VISIÓN COMPUTACIONAL E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Ingeniería de Sistemas e Informática
FILIAL ILO
VISIÓN COMPUTACIONAL E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Resolución de Creación: RCO N° 370-2022-UNAM
DESCRIPCIÓN
El grupo de investigación nace a raíz de la pandemia del SARS-Cov-2, siendo reconocido por la Universidad Nacional de Moquegua con Resolución de Comisión Organizadora 370-2022-UNAM. El grupo está conformado por docentes ordinarios, administrativos y egresados dedicados a la investigación científica, registrados en el CTI Vitae del CONCYTEC. Actualmente, se tiene publicaciones de artículos y capitulo de libro alcanzando participación como grupo de investigación en el IINDEP, fomentando investigaciones relacionadas a nuestras líneas de investigación.
MISIÓN
Desarrollar proyectos de investigación relacionados con mejorar la calidad de vida, formando convenios con organizaciones públicas y privadas de la región y el país, con el afán de fomentar y promover la investigación en beneficio social aplicando modelos en visión computacional e inteligencia artificial.
VISIÓN
Impulsar la producción científica y tecnológica por medio de investigaciones que estén indexadas en las mejores revistas científicas para alcanzar reconocimiento en la CONCYTEC como grupo de investigación e impulsar la investigación en la Universidad Nacional de Moquegua y en el país, construyendo así una referencia académica en investigación generando impacto en la educación del Perú.
OBJETIVOS
- Producir investigaciones con impacto social en la región y el país.
- Publicar documentos científicos indexadas en revistas científicas reconocidas.
- Fomentar la investigación en los estudiantes de la casa de estudios.
- Difundir resultados científicos por medio de eventos académicos y encuentros entre investigadores
INTEGRANTES
| N | NOMBRES Y APELLIDOS | ESCUELA PROFESIONAL | INSTITUCIÓN DE PROCEDENCIA |
| 1 | M.SC. ALEX PETER ZUÑIGA INCALLA | INVESTIGADOR ASOCIADO | UNIVERSIDAD NACIONAL DE MOQUEGUA |
| 2 | DR. IVAN GHOVANI PONCE MARÓN | INVESTIGADOR EXTERNO | |
| 3 | DR. JOSÉ ALFREDO HERRERA QUISPE | INVESTIGADOR EXTERNO | |
| 4 | MGR. JUAN CARLOS VALERO GOMEZ | INVESTIGADOR ASOCIADO | UNIVERSIDAD NACIONAL DE MOQUEGUA |
| 5 | ING. LUIS FERNANDO ORE PERICANAZAS | INVESTIGADOR ASOCIADO | UNIVERSIDAD NACIONAL DE MOQUEGUA |
| 6 | ING. DIEGO ISMAEL MAMANI PADILLA | EGRESADO –ING. SISTEMAS E INFORMÁTICA | UNIVERSIDAD NACIONAL DE MOQUEGUA |
| 7 | BACH. WILFREDO SEBASTIÁN SURCO LAGOS | EGRESADO –ING. SISTEMAS E INFORMÁTICA | UNIVERSIDAD NACIONAL DE MOQUEGUA |
| 8 | BACH. WALTER YONY FLORES MAMANI | EGRESADO –ING. SISTEMAS E INFORMÁTICA | UNIVERSIDAD NACIONAL DE MOQUEGUA |
MGR. JUAN CARLOS CLARES PERCA
Líder del Grupo
2015
UNIVERSIDAD PRIVADA CÉSAR VALLEJO – PERÚ
MAGISTER EN ADMINISTRACIÓN DE LA EDUCACIÓN
2003
UNIVERSIDAD NACIONAL JORGE BASADRE GROHMANN – PERÚ
INGENIERO EN INFORMÁTICA Y SISTEMAS
Galería
Investigadores
Acerca del Grupo
| ÁREA | SUB ÁREA | LINEA DE INVESTIGACIÓN |
| CIENCIAS NATURALES | COMPUTACIÓN Y CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN | COMPUTACIÓN GRÁFICA Y PROCESAMIENTO DE IMÁGENES Y VIDEOS |
| INGENIERÍA DE SOFTWARE, TECNOLOGÍA Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN | ||
| BASE DE DATOS Y SEGURIDAD INFORMÁTICA |
APLICACIÓN DE REDES NEURONALES PROFUNDAS PARA EL RECONOCIMIENTO DEL COVID – 19 A TRAVÉS DE RADIOGRAFIAS DEL TÓRAX, REGIÓN MOQUEGUA, AÑO 2021.
Año: 2021
Resolución Directoral: N° 0150-2021-UNAM
OBJETIVO:
Desarrollar un prototipo de sistema integrado con algoritmos de inteligencia artificial para la detección del COVID-19 a través de imágenes de radiografías del tórax y tomográficas, por un periodo de dos años.
Valero Gómez J.C., Zúñiga Incalla A.P., Clares Perca J.C., Mamani Padilla D.I. Algoritmos de Deep Learning para la detección de neumonía en infantes a través de imágenes de radiografías del tórax. Entre Ciencia e Ingeniería. 9 – 21. (2022).
https://doi.org/10.22533/at.ed.4002229032
Valero Gómez J. C., Zúñiga Incalla A. P., & Clares Perca J. C. Detección de la tuberculosis con algoritmos de Deep Learning en imágenes de radiografías del tórax. Revista Vive, 4(12), 624–633. (2021).
https://doi.org/10.33996/revistavive.v4i12.119
C. V. Gómez, A. P. Z. Incalla, J. C. C. Perca and D. I. M. Padilla, «Diferentes configuraciones para MobileNet en la detección de tumores cerebrales: Different configurations for MobileNet in the detection of brain tumors,» 2021 IEEE 1st International Conference on Advanced Learning Technologies on Education & Research (ICALTER), pp. 1-4; 2021.
https://doi.org/10.1109/ICALTER54105.2021.9675076
Paxi-Apaza, J. Clares-Perca and A. Flores, «Solar radiation prediction with deep learning and data augmentation,» 2021 IEEE XXVIII International Conference on Electronics, Electrical Engineering and Computing (INTERCON), pp. 1-4, 2021.
https://doi.org/10.1109/INTERCON52678.2021.9532823
Flores, W. Paxi-Apaza and J. Clares-Perca, «CBRi2: Imputation of solar radiation time series with case based reasoning,» 2021 IEEE XXVIII International Conference on Electronics, Electrical Engineering and Computing (INTERCON), pp. 1-4, 2021.
https://doi.org/10.1109/INTERCON52678.2021.9532750
