Aplicaciones de Machine Learning (Fase 3)

Este proyecto multidisciplinario se enfoca en la aplicación de Inteligencia Artificial (IA) para abordar desafíos en áreas que van desde la visión por computadora hasta la ciberseguridad y la salud. Se abordan problemas específicos como el reconocimiento automático y robusto de placas vehiculares bajo condiciones variables de iluminación y ángulo, y el conteo automático de vehículos utilizando el paradigma Dew Computing, que combina computación en la nube y dispositivos finales para operar con independencia de conexión continua. En el ámbito médico y social, se propone la identificación étnica mediante visión artificial para estudios genéticos en Ecuador, y el desarrollo de un intérprete digital para la Lengua de Signos Ecuatoriana (LSEC) para apoyar a la población con discapacidad auditiva. Adicionalmente, se investiga la detección de intrusos en redes (NIDS) con Machine Learning, la predicción de calidad para medicamentos oncológicos termolábiles durante el transporte de cadena de frío, y la ciberseguridad cognitiva enfocada en mejorar las habilidades humanas frente a ciberataques. Finalmente, se explora el uso de IoT para la vida asistida ambiental en pacientes con enfermedades crónicas como el Alzheimer. La metodología empleada en todos los desarrollos es el método científico, utilizando evaluaciones experimentales cuantitativas.<br/><br/><b>Objetivo</b>: <br/>El proyecto principal busca enriquecer el estado del arte en diversas áreas de interés mediante la aplicación de técnicas avanzadas de Inteligencia Artificial para la resolución de problemas multidisciplinarios complejos.<br/><br/><b>Líneas de investigación</b>: <br/>Inteligencia artificial y minería de datos