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Banco de propuestas PPS+PI y Tesis de Grado
Exactas-UNCPBA
Se aceptan propuestas de trabajo distintas a las listadas a continuación, en las áreas de neurociencia computacional, inteligencia artificial, machine learning, ciencia de datos neuronales y robótica móvil, entre otras áreas.
1. Machine Learning neuro-inspirada para procesamiento de imágenes
1. Machine Learning neuro-inspirada para procesamiento de imágenes
Director: José A. Fernández-León Fellenz, Marcelo Arlego
Resumen: Desarrollo de diferentes técnicas de procesamiento de imágenes médicas con redes neuronales inspiradas en principios neuronales y estructuras cerebrales. Varios proyectos en este área pueden ser considerados en diferentes dominios de aplicación.
Actividades del proyecto: Comparar diferentes modelos neuronales para el procesamiento de imágenes médicas y cotejarlos con modelos basados en resonancia cerebral.
Perfil de los estudiantes: Estudiantes avanzados en sus últimos años de Ingeniería de Sistemas/Informática interesados en neurociencia, IA y tecnologías actuales. Fundamental: motivación por el trabajo en equipo y pensamiento crítico constructivo e innovador.
Vacantes: Estudiantes individuales o equipo de 2 estudiantes por trabajo final.
Cronograma y dedicación: Convocatoria abierta desde marzo a diciembre. Los proyectos pueden ser parte de prácticas profesionales o trabajos finales.
Recursos y apoyo: Asistencia personalizada y experta durante todo el proyecto.
Dirección de correo electrónico: neuroai_lab@alumnos.exa.unicen.edu.ar
Tipo de trabajo: Tesina Ing. de Sistemas
2. Procesamiento de lenguaje para detección temprana de enfermedades neurodegenerativas
2. Procesamiento de lenguaje para detección temprana de enfermedades neurodegenerativas
Directores: Luca Sarramone, José A. Fernández-León Fellenz
Resumen: Uso de datos lingüísticos (por ejemplo, desde celulares) para detectar tempranamente enfermedades como Alzheimer, demencia o Parkinson.
Actividades del proyecto:
Interiorizarse en técnicas de análisis de datos, redes neuronales y LLMs.
Aplicar técnicas de procesamiento de lenguaje para detectar indicios de enfermedades neurodegenerativas.
Desarrollar una aplicación que automatice el procesamiento y genere resúmenes.
Opcionales: incluir red neuronal predictiva y/o LLM en tiempo real.
Perfil de los estudiantes: Estudiantes avanzados en Ingeniería de Sistemas/Informática con interés en neurociencia, IA y tecnologías actuales.
Vacantes: Hasta 2 estudiantes, según cantidad de opcionales a implementar.
Cronograma y dedicación: Duración: 6 a 8 meses. Fechas flexibles, adaptadas al calendario académico.
Recursos y apoyo: Software, documentación y asesoramiento experto. Acceso a cluster de datos. Posibilidad de trabajo remoto.
Dirección de correo electrónico: neuroai_lab@alumnos.exa.unicen.edu.ar
Tipo de trabajo: Tesina Ing. de Sistemas
3. Detección de patrones EEG usando IA para rehabilitación mediante interfaces cerebro-máquina
3. Detección de patrones EEG usando IA para rehabilitación mediante interfaces cerebro-máquina
Director: Matías Presso, José A. Fernández-León Fellenz
Resumen: Uso de EEG para controlar exoesqueletos en procesos de rehabilitación neuromotora.
Actividades del proyecto:
Estudio de técnicas de análisis de datos, redes neuronales, ML y neurociencia computacional.
Detección de señales de movimiento en EEG.
Controlar un exoesqueleto robótico con dichas señales.
Perfil de los estudiantes: Estudiantes avanzados en Ingeniería de Sistemas/Informática con interés en neurociencia, IA y tecnologías actuales.
Vacantes: Hasta 2 estudiantes
Cronograma y dedicación: Duración: 6 a 8 meses. Fechas flexibles.
Recursos y apoyo: Software, documentación y asesoramiento experto. Acceso a cluster de datos. Alta disponibilidad de los directores.
Dirección de correo electrónico: neuroai_lab@alumnos.exa.unicen.edu.ar
Tipo de trabajo: Tesina Ing. de Sistemas
4. Desarrollo de una plataforma para la detección rápida de patrones epilépticos usando IA
4. Desarrollo de una plataforma para la detección rápida de patrones epilépticos usando IA
Director: Luca Sarramone, José A. Fernández-León Fellenz
Resumen: Automatización del diagnóstico de epilepsia mediante análisis de señales EEG usando IA.
Actividades del proyecto:
Estudio de análisis de datos, redes neuronales y neurociencia computacional.
Detección de episodios epilépticos en señales EEG.
Desarrollo de herramienta que automatice la detección y resuma los resultados.
Perfil de los estudiantes: Estudiantes avanzados en Ingeniería de Sistemas/Informática interesados en IA, neurociencia y tecnología.
Vacantes: Hasta 2 estudiantes
Cronograma y dedicación: Duración: 6 a 8 meses. Fechas flexibles.
Recursos y apoyo: Software, documentación, asesoramiento experto y acceso a cluster.
Dirección de correo electrónico: neuroai_lab@alumnos.exa.unicen.edu.ar
Tipo de trabajo: Tesina Ing. de Sistemas
5. Diagnóstico Acelerado: El LLM como Herramienta de Soporte para la Práctica Médica
5. Diagnóstico Acelerado: El LLM como Herramienta de Soporte para la Práctica Médica
Director: José Fernández-León, Marcelo Arlego
Resumen: Uso de LLMs como asistentes médicos conversacionales para interpretar datos, gestionar resultados y apoyar decisiones clínicas.
Actividades del proyecto:
Estudio de técnicas de análisis de datos, redes neuronales y LLM.
Desarrollo de interfaz que conecte módulos de procesamiento en Python.
Entrenamiento de un LLM capaz de interpretar directivas, usar la interfaz y generar resúmenes.
Perfil de los estudiantes: Estudiantes avanzados en Ingeniería de Sistemas/Informática interesados en IA aplicada a medicina.
Vacantes: Hasta 2 estudiantes
Cronograma y dedicación: Duración: 6 a 8 meses. Fechas flexibles.
Recursos y apoyo: Software, documentación, asesoramiento experto, acceso a cluster.
Dirección de correo electrónico: neuroai_lab@alumnos.exa.unicen.edu.ar
Tipo de trabajo: Tesina Ing. de Sistemas
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