Actividades Acádemicas

• Entrenamiento de Agentes de videojuegos en base a identificación de Potenciales de Error de señales de Electroencefalografía (en curso).
  Alumnos: Natalia Navas, Francisco Bartolomé, Juan Moreno, José Vitali, Santiago Manganaro Bello, Agustín Vazquez, Marcos Abelenda.
• Desarrollo de un sistema de control para un Robot de asistencia para procedimientos de Rehabilitación Pulmonar (colaboración con ALPI)
  Alumno: Luciano Bianchi
• Identificación automática de Complejos K en registros de EEG en experimentos de Sueño (colaboración Lab. Sueño y Memoria ITBA) (en curso).
  Alumnos: Aylin Vazquez Chenlo, Julia Carosi
• Sistema de generación paramétrica de caras artificiales para estudios de memoria (colaboración Lab. Sueño y Memoria ITBA) (en curso).
  Alumnos: Jimena Lozano, Maite Herrán
• Dispositivo para estimulación auditivo para disparar OBE basado en análisis de EEG online (colaboración Lab. Sueño y Memoria ITBA) (en curso).
  Alumno: Dante Kienigiel
• Desarrollo de una interfaz para estimulación usando el paradigma RVSP para un Deletreador basado en la detección de potenciales P300 en señales de EEG (en curso)
  Alumnos: Martin Grabina, Juan Cruz Grethe Borsani
• Sistema de AAC para el envío de comandos basado en el análisis de protocolos para identificar pestañeos en base a un dispositivo de EOG comercial de bajo costo (colaboración con ALPI) (en curso)
  Alumnos: Matías Buscaglia, Ezequiel Lynch, Ignacio Cifuentes.
• Estudio de la eficacia de un sistema multiagentes simulado de drones para combatir incendios forestales (en curso)
  Alumno: Santiago Camisay
• Análisis Automático del Rendimiento de los Jugadores en Partidos de Voley (en curso)
  Alumno: Agustín Izaguirre.
• Detección de Emociones Faciales, (en curso)
  Alumnos: Francisco Sanmartino, Andrés DiGiovani.
• Detección automática y rastreo de Objetos en tiempo real.
  Alumnos: Alejo Saqués, Julian Benitez, Nicolás Marcantonio.
• Automated detection of facial expressions using image analysis
  Alumnos: Lucas Casagrande, Nicolás Kuyumciyan.
• Seguimiento de Objetos utilizando Contonor Activos (Universidad: INSA DE LYON)
  Alumnos: Matías Dwek.
• Segmentación de imágenes por medio del método Mean Shift,
  Alumno: Ivana Azarola.
• Reconocimiento Automático en Imágenes SAR,
  Alumnos: Michel Aragopian, Tomas Colloca, Sebastián Di Nucci.
• Estudio sobre Reconocimiento Automático de Objetos en Imágenes,
  Alumnos: Meola F., Puente J., Strubolini D.
• Seguimiento de Objetos en Secuencias de Imágenes de Eventos Deportivos
  Alumnos: J.P. Civile, A. Crespo, E. Ordano.
• Método de Seguimiento de Objetos en Secuencias de Imágenes,
  Alumnos: P. Ballesty, M. Colotto y E. Sacruli.
• Análisis de Datos de síntomas de Pacientes para el diagnóstico de COVID-19 (en curso) Alumnos: Fermin Gomez, Pedro Remigio Pingarelho, Miguel DiLuca
• Interpretación de Imágenes de Microscopía,
  Alumnos: Rocío dela Sala, Ariel Martinez, Proyecto en Curso.
• Estudio comparativo sobre visión estéreo en tiempo real para cámaras de recursos limitados.
  Alumnos: Dario Susnisky y Dario Sneidermanis
• Robot recolector de residuos,
  Alumnos: Juan Ignacio Goñi, Guillermo Campelo, Diego Nul
• Desarrollo de un minirobot para uso académico,
  Alumnos: Gonzalo Rey, Gou Xin We y Augusto Nizzo Mc Intosh
• Navegación con odometría y marcas del entorno de robot autónomo,
  Alumnos: Juan Martín Carranza y Eric Campbel
• Sobre Computación con Gramáticas, Ambigüedad y Adaptatividad,
  Alumno: Agustín Golmar
• Contribución al relevamiento y estado del arte en Aprendizaje por Refuerzo,
  Alumno: Lucas Emery
• Aprendizaje por Refuerzo con redes neuronales profundas, Alumno: Francisco Delgado (en curso)
• Aprendizaje por Refuerzo con opciones. Una aproximación al uso de funciones de refuerzo universales, Alumno: Giuliano  Scaglioni, Matías Adriel Heimann y Diego Luciano Bruno Cillia (en curso)

– Varios estudiantes han llevado a cabo su proyecto final de posgrado bajo la tutoría de miembros del  CIC:

• Procedimiento para la eliminación de Artefactos de Señales de EEG basado en técnicas de Separación de Fuentes (en curso)
  Alumna: Maggie Tobar
• Identificación y experimentación de disonancia mediante la identificación automática de patrones N400 de señales de EEG (en curso)
  Alumna: Roxana Ibañez
• Predicción de pacientes con enfermedades reumáticas en México,
  Alumna: Karen Roberts
• Comparativa de Rendimiento de clasificación de espectrogramas de ondas gravitaciones mediante la utilización de técnicas de Machine Learning.
  Alumno: Ezequiel H. Martinez
• Clasificación Automática de Imágenes de Góndolas de Supermercados.
  Alumno: Francisco Simone
• Detección de puntos de cambio en la tendencia de la fecundidad en Argentina entre 2011 y 2017.
  Alumno: Carlos Guevel.
• Estimación de la probabilidad de default, metodologías alternativas,
  Alumno: Máximo Sangiácomo.
• Modelo predictivo de pasajeros y movimientos de aeronaves para cada aeropuerto del país,
  Alumno: Tomas R. Hughes. Trabajo en curso.
• Clasificación de Expresiones faciales en Imágenes
  Alumno: Pablo Markous.
• Modelo de diagnóstico por imágenes de estudios endoscópicos capsulares
  Alumno: Lucas Pando.
• Aplicación de Procesamiento de Lenguaje Natural en el Marketing,
  Alumno: Demian Pablo.
• Estimación de tiempos de espera en peajes,
  Alumno: Julián Ailán.
• Uso de modelado predictivo y tecnologías de internet de las cosas en la enseñanza y aprendizaje de Hockey sobre cesped¨
  Alumno: Marcos Boaglio.
• Pronóstico de demanda de uso de aeropuertos en Argentina al 2022,
  Alumno: José Ignacio López Sáez.
• Clasificación automática de spam en comercio electrónico,
  Alumno: Agustina Danino.

• Procedimiento para la eliminación de Artefactos de Señales de EEG basado en técnicas de Separación de Fuentes (en curso)
  Alumna: Maggie Tobar
• Identificación y experimentación de disonancia mediante la identificación automática de patrones N400 de señales de EEG (en curso)
  Alumna: Roxana Ibañez
• Predicción de pacientes con enfermedades reumáticas en México,
  Alumna: Karen Roberts
• Comparativa de Rendimiento de clasificación de espectrogramas de ondas gravitaciones mediante la utilización de técnicas de Machine Learning.
  Alumno: Ezequiel H. Martinez
• Clasificación Automática de Imágenes de Góndolas de Supermercados.
  Alumno: Francisco Simone
• Detección de puntos de cambio en la tendencia de la fecundidad en Argentina entre 2011 y 2017.
  Alumno: Carlos Guevel.
• Estimación de la probabilidad de default, metodologías alternativas,
  Alumno: Máximo Sangiácomo.
• Modelo predictivo de pasajeros y movimientos de aeronaves para cada aeropuerto del país,
  Alumno: Tomas R. Hughes. Trabajo en curso.
• Clasificación de Expresiones faciales en Imágenes
  Alumno: Pablo Markous.
• Modelo de diagnóstico por imágenes de estudios endoscópicos capsulares
  Alumno: Lucas Pando.
• Aplicación de Procesamiento de Lenguaje Natural en el Marketing,
  Alumno: Demian Pablo.
• Estimación de tiempos de espera en peajes,
  Alumno: Julián Ailán.
• Uso de modelado predictivo y tecnologías de internet de las cosas en la enseñanza y aprendizaje de Hockey sobre cesped¨
  Alumno: Marcos Boaglio.
• Pronóstico de demanda de uso de aeropuertos en Argentina al 2022,
  Alumno: José Ignacio López Sáez.
• Clasificación automática de spam en comercio electrónico,
  Alumno: Agustina Danino.

En curso:

• Alumna Marcela Guerrero, Tema: Recuperación y Clasificación de Objetos 3D utilizando Atributos Geométricos de Imágenes. Doctorado en Ingeniería Informática, Instituto Tecnológico de Buenos Aires.

Finalizadas:

• Rodrigo Ezequiel Ramele. Tema: Histogram of gradient orientations of EEG signal plots for brain computer interfaces. Doctorado en Ingeniería Informática, Instituto Tecnológico de Buenos Aires.
• María Cristina Parpaglione. Tema: Contribución al estudio de la ingeniería inversa de comportamientos emergentes en sistemas multi-agente. Doctorado en Ingeniería Informática, Instituto Tecnológico de Buenos Aires.