Deep Learning para la segmentación de imágenes médicas

Desde el ICC se realizan investigaciones en inteligencia artificial que buscan mejorar el diagnóstico de enfermedades a partir del análisis de las imágenes médicas. Recientemente Enzo Ferrante, investigador de CONICET, se incorporó al Instituto de Ciencias de la Computación y en esta nota nos cuenta en detalle cómo es desarrollar métodos computacionales basados en aprendizaje profundo para el análisis de imágenes médicas y qué problemas busca resolver.

By |2024-08-20T11:48:57-03:00agosto 20th, 2024|Boletín 35, Investigación, Notas destacadas|

Computación cuántica: qué desafíos enfrenta antes de alcanzar la revolución tecnológica

La computación cuántica resulta un área tan poderosa que podría cambiar desde la investigación científica y tecnológica hasta el desarrollo de aplicaciones en diferentes industrias. ¿De qué se trata esta innovación, cuál es su presente y su futuro y por qué supondría un salto tecnológico con avances impensables? Para saber más, el DC conversó de todos estos temas con Alejandro Díaz-Caro, investigador del ICC especializado en esta área y profesor del DC y de la Universidad Nacional de Quilmes (UNQ).

By |2024-05-10T10:25:21-03:00mayo 10th, 2024|Boletín 34, Investigación, Notas destacadas|

Reconocimiento internacional a investigadores argentinos por el desarrollo de herramientas computacionales para controlar la pandemia

Un grupo interdisciplinario de científicos, bajo la coordinación del investigador Rodrigo Castro, recibió un premio por el desarrollo de modelos de simulación para orientar la toma de decisiones de política pública a lo largo de la pandemia. Fueron galardonados en el marco de la Conferencia Mundial de Investigación Operativa, realizada este año en Santiago de Chile.

By |2023-09-20T12:38:57-03:00septiembre 18th, 2023|Boletín 33, Investigación, Notas destacadas|

Un proyecto clave para la formación en módulos biométricos

Investigadores del ICC participan del programa “ImpaCT.AR Ciencia y Tecnología”, con un proyecto destinado a la capacitación de un equipo de desarrollo del Registro Nacional de las Personas (Renaper) para el reconocimiento de gestos y validación de identidad. El proyecto es esencial para la formación continua de recursos humanos en tecnologías biométricas de reconocimiento facial.

By |2023-03-31T11:02:52-03:00marzo 31st, 2023|Boletín 32, Investigación, Notas destacadas|

Mapeo de bosques nativos con drones que ayudan a detectar la tala ilegal

Los integrantes del Laboratorio de Robótica y Sistemas Embebidos desarrollaron dos prototipos de  vehículos aéreos no tripulados (VANTs) que pudieron testearse con eficiencia en tres áreas protegidas de la Argentina (Parque Nacional Nahuel Huapi, Parque Nacional Ciervo de los Pantanos y Reserva Ecológica Ciudad Universitaria-Costanera Norte). Mediante técnicas de geolocalización y fotogrametría aérea, lograron calcular parámetros estructurales de los bosques e identificar las zonas de extracción ilegal. El desafío actual es incluir mayor capacidad de sensado en los vehículos e incorporar mejores algoritmos para la detección automática de tala selectiva.

By |2022-08-15T11:36:04-03:00agosto 14th, 2022|Boletín 30, Investigación, Notas destacadas|