Proyectos de Investigación
Proyectos
Sistemas Inteligentes Híbridos basados en IA neurosimbólica para dominios críticos.
Nombre: PI UNSL Nº 03-0626
Duración: 4 años (2026-2029)
Director: Dr. Marcelo Errecalde
Codirectora: Dra. Leticia Cecilia Cagnina
Objetivos Generales del proyecto.
El objetivo general de esta investigación es estudiar, proponer y desarrollar modelos y arquitecturas híbridas, basadas en la IA neuro-simbólica, que permitan abordar las complejidades y requerimientos de dominios críticos relevantes como el cuidado de la salud, la justicia y la educación, entre otras. En particular, el énfasis estará puesto en aquellos enfoques que combinan las capacidades perceptuales y de generalización estadística de los LLMs con las capacidades de razonamiento estructurado, de alto nivel e interpretable de los enfoques simbólicos. En aquellos casos que fuera necesario se integrarán las capacidades de análisis de datos multimodales, ejecución de herramientas externas e interacción multi-agente que hoy en día proveen los nuevos enfoques de agentes basados en LLMs. Las áreas de aplicación seleccionadas son las de salud mental, bio-medicina, y educación en las cuales el grupo de investigación tiene una experiencia acreditada, buscándose en este caso mejorar, ampliar y/o abordar nuevas tareas específicas en cada una de ellas mediante el nuevo enfoque integrador propuesto.
Lineas de Investigacón
Temas abordados:
- Detección temprana de riesgos: depresión,juego patológico, etc.
- Enfoques neuro-simbólicos.
- Generación estructurada de las cadenas de razonamiento.
- Sistemas conversacionales multimodales (chatbots).
Temas abordados:
- Técnicas neuro-simbólicas (procesamiento del lenguaje natural + aprendizaje automático) para analizar datos textuales relacionado al cáncer de ovario.
- LLMs para detección temprana de enfermedades raras.
- Enriquecimiento de los LLMs con información genética relacionada a los fenotipos.
Temas abordados:
- Agente pedagógico neuro-simbólico.
- Agente conversacional multimodal para la enseñanza de la Microbiología.
- Arquitecturas cognitivas para integrar el proceso de enseñanza y aprendizaje de los enfoques basados en LLMs.
Soluciones Computacionales para la Gestión de Datos
Nombre: PI UNSL Nº 03-2626
Duración: 4 años (2026-2029)
Directora: Dra. Nora Reyes
Codirector: Dr. Cristian Tissera
Objetivos Generales del proyecto.
Este proyecto se centra en la investigación y desarrollo de soluciones computacionales avanzadas para optimizar la gestión de datos.
Lineas de Investigacón
Director de Línea: Dr. Alejandro Grosso
Temas abordados:
- Modelos de bases de datos de última generación y técnicas de indexación.
- Estructuras de almacenamiento para bases de datos no convencionales.
- Recuperación y gestión de datos.
Directora de Línea: Esp. Mercedes Barrionuevo
Temas abordados:
- Algoritmos para el modelado de datos.
- Evaluación e implementación de tecnologías emergentes que mejoren la gestión integral de los datos.
- Plataformas de Blockchain.
- Sistemas de simulación de agentes para optimizar flujos de datos en entornos dinámicos y complejos.
Directora de Línea: Dra. Gisela Dorzán
Temas abordados:
- Producción de material didáctico especializado para la enseñanza de temáticas de grado y posgrado presenta importantes desafíos.
- Investigar, desarrollar, aplicar y evaluar materiales didácticos contextualizados, junto con la capacitación docente para su uso, de modo que se favorezca la calidad y la coherencia del proceso de enseñanza-aprendizaje en las carreras de grado y posgrado del área.
- Seguimiento y evaluación de la eficacia de dichos recursos permitirá retroalimentar el proceso, favorecer la mejora continua y generar productos académicos (publicaciones, presentaciones, informes) que contribuyan al conocimiento en el campo de la didáctica de la informática.