INVESTIGACIÓN

Área de Ciencias de la Información

Datos, Modelos e Interacción Humano- Computador: Astroinfomática, Aprendizaje de Máquina (ML, Machine Learning), Analíticas de Aprendizaje (LA, Learning Analytics), Recuperación de la Información (Information retrieval) y Tecnología del lenguaje humano, Ciencia social computacional.

INVESTIGACIÓN

Área de Ciencias de la Computación

Algoritmos y Computación de Alto
Rendimiento GPU Computing, Algoritmos, Ingeniería Computacional y HPC

INVESTIGACIÓN

Área de Informática Aplicada

Tecnologías Informáticas aplicadas a la educación
e Informática aplicada a la medicina.

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PROYECTOS

El objetivo del proyecto LALA es instalar capacidades en instituciones de educación superior en Latinoamérica para la adopción de herramientas de analítica de aprendizaje lo que implica en realizar un proceso de recolección y análisis de datos educativos para así poder capturar información sobre como los estudiantes abordan sus estudios e implementar servicios para mejorar sus procesos de aprendizaje. Ver más

Fecha: 2017                  Investigador Responsable: Eliana Scheihing García

Desarrollar métodos computacionales robustos y eficientes para procesar series de tiempo e imágenes astronómicas basándonos en conceptos de aprendizaje de máquinas, estadística, procesamiento de señales y teoría de la información. Estos métodos se aplicarán en proyectos astronómicos en el contexto del Instituto Milenio de Astrofísica (MAS) y de ALeRCE, broker astronómico desarrollado en Chile.

                Investigador Responsable: Pablo Huijse Heise

El proyecto RICE es un esfuerzo multidisciplinar de un equipo de psicólogos, psicopedagogos e informáticos de la Universidad Austral de Chile que busca promover la reflexión emocional para contribuir a la salud mental de los estudiantes universitarios, mediante una aplicación móvil para registrar estados de ánimo.

       Investigadores Responsables: Julio Guerra, Erick Araya, Yun Huang, Natalia Cortés, Diego Matamala, Javier Soto, Felipe Vergara

Consiste en elaborar y validar métodos computacionales e indicadores para medir el pluralismo de los medios de comunicación. Estos indicadores cuantitativos y cualitativos están construidos a partir de la recopilación de grandes volúmenes de datos de noticias de prensa en varios países del mundo.

Exploramos fenómenos sociales a partir del análisis de grandes volumenes de datos textuales, el uso de algoritmos de machine learning y de lingüística computacional.

Fecha: 2019                  Investigador Responsable: Matthieu Vernier

Optimización de algoritmos y reducción de la huella de carbono mediante el uso de estructuras de datos compactas y técnicas de computación de alto rendimiento para big data.

Fecha: 2020                  Investigador Responsable: Héctor Ferrada

Las noticias falsas han penetrado en la sociedad de manera eficaz y rápida, sobre todo a través de redes sociales y entre los jóvenes. Si bien existen algoritmos orientados a detectar la aparición de noticias falsas, el uso masivo de esta tecnología se hace inviable, por lo cual es el propio consumidor del medio el responsable de verificar la veracidad del contenido.

Fecha: 2020

Investigadores Responsables: Cristian Olivares, Luis Cárcamo, Martha Vidal, Darla Inai Segovia, María José Núñez

Desarrollar algoritmos eficientes en GPUs para la aceleración de patrones de cómputo esenciales en las ciencias y la tecnología. Cuando corresponde, aprovechar los tensor cores y raytracing-cores para obtener un mayor rendimiento

Fecha: 2020                  Investigador Responsable: Cristóbal Navarro

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