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Entrevista a Harold Arteaga: la influencia del Doctorado en Ingeniería en proyectos de desarrollo en automática

 


Entrevista a Harold Arteaga: la influencia del Doctorado en Ingeniería en proyectos de desarrollo en automática

El docente investigador y estudiante del Doctorado en Ingeniería, Reinel Tabares Soto, ha abanderado proyectos de investigación de gran reconocimiento y aporte científico, así como el que lidera Harold Arteaga. En esta entrevista podrás conocer más sobre el aporte del Doctorado en Ingeniería y los resultados obtenidos hasta ahora.

Doctorado En Ingeniería: Nombre completo, programa académico y línea de investigación.
Harold Arteaga: Mi nombre es Harold Brayan Arteaga Arteaga, soy estudiante de Ingeniería Electrónica, y pertenezco al grupo de investigación Automática, en el semillero de Bioinformática e Inteligencia Artificial, en la UAM. Al cual me incorporé desde el año 2018.

D.E.I.: ¿Cuál es el título del proyecto de investigación?
H.A.: He tenido la oportunidad de trabajar con el profesor Reinel Tabares Soto en diversos proyectos, el principal como parte del Doctorado en Ingeniería es "Aplicación de redes neuronales convolucionales para estegoanálisis", con código de concesión 645-2019 TD.

D.E.I.: ¿En qué consiste el proyecto de investigación y a qué rama del conocimiento aporta?
H.A.: El proyecto está en la línea de investigación en Informática, con Sistémica e informática aplicada, y Sistemas inteligentes.

D.E.I.: ¿Cuáles son los logros obtenidos?
H.A.: Se han logrado aportes significativos, como un artículo científico presentado por Reinel y sus tutores de doctorado, llamado "Deep Learning Applied to Steganalysis of Digital Images: A Systematic Review" (artículo científico para IEEE Access ya publicado). Y ya con mi incorporación al proyecto, tuve la oportunidad de participar en la escritura del capítulo 12 del libro "Digital Media Steganography: Principles, Algorithms, and Advances", el capítulo se llama "12 - Digital media steganalysis" (capítulo de un libro para Elsevier ya publicado). También, he trabajado en el desarrollo de una estrategia que permitió mejorar arquitecturas de redes neuronales convolucionales de otros investigadores (artículo científico para PeerJ Computer Science en proceso). Además, se tuvo la oportunidad de presentar una arquitectura nueva llamada GBRAS-Net, que es más precisa que las presentadas actualmente por investigadores de este campo para resolver el problema de clasificación (artículo científico para IEEE Access en proceso). También se está trabajando en el estudio de la sensibilidad del deep learning aplicado a estegoanálisis en el dominio espacial; entre otros. Con ello se busca impactar al campo de investigación en estegoanálisis, mediante redes neuronales convolucionales, que surgió desde el año 2015.

D.E.I.: ¿Cuánto tiempo les llevó finalizar o desarrollar el proyecto de investigación?
H.A.: Como posible dificultad podría mencionar a la limitación de cómputo, si bien la universidad adquirió un buen ordenador para el procesamiento, hay otros proyectos que precisan de esta máquina, y considerando que el Deep Learning trabaja generalmente con bases de datos grandes (como en este caso), cuantas más unidades de procesamiento gráfico se tengan, se puede avanzar con mayor rapidez.

D.E.I.: ¿Cómo evalúa el acompañamiento de los tutores del Doctorado en Ingeniería y por qué?
H.A.: El acompañamiento de Reinel Tabares Soto ha sido excepcional, al igual que sus tutores de doctorado Raúl Ramos Pollán y Gustavo Isaza. En este grupo de investigación también he trabajado en otros proyectos como el "Rendimiento del machine learning y el deep learning para la clasificación de patrones de flujo.", (artículo científico para PeerJ Computer Science en proceso). "Detección de COVID-19 utilizando imágenes de rayos X a partir de redes neuronales convolucionales.", (artículo científico para Elsevier en Medical Image Analysis en proceso). Proyecto con el cual fui aceptado como joven investigador por Minciencias para el año 2021, en la Convocatoria para el Fortalecimiento de Proyectos en Ejecución de CTel en Ciencias de la Salud con Talento Joven e Impacto Regional.Además de estar trabajando en la aplicación del Machine Learning en el estudio del glioblastoma (artículo científico en construcción). La predicción de variables para la física de rocas con inteligencia artificial. Y espero aportar próximamente en mayor medida en Bioinformática.
 

 

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