación en Ciencias de la Salud (INICSA) – UNC/CONICET
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El objetivo de este proyecto es promover avances en la prevención de enfermedades cardiovasculares, ayudando en la detección temprana y el monitoreo de factores de riesgo. Para esto se desarrollará una herramienta que incluya Inteligencia Artificial capaz de predecir eventos cardiovasculares utilizando variables clínicas específicas de uso rutinario. El software analizará las imágenes obtenidas utilizando una técnica de ecografía carotídea convencional y ayudará a calcular correctamente el área de placa total, la carga de aterosclerosis y el riesgo cardiovascular asociado.
Análisis y clasificación de errores, preguntas y respuestas en espacios virtuales de formación profesional sobre desarrollo de software
Procesamiento de lenguaje natural
IKUMI
Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación (FAMAF), Universidad Nacional de Córdoba (UNC)
CONICET
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La propuesta tiene como objetivo innovar en la formación profesional de desarrollo de software, ayudando en la interacción entre las y los programadores en formación y sus tutores. El desarrollo de un algoritmo que combinará técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural y técnicas de procesamiento de programas permitirá clasificar dudas similares y agilizar el acceso al conocimiento por medio de recomendaciones automáticas. A su vez, el algoritmo sugerirá estrategias a los estudiantes para que iterativamente aprendan a realizar mejores preguntas.
Desarrollo de metodologías de verificación para componentes de software de sistemas relevantes para la seguridad
Sistemas de seguridad en energía nuclear
INVAP
Universidad Nacional de Río Negro (UNRN), Sede Andina
Instituto de Ciencias de la Computación (ICC), Departamento de Computación, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (FCEN) – UBA/CONICET
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El proyecto tiene como objetivo adaptar diversas técnicas de verificación de software, utilizando lenguajes y procesos de diseño para garantizar sistémicamente el correcto funcionamiento de componentes críticos. Así, se proveerá un lenguaje de descripción de alto nivel que pueda ser analizable con las herramientas de verificación desarrolladas y permitirá la síntesis de código ejecutable que herede las propiedades verificadas durante su diseño.
Sistemas de comunicación alternativa y aumentativa para personas con diversas patologías de comunicación y movilidad
Machine Learning / Procesamiento de lenguaje natural
Neufitech
Instituto de Ciencias Humanas, Sociales y Ambientales (INCIHUSA) – CONICET
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La iniciativa busca mejorar la accesibilidad de personas con diversas patologías de comunicación y movilidad, a partir del desarrollo herramientas de comunicación alternativa y aumentativa. Incorporando Aprendizaje Automático, se diseñará sistemas optimizados para la comunicación del usuario, a partir de respuestas recolectadas en los distintos contextos de uso. A su vez, se usarán técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural para interpretar la entrada oral del interlocutor y así preparar un menú de respuestas basadas en un corpus de textos previamente incorporados.
Sistema inteligente de medición de nivel y control de velocidad de bombeo para pozos petrolíferos
Procesamiento de señales / Aprendizaje automático
RF Industrial
Instituto de Investigaciones en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional (SINC), Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas (FINCH) – UNL/CONICET
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Este proyecto se propone alcanzar avances en la industria del petróleo, ayudando en la estimación del nivel de un pozo petrolífero por medio de señales acústicas y técnicas de procesamiento inteligente. El desarrollo mejorará las técnicas actuales de estimación del nivel en el que se encuentra un pozo petrolífero en términos de precisión, fiabilidad y costos, aplicando Inteligencia Artificial al procesamiento y análisis de las señales acústicas producidas por un dispositivo desarrollado, especialmente. Se explorará también la utilización de técnicas de aumentación de datos y transferencia de aprendizaje para optimizar los conjuntos de datos actuales con relativamente pocas muestras. Y, finalmente, se integrará la solución al flujo de trabajo de la empresa.
Simulador de entrenamiento práctico y remoto en el manejo integral de la vía aérea para personal de salud, basado en realidad virtual
Realidad virtual
Servicios Médicos El Castaño
Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de San Juan (UNSJ)
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La iniciativa busca innovar en la teleformación en medicina, ayudando al personal de salud en su entrenamiento en maniobras relacionadas con la vía aérea. Para esto se desarrollarán tecnologías para apoyar cursos, de modalidad presencial y remota, con contenidos teóricos y prácticos sobre manejo de la vía aérea con un abordaje integral y basado en tecnologías inmersivas como la realidad 360 y la realidad virtual, para las cuales los estudiantes utilizarán cascos de realidad virtual. El foco estará en dos etapas clave del aprendizaje: desde el inicio hasta nivel intermedio y en la actualización a largo plazo de las habilidades adquiridas.
Plataforma de soporte integral a la planificación, programación de producción, visualización de avance de OTs y KPIs para empresa de envases soplados, con material reciclado
Programación
Starplastic
Instituto de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Procesos y Química Aplicada (IPQA) – UNC/CONICET
Centro de Investigación y Estudios de Matemática de Córdoba (CIEM), Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación (FAMAF) – UNC/CONICET
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Esta iniciativa tiene como objetivo avanzar la industria de los envases de plásticos reciclados, aportando al cuidado de nuestro medio ambiente. Por eso se desarrollará un subsistema de soporte a la toma de decisiones del área de planificación y programación de la producción, que resuelva sistemáticamente el plan maestro de producción en entornos mixtos MTO+MTS, con granularidad semanal. Se generarán indicadores clave, en tiempo real, a partir de los datos históricos aumentados por los extraídos del hardware de planta. El proyecto culmina con su integración al flujo de trabajo de la empresa.
Diseño e implementación de una plataforma robótica autónoma para eliminar microorganismos de cultivos de frutillas utilizando luz ultravioleta
Robótica
Teembu
Instituto de Investigaciones en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional (SINC), Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas (FICH) – UNL/CONICET
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Este proyecto buscar innovar en la agricultura de frutas finas, aportando robótica de última generación a su tratamiento. Se trata del desarrollo de una plataforma robótica para el tratamiento de cultivos de frutilla, implementando radiación ultravioleta corta (UVC) para la eliminación de hongos, enfermedades y plagas. Incluirá algoritmos que permitan navegar terrenos adversos con criterios de optimización económica, realizando la sanitización de los cultivos durante la noche y de manera autónoma.
Reconocimiento automático de patrones urbanos para simulaciones sociales masivas a fin de evaluación de implementación de políticas públicas
Aprendizaje automático
Urbanair
Instituto de Física La Plata – UNLP/CONICET
Instituto de Investigaciones en Biodiversidad y Medioambiente (INIBIOMA), Centro Científico Tecnológico PATAGONIA NORTE – UNCo/CONICET
Más InformaciónSobre el proyecto
El objetivo de este proyecto es mejorar la toma de decisiones en políticas públicas, a partir de técnicas avanzadas de simulación y evaluación. Se desarrollarán modelos de simulación con precisión sin precedentes, gracias a la incorporación de instancias de Gobierno Electrónico en lo relativo a la localización de hogares y empleos, y los patrones de movilidad asociados.
Plataforma de Telemonitoreo – Monitoreo remoto de pacientes crónicos
Sistema de recomendación
Virtual Sense
Instituto Superior de Ingeniería de Software de Tandil (ISISTAN) – UNICEN/CONICET
Instituto Argentino de Matemáticas Alberto Calderón (IAM) – CONICET
Más InformaciónSobre el proyecto
La iniciativa busca desarrollar la medicina preventiva, ayudando al personal de salud a detectar, sistemática y remotamente, emergencias con pacientes crónicos. La empresa sumará a su plataforma nuevos algoritmos especializados en detección de situaciones como Fibrilación Auricular, elevación del segmento ST, Isquemia o variabilidad de la frecuencia cardíaca. Dichos algoritmos serán alimentados con distintos dispositivos de diagnóstico como termómetros, tensiómetros, etc., y permitirán dar soporte a los procedimientos terapéuticos actuales, incluyendo la dosificación de medicamentos.
Integrar Energía, para potenciar la generación distribuida y renovable
Blockchain
Y-TEC
Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación (FAMAF), Universidad Nacional de Córdoba (UNC)
Más InformaciónSobre el proyecto
El proyecto busca impactar en la generación distribuída de energía renovable, ayudando al modelo híbrido de comercialización de energía eléctrica. Se desarrollará tecnología que permita un modelo de comercialización híbrido: entre pares y con agregador mayorista. De esta manera, se fortalecerá la matriz energética comenzando con un mercado de generación fotovoltaica y consumo en sistemas de riego y residencial.
Analytical PIGs – modelo computacional de anomalías y defectos en tuberías de gas
Aprendizaje automático
Y-TEC
Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación (ICIC) – UNS/CONICET
Más InformaciónSobre el proyecto
La iniciativa se propone avanzar la construcción de gasoductos, automatizando la detección de anomalías en los tubos. Para esto se desarrollarán técnicas de predicción basadas en Inteligencia Artificial para la determinación automática del tipo de fallas. El proyecto incluye una importante recopilación datos históricos geo-temporales de mediciones MFL.
