Modelar e implementar arquitecturas, prototipos y sistemas, a partir de técnicas de ML/DL escalable en ambientes de altas prestaciones y aplicado a diferentes contextos, priorizando casos reales de la industria, las comunidades científicas y la sociedad.

Diseñar e implementar experiencias de juego pervasivos que apoyen y sean apoyadas con aplicaciones de algoritmos de inteligencia artificial (relación bidireccional), lo que permita al usuario final tener una mejor experiencia de usuario (UX) mediante consideraciones de usabilidad, jugabilidad y diversión.

Diseñar y desarrollar modelos y prototipos computacionales en los que se aplique el procesamiento del lenguaje natural y se complemente con procesos de aprendizaje de máquina (ML, DL) para resolver tareas de alta complejidad.

Desarrollar Sistemas Multiagente que permitan modelar y simular el comportamiento de las Sociedades Artificiales. ¿ Representar sistemas cognitivos de tipo biológico bajo la perspectiva de arquitecturas de computación espacio-temporal.

• Caracterizar los sistemas cognitivos naturales y avanzar en el área del modelado de sistemas cognitivos artificiales.
• Diseñar modelos racionales que incorporen capacidades y comportamiento cognitivo. –
• Caracterizar los sistemas de inferencia automática, para que puedan ser aplicables a problemas de análisis semántico de flujo de información

Líneas de Investigación

• • Machine Learning y Deep Learning (ML/DL) Escalable Aplicado
  • Pervasivos (PG) y de Interacción Humano Computador (HCI)
  • Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
  • Sistemas Cognitivos Artificiales

Departamentos o Instituciones Asociados

• Departamento de Sistemas e Informática – Facultad de Ingenierías

Profesores Vinculados

• Gustavo Adolfo Isaza Echeverry
• Jairo Iván Vélez Bedoya
• Jeferson Arango López
• Jorge Alberto Jaramillo Garzón
• Luis Fernando Castillo Ossa
• Luz Enith Guerrero Mendieta
• Omar Danilo Castrillon Gomez (UNAL)